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羊角面包的分析，可爱的心中可爱的面包
这项研究旨在研究制作羊角面包的经验。这项研究是一种具有现象学方法的定性研究。定性研究方法是从所涉及的主题的角度深入了解现象的。通常使用这些方法，例如深入的访谈，参与者观察和文献评论。在 - 深度访谈中，探讨了与受访者的全面讨论，以了解他们的整体观点，而参与者观察则涉及直接参与以了解情况的动态。同时，文献综述还研究了相关资源，以了解有关羊角面包的现有知识，以及其进步的障碍和前景。简而言之，羊角面包之所以喜欢，是因为它的味道美味，易于适应并吸引年轻的消费者。他们遵守传统生产技术，法国遗产和严格的质量控制步骤，强调了广泛的真实性和崇拜。具有满足各种引人注目的视觉偏好和外观的能力，羊角面包仍然是一个被爱的糕点，并受到许多人的享受。
Animesh Kumar Sharma，Rahul Sharma Mittal商学院，可爱的专业大学，Jalandhar-Delhi G.T.旁遮普邦的Phagwara Road
Animesh Kumar Sharma，Rahul Sharma Mittal商学院，可爱的专业大学，Jalandhar-Delhi G.T.Road，Phagwara，旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma，米塔尔商学院研究学者，可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T. Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。 电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。 然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用（ML）具有Road，Phagwara，旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma，米塔尔商学院研究学者，可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T.Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。 电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。 然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用（ML）具有Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。印度J Comm Health。2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。©作者。2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。机器学习的应用（ML）具有应对这些挑战需要遵守道德框架，持续监测，多学科治理，教育和监管合规性。为了完全利用ML在医疗保健方面的潜力，同时保持了道德标准，利益相关者之间的合作是必须的，确保患者福利在技术进步的中心方面仍然是中心的。道德考虑必须嵌入ML实施的每个阶段，以保持道德，公平和以患者为中心的医疗保健系统。k eywords机器学习；智能医疗保健；道德考虑；道德挑战；在现代医疗保健领域的重要突破是由将机器学习（ML）纳入智能信息学系统（1）所驱动的。这些技术改变患者护理，治疗策略和诊断的潜力是巨大的。，但即使在这些进步的过程中，道德问题也成为需要仔细执行的关键焦点。
先天免疫响应转录因子可爱...
共济失调是一种罕见的人类疾病，意味着没有协调。是由A-T基因的突变引起的，A-T基因是导致激酶的EN编码的。Purkinje和颗粒神经元在小脑中逐渐退化，影响手指，手臂，腿部，言语，听力和眼睛以及视线。共济失调可以是遗传性的或零星的。有七种类型的共济失调，其症状各不相同，但具有关于身体运动缺乏协调性和弱化的IM Mune系统的共同点，使该人容易受到许多疾病和早期死亡的影响。共济失调的人的预期寿命最早可能是20多岁的或60多岁的，尽管他们的生活很常见。对共济失调知之甚少，并且无法治愈这种轻松的方法。围绕协调丧失的治疗是基本的，因为它仅限于使用自适应辅助装置，并且需要采取多种类型的药物来治疗每种症状，例如分别进行语音，抑郁，震颤等。atm（ataxia telangiectasia突变）是果蝇中必不可少的果蝇蝇基因，代码与人类中的激酶结构相似。它在氧化应激，免疫力，DNA损伤控制，RNA生物发生等中起关键作用。了解A-T中神经退行性的潜在病理，果蝇Melanogaster被用作本研究的模型生物。研究人员使用了对温度敏感的ATM等位基因（ATM8）和RNA干扰（RNAI），以有条件地使神经胶质细胞中的ATM失活。因此，有三个主要实验组：纯合子ATM8突变体（ATM8），杂合子ATM8突变体（ATM8/+）和repo-ATMI（敲低）。这些表型激活了神经胶质细胞中的先天免疫反应，从而在阿尔茨海MER病的苍蝇模型中引起感光细胞神经退行性，这表明先天免疫反应（IMD和TOLL途径）激活与神经变性之间存在致病关系。
