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抽象背景：结核病或结核病是结核分枝杆菌复合物引起的疾病。有几种合并症
抽象背景：结核病或结核病是结核分枝杆菌复合物引起的疾病。感染了结核病或结核病时，有几种合并症患有严重性和死亡，即高血压，糖尿病，心血管疾病，慢性肾脏疾病，脑血管疾病和其他疾病。这项研究旨在估计接受合并症糖尿病治疗的结核病患者的死亡风险，并进行了先前作者进行的基本研究的荟萃分析。受试者和方法：这是一项系统的综述和荟萃分析，与以下PICO：人口：结核病患者。干预：慢性糖尿病的合并症。比较：没有合并症糖尿病。结果：死亡。本研究中使用的文章是从三个数据库中获得的，即Google Scholar，PubMed和Science Direct。搜索文章“结核病”或tbc和“糖尿病”或DM和死亡率或死亡的键 - 包括2007年至2021年的同类研究设计，并报告了调整后的优势比（AOR）。文章选择是通过使用Prisma流程图完成的。使用Review Manager 5.3应用程序分析文章。结果：选择了从美国，欧洲，非洲和亚洲接受治疗的结核病患者进行的12项队列研究，以进行系统的审查和荟萃分析。结论：糖尿病合并症增加了接受治疗的结核病患者死亡的风险。ir。收集的数据显示，与没有合并症的慢性肾脏疾病的Covid-19患者相比，接受合并症糖尿病治疗的结核病患者的死亡风险为1.68倍（AOR = 1.68; 95％CI = 1.42至1.42至1.99; P <0.001）。关键词：糖尿病，结核病，死亡率来信：Hakim Anasulfalah。公共卫生硕士课程，JL塞贝拉斯·马雷特大学。Sutami 36a，Surakarta 57126，Jawa Tengah。电子邮件：anasulfalah75@gmail.com。手机：085602655400。认为这是：Anasulfalah H，Tamtomo DG，Murti B（2022）。糖尿病合并症对接受结核病治疗的结核病患者死亡率风险的影响：一项荟萃分析。J Epidemiol公共卫生。07（04）：441-453。 https://doi.org/10.26911/jepublichealth.2022.07.04.03。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
几种模式光纤中的纠缠光子对
*电子邮件：vasilyev@uta.edu摘要：我们描述了一种新颖的方案，用于在几种模式纤维中生成轨道 - 摩肌 - 输入光子。我们通过两个模式经典信号输入来实验验证基础模式间参数过程，观察到生成的惰轮的高模式纯度。OCIS代码：（190.4380）非线性光学元件，四波混合； （190.4420）非线性光学元件，横向效应； （060.4370）非线性光学元件，纤维； （270.5585）量子信息和处理。使用空间模式（例如，多模纤维和波导的模式）对于增加经典和量子通信的能力很重要。在量子情况下，以多个自由度（例如，在极化，频率，时间键和空间模式）中纠缠，可以实现依赖于高维希尔伯特空间中编码的量子信息的新的通信和网络协议。虽然已经以与光纤低损坏的运输相兼容的整合形式实施了两极分化，频率和时间纠缠，但空间纠缠仍然依赖于基于散装的基于基于晶体的设置，例如，空间或轨道 - 或轨道 - 或轨道 - 角度 - 角色 - （OAM）纠缠式的光子和晶体的晶体序列，并具有晶体式的晶体序列。几个模式纤维（FMF）[2]和涡流纤维[3]。fmf本身一直在基于模式间混合（IM-FWM）的非线性平台作为非线性平台，这是由于FMF的模式和分散工程的广泛选择，以及与低损失变速箱链路中使用的FMF的出色模式匹配。相关的光子对最近是由IM-FWM [4，5]在FMF中产生的，但尚未尝试过空间模式纠缠的尝试。我们最近使用两个IM-FWM过程的组合在FMF中直接在LP 01和LP 11模式中生成空间模式的光子对的新方案[6]。使用经典种子信号，我们实验证明了这两个过程的信号式模式选择性。在本文中，我们展示了如何使用该方案的修改来生成轨道 - 角摩肌键入光子对。
