非营利的利润：当药物研发遇上利他主义，结果令人乍舌

一开始，他们都说她是傻瓜。当药剂师Victoria Hale告诉朋友和同事们，她想成立一家非营利的制药公司，他们都说她是在断送自己的事业，不会成功的。“九成的人或强硬或温和地劝说，”曾在美国食物药品管理局和基因技术公司工作过的Hale回忆道，“但我觉得想试试。”     

用PEG改良的酶可治疗白血病

美国食品及药物管理局批准了一种叫做白血病治疗素(Leukenon)的药物进行临床试验。临床试验结果表明,此药对急性淋巴细胞自血病(Acute Lymphoblastic Leukemia)有好的治疗作用。     

外来入侵植物凤眼莲遥感监测方法研究

【目的】凤眼莲作为我国典型的外来入侵物种之一,其大规模入侵对水生生态系统破坏严重。目前在不同生境下开展的凤眼莲遥感监测方法研究精度有所不同。本研究对比了不同分类方法,拟筛选出适合我国南方地区凤眼莲的分类方法。【方法】基于Sentinel-2、Landsat8 OLI多光谱影像,选择最大似然和支持向量机监督分类、决策树分类以及植被指数阈值分类方法分别对海南省5个水库的凤眼莲遥感分类,依据无人机可见光影像目视结果对不同方法的分类精度进行评价。【结果】基于凤眼莲时相特征的决策树分类精度最高,总体精度达到90%以上;在基于光谱特征的分类方法中,最大似然监督分类的用户精度为77.88%、制图精度为72.44%,支持向量机分类的用户精度和制图精度分别达到87.00%和84.48%。【结论】基于时相特征与光谱特征的决策树分类方法精度高于仅基于光谱特征的监督分类方法,简单植被指数阈值方法难以区分不同生境内的凤眼莲,研究结果可为我国南方地区凤眼莲遥感监测与预警提供依据。     

神经元图像大数据的弱监督自动识别技术

在介观尺度上，小鼠大脑图像的数据量可达到10 TB量级，人脑数据量则达到惊人的几十PB，从海量脑图像数据中识别和分析神经元的形态是一项复杂且具有挑战的任务。当前研究人员提出了基于传统机器学习和深度学习的神经元识别算法，其中传统机器学习方法存在迁移、泛化能力较差的问题，基于深度学习的算法虽然可以通过海量精确标注的训练数据提高模型的泛化性，但缺乏精确且丰富的图像标记数据集，因此同样存在过拟合和泛化能力弱等问题。本文提出了一种基于深度学习的弱监督神经元识别方案，仅需要少量有标注的数据，即可通过迭代策略获取海量神经元图像的精确识别结果，具备较强的泛化能力，并最大限度减少人工参与量。该方法在fMOST、BigNeuron等数据集上进行了实验，自动识别精度F1值分别为0.9247和0.8318，优于其他对比的神经元识别算法。     

《癌症》：一种心脏病药物或增加患癌风险

一项发表在美国《癌症》杂志网络版上的新研究显示,目前最常用的抗心律失常药物之一胺碘酮可能会增加罹患癌症的风险,尤其是对男性患者。胺碘酮最早是一种治疗心绞痛的药物,1985年被美国食品和药物管理局批准用于治疗心律失常。这种脂溶性药物降解缓慢,长期使用将会在软组织中大量积聚。此前曾有研究提出,胺碘酮会增加罹患某些癌症的风险,但一直没有大规模的相关调查。     

探讨药品质量监督检验的重要

随着社会主义市场经济的日益深入,药品安全频繁出现问题。以次充好、假冒伪劣、偷梁换柱等等情况凸显的愈来愈严重,之所以出现这样的情况不得不说企业家道德的沦丧和良心的泯灭,同时更要说的便是药品监督部门不负责任、监管不当、失职渎职等,由此可见药品质量监督检验十分重要!     

完善我国政府预算监督机制的建议

政府预算监督是政府预算管理中的重要环节,对政府预算实行监督是预算公开化、民主化的重要体现。本文对我国政府预算监督机制的进一步完善提出了建议。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

我国首项自主知识产权的“乳腺计算机辅助检测系统”通过国家认证

由沈阳东软医疗系统公司研制生产的“MamoCAD2．0型乳腺计算机辅助检测系统”经辽宁省食品药品监督管理局（国家授权认证机构）审查,符合我国现行的《医疗器械注册管理办法》的规定准许注册（辽食药监械（准）字2008第200001号）。     

美国新批准一种乳腺癌药物

美国食品和药物管理局日前发布新闻公报,批准一种由美国基因技术研究公司生产的名为“阿瓦斯汀”（AVASTIN）的药物用于治疗乳腺癌。该药是一种抗血管生成的药物,它通过抑制血管内皮生长因子发挥作用来阻断对肿瘤的血液供应,使肿瘤无法在体内扩散,并能使化疗有效发挥作用。此前,这种药物已被美国药管局批准用于治疗肺癌、结肠癌和直肠癌,并在欧洲获准用于治疗乳腺癌。