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高强度运动训练对脊髓损伤后功能恢复的影响
脊髓损伤（SCI）是中枢神经系统的严重疾病，其特征是患病率高和严重的残疾，对患者及其家人造成了重大负担。近年来，由于其优势，包括低成本，高安全性，易于实施和重大疗效，运动训练在SCI的治疗方面已变得突出。然而，关于各种运动训练方式和强度对SCI患者功能恢复的影响的共识仍然难以捉摸，与高强度运动训练（HIET）相关的功效和风险（HIET）是持续辩论的主题。一些研究表明，与中度或低强度的运动训练相比，HIET具有卓越的治疗益处，例如增强的心血管应激反射敏感性和增加神经营养因素的释放。尽管如此，HIT可能会带来风险，包括继发性伤害，炎症反应增强和跌倒。本研究回顾了HIET对SCI患者各种身体系统的正面和负面影响，重点介绍了神经可塑性和免疫调节等机制，以提供其前瞻性临床应用的理论基础和证据。此外，分析了现有研究的局限性，以告知未来研究的建议和指导。
针对活供体供体肝移植恢复的捐赠者特定的数字双胞胎
肝切除仪启动了一个精心协调的增生过程，其特征在于驱动肝脏再生的调节细胞增殖。这个过程以肝脏质量的完全恢复结束，展示了这种体内平衡的精度和鲁棒性。肝脏迅速再生到功能齐全的器官的显着能力对于活着的供体肝移植（LDLT）的成功至关重要。在健康肝脏中，肝细胞通常保持静止状态（G0）。 然而，在部分肝切除术后，这些细胞过渡到G1相，以重新进入细胞周期。 手术重新分段会诱导各种应力，包括身体损伤，血流改变和代谢需求增加。 这些全部触发了在组织修复，再生和功能恢复中涉及的许多基因的激活和抑制。 在此过程中，在血液中可检测到的编码和非编码的RNA提供了对驱动肝脏回收的基因反应的有价值的见解。 这项研究将临床基因表达数据整合到先前开发的肝脏再生数学模型中，该模型跟踪静止，启动和增殖的肝细胞之间的过渡，以构建虚拟，特定于患者的肝模型。 使用来自12个健康LDLT供体的全部tran-squartome RNA测序数据，一年在14个时间点收集，我们通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）鉴定了肝切除特异性基因表达模式。 因此，我们为LDLT供体的肝脏开发了个性化的渐进数字双胞胎（PEPMDT）。在健康肝脏中，肝细胞通常保持静止状态（G0）。然而，在部分肝切除术后，这些细胞过渡到G1相，以重新进入细胞周期。手术重新分段会诱导各种应力，包括身体损伤，血流改变和代谢需求增加。这些全部触发了在组织修复，再生和功能恢复中涉及的许多基因的激活和抑制。在此过程中，在血液中可检测到的编码和非编码的RNA提供了对驱动肝脏回收的基因反应的有价值的见解。这项研究将临床基因表达数据整合到先前开发的肝脏再生数学模型中，该模型跟踪静止，启动和增殖的肝细胞之间的过渡，以构建虚拟，特定于患者的肝模型。使用来自12个健康LDLT供体的全部tran-squartome RNA测序数据，一年在14个时间点收集，我们通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）鉴定了肝切除特异性基因表达模式。因此，我们为LDLT供体的肝脏开发了个性化的渐进数字双胞胎（PEPMDT）。这些模式被组织成具有独特的转录动力学的截然不同的簇，并使用深度学习技术映射到模型变量。由此产生的PEPMDT通过利用血液衍生的基因表达数据来模拟再生反应来预测个体患者的恢复轨迹。通过将基因表达谱转换为动态模型变量，这种方法桥接了临床数据和数学建模，为个性化医学提供了强大的平台。这项研究强调了数据驱动的框架（如PEPMDT）在推进精密医学和优化LDLT供体的恢复结果方面的变革性潜力。———————————————————————————————————————————————————————————————————肝脏再生；部分肝切除术；数学建模；深入学习；数字双胞胎；活供体肝移植（LDLT）
开发威尔士自然恢复的可持续交付模型最终报告
接受此信息，接收者承认并同意（i）收件人不会全部或部分分发或重现报告，并且仅出于评估收件人对信息的利益而仅使用本报告； （ii）如果收件人对信息没有进一步的兴趣，或者在任何时间为地球提供资金，请求，本报告以及与收件人可能收到的信息有关的所有其他材料，将以最早的机会退还或销毁； （iii）收件人不会向任何第三方透露本报告已提供的任何第三方，或报告中指定的任何当事方都在寻求投资。和（iv）接收者提出的任何拟议的行动与上述协议不一致，将需要事先获得金融地球的书面同意。
与实用pH恢复的轻度pH偶联水电池电池
水氧化还原流量电池（ARFB）构成了一种有前途的电网电力储存技术，但是要实现超过1.23 V热力学水分拆分窗口，具有高库仑效率和较长寿命，这是一项挑战。pH解耦合 - 在vegoly和posolyte之间创建pH值差 - 可以扩大操作电压窗口并改善长期操作稳定性。但是，由于pH梯度引起的酸性跨界，这会惩罚效率。随着水分裂窗口的电压随pH的线性变化，而跨界通量呈指数变化，我们采用了轻度的酸性和轻度的碱性电解质，以在开放电路电压> 1.7 V处开发具有较高的圆形能源效率的细胞。