2023; 13（12）：4166-4181。 doi：10.7150/thno.85843研究论文可爱素介导的尖峰纳米颗粒的胞质递送增强抗肿瘤免疫
理由：尽管基于新抗原的癌症疫苗在各种实体瘤中表现出了希望，但已有有限的免疫反应和晚期疾病患者的临床结局有限。新抗原和佐剂的胞质转运是激活细胞内收费受体（TLR）和交叉表现到新抗原特异性CD8 + T细胞所必需的，但仍然是一个重大挑战。Methods: In this study, we aimed to develop a virus-like silicon vaccine (V-scVLPs) with a unique spike topological structure, capable of efficiently co-delivering a hepatocellular carcinoma (HCC)-specific neoantigen and a TLR9 agonist to dendritic cells (DCs) to induce a robust CD8 + T cell response to prevent orthotopic tumor 生长。我们通过检查动物模型中的肿瘤生长和生存时间，并分析肿瘤微环境（TME）中的肿瘤浸润CD8 + T细胞和细胞因子反应来评估V-SCVLP的抗肿瘤功效。为了评估V-SCVLP与HCC中α-TIM-3结合使用的协同功效，我们使用了原位HCC小鼠模型，肺转移模型和肝切除术后肿瘤的补偿模型。结果：我们发现V-SCVLP可以通过小窝素介导的内吞作用有效地将肝细胞癌（HCC）特异性新抗原和TLR9激动剂共同分配给DCS。这种先进的递送策略导致V-SCVLP的有效淋巴结排干，以激活淋巴样DC成熟，以促进稳健的CD8 + T细胞和中央记忆T细胞反应，从而有效地阻止了原位性HCC肿瘤的生长。然而，在已建立的原位肝肿瘤模型中，用V-SCVLP免疫后，TIM-3的抑制性受体在肿瘤浸润的CD8 + T细胞中显着上调。阻止TIM-3信号进一步恢复了V-SCVLPS诱导的CD8 + T细胞的抗肿瘤活性，降低了调节T细胞的比例，并增加了细胞因子的水平，以改变肿瘤微环境以有效地抑制了Orthotopic HCC肿瘤的生长，并抑制了lung Mentastasis，并抑制了Lung Mentastasis，并抑制了Lung Mentastasiss and He and He and He and Lung Mentastasis。结论：总体而言，具有有效的新抗原和辅助细胞内递送能力的发达的新型Spike纳米颗粒对未来的临床翻译有很大的希望，可以改善HCC免疫疗法。
可爱基雷®
γ-谷氨酰转肽酶 (GGT，EC 2.3.2.2) 催化谷胱甘肽及其 S-结合物的水解和转肽作用，通过谷胱甘肽代谢参与多种生理和病理过程，是一个极具潜力的药物靶点。本文报道了一种基于膦酸酯的不可逆抑制剂 2-氨基-4-{[3-(羧甲基)苯氧基](甲酰基)磷酰基}丁酸 (GGsTop) 及其类似物作为人 GGT 的机制抑制剂的评估结果。GGsTop 是一种稳定的化合物，但其对人 GGT 酶的失活速度显著快于其他膦酸酯，并且重要的是，它不抑制谷氨酰胺酰胺转移酶。构效关系、与大肠杆菌GGT的X射线晶体学分析、序列比对和人GGT的定点诱变表明，GGsTop的末端羧酸盐与人GGT活性位点残基Lys562之间存在关键的静电相互作用，从而实现强效抑制。GGsTop在浓度高达1mM时对人成纤维细胞和肝星状细胞无细胞毒性。GGsTop是一种无毒、选择性强效不可逆的GGT抑制剂，可用于各种体内和体外生化研究。
不是可爱的中风：对规则和神经网络的分析 -
我们介绍了三个临床信息提取（IE）系统的深入比较，这些系统在大脑成像报告上进行了实体识别和否定检测：Edie-R，一个基于定制的基于规则的系统，以及两个Neu-Ral网络模型，Edie-Bilstm和Edie-Bert，Edie-Bilstm和Edie-Bert，均与BiLILSTM和BILSSTM的多人兼而有多元表的学习模型。我们将模型在样本外和样本外数据集上进行了比较，其中包含中风发现的情况，并利用我们的错误分析，以提出改进新域的临床NLP模型时有效的nlp。我们的分析发现我们的基于规则的系统在两个数据集上的表现都优于神经模型，并且似乎概括到样本外数据集。另一方面，尽管在样本内数据集中指标建议其他指标，但神经模型并未将否定为样本外数据集。
可爱岛 Be~t 路 - 卡利希瓦伊 (kalihiwai) 至哈埃纳 (haena) - Hawaii.gov
1. 卡利希怀与普林斯维尔之间库希奥高速公路的典型景观 2. 改进后的库希奥高速公路的典型景观 3. 普林斯维尔附近的海岸高地 4. 向东看的普林斯维尔牧场景观 5. 哈纳雷河悬崖上现有的道路切口 6. 卡利希怀山谷东悬崖上的道路切口 7. 哈纳雷河悬崖上的近似挖填部分 8. 哈纳雷河悬崖上的近似挖填部分 9-.哈纳雷桥和哈纳雷国家野生动物保护区的芋头地 10. 哈纳雷桥的桁架设计 11. 威奥利桥向西看 12. 威帕桥向东看 13. 等待通过威帕桥的车辆 14. 威科科桥向西看 15. 威尼哈 1 号桥向西看 16. 威尼哈 2 号桥和 3 号桥向西看 17. 哈纳“桥”1 号向西看 18. 哈纳 11 号桥 2 号 19. 马诺阿湖水坝向西看 20. 利马胡里溪口