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今年圣诞节会出现新冠疫情浪潮、高峰还是低谷？这取决于你住在哪里
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2025; 21(4): 1545-1565. doi: 10.7150/ijbs.102079 研究论文高剂量抗坏血酸表现出抗增殖和抗侵袭作用，取决于
子宫内膜癌 (EC) 是最常见的妇科恶性肿瘤，通常以 PTEN 缺失、AKT/mTOR 通路激活为特征，对于复发和晚期患者有效治疗选择有限。高剂量抗坏血酸或与其他化疗药物联合使用在体内和体外均显示出强大的抗肿瘤作用。在本研究中，高剂量抗坏血酸显着抑制细胞增殖和侵袭，增加细胞应激和 DNA 损伤，并诱导 EC 细胞的细胞周期停滞和细胞凋亡。口服或腹膜内注射高剂量抗坏血酸 4 周可有效抑制 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠 EC 模型中的肿瘤生长，且腹膜内注射比口服更有效。N-乙酰半胱氨酸部分逆转了抗坏血酸在 EC 细胞中的抗肿瘤作用和 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠的肿瘤生长。通过 shRNA 敲低 PTEN 降低了 EC 细胞对抗坏血酸的抗肿瘤敏感性，而通过 Ipatasertib 抑制 AKT/mTOR 通路则显著增强了抗坏血酸在 EC 细胞中的抗肿瘤活性。与单独使用任一药物相比，抗坏血酸与紫杉醇联合使用可协同抑制 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠中的肿瘤生长。总体而言，高剂量抗坏血酸部分通过 PTEN/AKT/mTOR 和细胞应激通路表现出抗肿瘤活性，并且在 EC 中与紫杉醇联合使用时这些抗肿瘤作用增强。抗坏血酸与紫杉醇联合使用的临床试验值得在 EC 患者中进一步研究。
体内人IPSC衍生的锥体神经元的功能成熟取决于与宿主组织的接近性
人类诱导的多能干细胞（HIPSC）已在体外广泛使用，以模拟神经发育中的早期事件。由于存在许多缺点，先前的工作已经建立了移植到小鼠大脑后体内使用这些细胞的潜力。在这里，我们描述了一种系统的方法，用于分析小鼠脑中移植的HIPSC衍生神经元和神经胶质细胞。使用GCAMP6F表达人神经细胞的功能性两光子成像，我们定义并量化其自发活性的类似胚胎样特征。通过移植的详细电子显微镜（EM）来证实这一点。我们将其与神经元在体内长达7个月进行的突触发育有关。现在，可以进一步使用该系统，用于针对精神分裂症或自闭症谱系障碍（例如精神分裂症或自闭症）神经发育疾病的遗传或实验操纵。
中枢神经系统轴突的发育轴突直径的生长不取决于少突胶质细胞的出现或髓鞘形成
摘要髓鞘促进了沿轴突的动作电位的快速传导。在中枢神经系统（CNS）中，髓鞘轴突的直径超过100倍，传导速度随直径的增加线性缩放。轴突直径和髓鞘形成密切相互联系，轴突直径对髓鞘产生了强大的影响。相反，周围神经系统中的骨髓鞘裂细胞既可以正面和负面影响轴突直径。但是，轴突直径是否受到中枢神经系统少突胶质细胞的调节。在这里，我们研究了使用小鼠（MBP SHI/SHI和M YRF条件敲除）和斑马鱼（Olig2 morpholino）模型的CNS轴突直径生长。我们发现，CNS轴突无法实现适当和多样的直径，轴突的包裹也不是紧凑的髓磷脂的形成。这表明发育中心的轴突直径生长与髓鞘形成无关，并表明CNS和PNS的髓细胞细胞差异地影响了轴突形态。
苦瓜提取物在链脲佐菌素-烟酰胺诱发的糖尿病大鼠中通过肠促胰岛素途径发挥的抗糖尿病活性取决于剂量差异
摘要背景：本研究探讨了 2 型糖尿病 (T2DM) 患病率不断上升的问题以及对替代性、经济有效的药物的需求。研究问题集中在进一步研究苦瓜提取物 (MCE) 对 T2DM 参数的剂量有效性的必要性，包括胰高血糖素样肽 1 (GLP-1)、二肽基肽酶 4 (DPP-4)、α 葡萄糖苷酶、葡萄糖转运蛋白 5 (GLUT5) 和胰腺组织病理学。方法：该方法采用实验研究设计，将 30 只 Wistar 大鼠分为六组，每组接受不同的诱导和剂量。使用 Elisa 测量参数，并使用 HE 染色对胰腺组织进行组织学分析。结果：Kruskal-Wallis 检验显示每组 GLP-1 存在显着差异（p=0.003）。但DPP4检验显示各组间无显著差异（p=0.192），GLUT5检验显示各组间无显著变化（p=0.119）。α-葡萄糖苷酶的ANOVA分析显示各组间无统计学差异（p=0.202）。此外，对胰腺组织组织学分析的定性检查显示胰腺组织的状况有所改善。结论：MCE可以提高GLP-1水平，降低DPP-4，降低α-葡萄糖苷酶，并提高GLUT5。但在300mg / kg剂量下，大鼠T2DM模型的胰腺组织形态与其它组之间无显著差异。关键词：二肽基肽酶 4、胰高血糖素样肽 1、苦瓜提取物、大鼠、2 型糖尿病 引用本文：Romdhoni MF、Doewes M、Soetrisno S、Febrinasari RP。苦瓜提取物通过肠促胰岛素途径对链脲佐菌素-烟酰胺诱导的糖尿病大鼠的抗糖尿病活性取决于剂量差异。Avicenna J Med Biotech 2025；17(1)：47-55。简介
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
人类的学习手术仍然取决于
新闻联系人：Virginie Gustin +33（0）6 62 52 43 42 virnie.gustin@academie-medecine.fr académieNationalede Medicine，16 Rue Bonaparte-75272 Paris-Paris Cedex Cedex 06网站06网站：www.academie-medecine.fr / twitter：@academie-medecine.fr / twifter： @acadmed： @acad < / @acad < / @acad < / @ / div>>
外周血细胞及其膜电荷之间的相关性取决于手术去除胶质母细胞瘤的激进性
6。Pedachenko E.等。“聚集指数与具有再生潜力的外周血细胞数量之间的相关性分离有助于预期寿命和胶质母细胞瘤的增加”。在线神经与脑疾病杂志13（2021）：1-7。
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。此目录根据组织和个人提供的列表编制而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。出于通信安全目的，官方国防部电话始终受到监控。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。 A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助 775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机协助服务台 586-8324
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