![B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。](/simg/6/66b12590acfaebc9bf0ec40f52ef0eeec179ff5a.webp)
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。。，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在Emubse em subse et emsetse。。。，e m，以至于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m] e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd h中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。要完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的利益。
生物序列计算生物分子序列的新领域：符号DNA，蛋白质和更多ITERATA健康平台支持几种方法和
BioSequence是基于链式主要结构的生物分子的基于弦乐的表示。这类生物分子包括DNA，RNA，肽和其他序列，它们在维持遗传信息和进行细胞的工作中起着重要的生物学作用。此表示由识别，比较，音译和进一步操作的函数支持。退化的字母处理均集成了整个这些操作。与实体系统的相互作用允许分析基因和蛋白质序列，并自定义序列及其行为的基本定义。BioSequence与现有的字符串功能集成，以实现新型的生物分子序列处理。分子结构与计算
几种化合物和药物对放射性标记的 Affibody 分子肾脏摄取的影响
摘要：A ffi 体分子是放射性核素分子成像中研究最多的一类工程化骨骼蛋白 (ESP)。使用放射性金属直接标记的 A ffi 体分子进行靶向放射性核素治疗的尝试因肾脏中放射性的高吸收和滞留而受到阻碍。已经实施了几种有希望的策略来规避这个问题。在这里，我们研究了是否可以使用针对重吸收系统不同成分的药理学方法来降低肾脏对 [ 99m Tc]Tc-Z HER:2395 A ffi 体分子的吸收。与对照组相比，预先注射丙磺舒、呋塞米、甘露醇或秋水仙碱对肾脏的放射性吸收没有影响。与对照组相比，预先注射马来酸和果糖的小鼠肾脏相关活性分别降低了 33% 和 51%。放射自显影图像显示，注射 [ 99m Tc]Tc-Z HER2:2395 后活性的积累在肾皮质中，马来酸和果糖均可显著降低活性。本研究结果表明，使用马来酸和果糖进行药物干预可有效减少肾脏对 a 体分子的吸收。一种可能的机制是肾小管细胞破坏了 ATP 介导的细胞吸收和 a 体分子的内吞过程。
目前有几种技术用于将 RNA 分子退火到其互补的 DNA 序列。为了某些目的，RNA 和 DNA 都可以
目前有几种技术可用于将 RNA 分子与其互补的 DNA 序列退火。对于某些目的，RNA 和 DNA 都可以在溶液中，1'2 但将 DNA 固定在固体或半固体基质中，4 或附着在硝酸纤维素膜过滤器上往往更方便。5 通常在用核糖核酸酶处理以去除未杂交的 RNA 后，通过对放射性 RNA 进行闪烁计数来检测杂交体。RNA 与细胞学制剂中的 DNA 的杂交应表现出高度的空间定位，因为每种 RNA 只与其互补的序列杂交。细胞学杂交技术的一般原理并不难制定。染色体或细胞核应以尽可能逼真的方式固定；碱性蛋白质应被去除，因为它们会干扰杂交过程；5 应以不丢失细胞完整性的方式变性 DNA；杂交应使用具有极高比活度的放射性 RNA，因为在给定位点杂交的分子数很少；检测应通过氚放射自显影实现最大细胞学分辨率。本文介绍了一种适用于传统南瓜制剂的细胞学杂交技术。它以蟾蜍 Xenopus 卵母细胞中 rRNA 与染色体外 rDNA 的杂交为例。1968 年 12 月，在巴西贝洛奥里藏特举行的国际核生理学和分化研讨会上提交了该技术的初步报告。材料和方法。- 细胞学杂交技术结合了琼脂柱4 和过滤方法5 的某些特点。它应该普遍适用于任何可以作为南瓜或涂片检查的材料。制备图 1 中所示的制剂时采用以下步骤。（1）将新近变态的非洲爪蟾的卵巢在乙醇-乙酸（3:1）中固定几分钟。（2）将组织转移到显微镜载玻片上的一滴 45% 乙酸中，