*通讯作者。材料和信件的请求应发给a.d. adeb@mednet.ucla.edu。作者贡献:Y.W.在体外和体内进行了与光遗传学有关的实验,进行了CRISPR-Cas9靶向,并进行了所有相关分析。 B.T.,B.S。和P.W.进行了动物手术,并且记录的LV压力跟踪; S.R.进行了单核测序; F.M分析了核测序数据; Y.G.,A.E。和M.P.协助数据解释和上下文化; Y.K.就光学刺激协议和电记录的解释提供了建议; K.Y.和B.N.有助于记录钙瞬变; M.A进行并设计了单细胞电生理实验; M.A.和R.O.有助于解释和设计耦合实验; Q.L.,Z.S.和Z.Q.设计和执行的计算模拟并分析了模拟结果; A.D.概念化了该项目,设计了所有实验,监督了所有数据收集和光学遗传实验,解释了所有心脏电气追踪,并写了手稿。
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高,尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度,即所谓的热岛效应,在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此,需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天,无人驾驶飞机(UAV)系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确,不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应,因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统,用于测量地球表面的能量通量和温度,这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此,UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论,无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具,它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
1基础医学院,吉宁医科大学,272067,辛宁,中国山东2 2 272067詹宁医科大学的山东省山东省的出生缺陷创新和转型合作创新中心,山东,山东,山东,山东,中国3临床医学院,第二临床医学学院,吉宁医科大学,272067 jining of tound in tound in tong in tong in tong, 200025年上海,中国上海5基础医学院,Xuzhou医科大学,221004,Xuzhou,江苏,中国6林,林德·HE的新医学和临床翻译工作站,詹宁医科大学,272067詹宁,詹宁,桑登,山东,中国 *通信:Chun-kai-kai-huang@untloob@outloob@ubloob@chun-kai@ribloob-kai@rubin-kai@rubin-kai kiai floob-kai huangin-kai hunribin hunribin hurbin; tan); yuanjinxiang18@163.com(jinxiang yuan)†这些作者也同样贡献。
专门针对八十年代的一个活跃女性,她有一个简短但有记录的AFIB发作,没有轻度高血压以外的心血管疾病危险因素?我坚信一种个性化的护理方法。通常,对于八十年代的一个女性,这将导致乍得 - 瓦斯(Chads-Vasc)得分(一种预测个人年度AFIB风险的工具),需要每天使用Eliquis。在剧集的时间左右服用Eliquis并不能完全保护这种类型的患者免受中风。如果我的患者不忍受药物,我们将考虑预防中风的非测定方法。当然,如果患者的偏好有很强的偏好和对不始终服用Eliquis的风险的理解,我认为这可能是逐案的讨论。但是,应非常谨慎地称量每种方法的风险与益处。
电图尖峰振幅 - 反映传播动作电位上冲线的繁殖动作电位上冲线幅度明显小得多。房间协议之间的分化之间也存在显着差异。三种心房方案产生的单层具有尖峰幅度,聚集在<1 mV&1-5 mV范围内,但只有心房(D1RA)方法产生的尖峰幅度超过8 mV(图2e)。在心房单层中,尖峰幅度幅度与校正时或校正的FPD值之间没有相关性。产生心房(D1RA)最高尖峰幅度的区别在<0.6秒<0.6秒且校正的FPD值<150 ms,表明有可能产生上层心房样
Vasanth Vedantham,医学博士,博士史密斯心血管研究大楼555 Mission Bay Blvd South,352M San Francisco,CA 94158 Vasanth.vedanth.vedantham@ucsf.ucsf.edu
摘要:心律障碍,心律不齐,给社会带来巨大的经济负担,并对许多人的生活质量产生了巨大影响。心律不齐可能具有遗传原因,但主要是由心脏组织重塑或心脏病期间引起的。由于当前的疗法不能解决心律不齐的原因,而仅处理症状,因此生成创新的测试模型和平台以获得与药物筛查兼容的潜在疾病机制的知识至关重要。在这篇综述中,我们概述了心律不齐最常见的心律失常(AFIB)的最重要特征。我们将讨论AFIB的流行病学,危险因素,潜在原因以及当前的疗法,以及使用人类多元素型干细胞(HPSC)衍生的型心肌细胞的当前心律失常模型,包括动物模型,包括动物模型,包括动物模型的当前模型的缺点和机会。
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一,由于生活方式的改变,其流行率急剧上升。由于其非侵入性,ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间,并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型,用于分类心律不齐,以整合注意力机制,双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别:非分解(n),上室异位(S),心室异位(V),融合(F)和未知(q)。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集,用于培训,验证和测试建议的模型。还通过F1得分,回忆,准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏,该模型准确99%。
未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人(该版本发布于2023年7月1日。; https://doi.org/10.1101/2023.07.01.547335 doi:Biorxiv Preprint
启动以患者为中心的药物开发为FDA提供患者的经验,以告知该机构权衡新疗法的益处和风险的决定。SADS基金会将于2023年7月20日举行辅助科学会议,主要专家将把EL-PFDD期间提供的患者证明解释为临床见解,可用于根据患者群体的需求来帮助设计临床试验。心律失常右心室心肌病/发育不良是心肌的遗传疾病。虽然许多ARVC患者没有表现出任何症状,但该病情造成35岁以下个体中与心脏有关的死亡的五至20%。当前的估计表明,ARVC可能会影响5,000分之1至2,000个人中的1个。大多数ARVC患者,尤其是年轻年龄的患者,都是高级运动员。运动是ARVC患者心律不齐和猝死的常见触发因素。患有ARVC的人经常经历心室心动过速,导致晕厥,心力衰竭或心脏骤停。这种疾病是渐进的,导致某些患者需要心脏移植。当前没有可直接针对ARVC的治疗选项。虽然某些疗法(例如给予β受体阻滞剂药物的给药或植入心脏扭曲器除颤器(ICD))管理与疾病相关的某些症状,但它们不会停止进展到心力衰竭。