考虑最优服务恢复的综合能源系统数据驱动可靠性评估
环境保护和能源利用转型的需求推动了综合能源系统（IES）的快速发展。可靠性评估是设计IES的基本要素，因为它可以指导IES的规划和运行。本研究提出了一种新的数据驱动的可靠性改进和评估方法，考虑了三状态可靠性模型和最优服务恢复模型（OSR）。首先，引入多能量流模型并线性化以降低计算复杂度。接下来，开发了一个三状态可靠性模型，考虑了过渡过程和部分故障模式。此外，建立了最优服务恢复模型以确定最佳维修时机以最小化负荷削减，并开发了一种数据驱动的可靠性评估方法，该方法集成了OSR并使用智能电表的历史测量数据对随机状态转换过程进行建模。最后，在测试IES上测试了所提出的可靠性评估方法，数值结果验证了其在评估IES可靠性和提高整体可靠性方面的有效性。
细胞免疫反映了日本共同恢复的患者的持续症状
冠状病毒疾病（Covid-19）通常在感染后很长一段时间引起持续的症状，称为“长covid”或急性后covid-19综合征（PACS）。这一现象已被研究主要是关于B细胞免疫的，而T细胞免疫的参与仍不清楚。这项回顾性研究旨在检查症状，细胞因子水平和酶联免疫吸附剂（ELISPOT）测定数据的关系中的关系。检查炎症条件，血浆白介素（IL）-6，IL-10，IL-18，趋化因子配体9（CXCL9），趋化因子配体3（CCL3）和血管内皮生长因子（VEGF）的水平，使用COVID-19 Counce Counce Counce Counce Councover Seccounts（VEGF）水平分析。在COVID-19组中，这些水平明显高于HC组中的这些水平。ELISPOT分析，以研究Covid-19-19持续症状与T细胞免疫力之间的相关性。基于S1，S2和N的值，ELISPOT-HIGH和-LOW组中ELISPOT对ELISPOT的共同恢复患者的聚类分析。ELISPOT-LOW组的持续症状的数量明显高于ELISPOT-HIGH组中的持续性症状的数量。因此，T细胞免疫对于快速消除Covid-19持续症状至关重要，并且在COVID-19恢复后立即进行测量可能会预测长期的COVID-19或PACS。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
利用大量可再生能源进行电网恢复的策略和运营商工具
波动性可再生能源在电力系统中的份额不断增加以及电力市场的自由化，导致电网利用率和波动方面的系统压力增加。再加上电网扩建的延迟，这导致大规模停电的风险增加，并对电网的成功重建构成威胁。该项目的目标是制定新的电网恢复策略，以确保快速、协调和稳定的系统恢复。特别是，应就可再生能源技术是否以及如何有助于电网恢复提出建议，并确定必要的技术要求，同时考虑到可再生能源技术通常连接在配电网层面——而输电系统运营商无法直接访问。已经开发了一个演示模型来支持电网运营商进行电网重建过程，并提供有关可能的后续步骤及其后果的有用信息。
一种预测中风后失语症恢复的机器学习方法：一项初步研究
中风后失语症的潜在恢复情况差异很大，康复结果难以预测。此次跨学科合作以收集的大量中风后失语症患者行为和大脑变量数据为基础，绘制了与语言领域治疗相关的康复过程，并研究了神经可塑性的基础。在这项初步研究中，我们根据收集到的数据子集创建并测试了一个预测框架，并开发了机器学习算法，该算法将一组复杂的大脑和行为特征作为输入，以对参与者对治疗的反应进行分类和预测。我们开发了随机森林模型，使我们能够对这些特征的重要性进行排序。然后，我们比较了不同特征集的贡献并讨论了它们的生理含义。我们的初步结果表明了我们框架的潜力，因此，这项研究朝着预测个性化康复结果迈出了重要的第一步。
多变量病变症状映射，以预测从失语症中恢复的轨迹
中风后失语症的人倾向于在某种程度上恢复其语言；但是，可靠地预测长期将发生的恢复的性质和程度仍然充满挑战。这项研究的目的是定量预测语言结果的第一年，从多个语言的多个领域和中风后多个时间点恢复。我们招募了217名失语症患者，急性左半球缺血或出血性中风，并使用快速的Aphinia电池急性电池评估了他们的语音和语言功能，然后在势利点最多获得纵向后续数据，最多三个时间点：1个月（n = 102）（n = 102），3个月（n = 98）（n = 98）（n = 98）和1年（n = 74）（n = 74）。我们使用支持矢量回归来使用急性临床成像数据，人口统计学变量和初始失语症的严重程度作为输入来预测每个时间点的语言结果。我们发现，可以使用这些模型来预测长期（1年）失语症的60％的差异，并具有有关病变位置的详细信息，重要的是有助于这些预测。在1个月和3个月的时间点上的预测基于病变位置的准确性较小，但在模型中包括初始APHA SIA的严重性时，在1年时间点的预测中达到了可比的准确性。语言的特定子域除了总体严重程度外，还具有不同的准确性，但通常相似的准确性。我们的发现证明了使用支持矢量回归模型具有带有一方面的交叉验证的可行性，以对长期恢复失语症进行个性化预测，并提供有价值的神经解剖基线，以在此基准上建立未来模型，并将未来的模型纳入超出神经解剖学和人际预测因素以外的信息。