XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System映射
衰老和阿尔茨海默氏病中基因座的定量多参数映射
15525279，2024，S8，从https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alz.095275下载，MPI 374人类认知和脑科学，Wiley在线图书馆，wiley在[20/01/2025]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
CDC位置和描述和映射患者护理位置的说明
•设施应使用1年的数据来做出这一决定。•如果没有全年的数据，则可以接受至少3个月的较短时间，但是应尽一切努力在将来收集和分析更长的时间。•如果不可用的计费敏锐度数据，则应根据该单元可用的数据来查看患者混合。2。NHSN 80％规则：设施中的每个患者护理区都“映射”到一个CDC位置。特定的CDC位置代码由根据80％的规则在该特定领域所接受的患者类型确定。如果80％的患者患有某种类型（例如，骨科问题的儿科患者），则该区域被指定为特定类型的位置（在这种情况下，是住院儿科骨科病房）。3。虚拟位置：虚拟位置是在NHSN中创建的，当设施无法满足单个物理单位中的位置指定的80％规则，但想向该单元中的每种主要患者类型报告其NHSN监视数据。建议使用虚拟位置使用患者服务分配的那些物理单位，那些按服务指定的床，或者可以通过患者类型/服务收集分母数据的单元。示例：一个设施的ICU（称为5 WEST）由大约50％的神经病学患者和50％的神经外科患者组成。神经病学患者被安置在10床中10，神经外科患者被安置在床11中。4。该设施决定在NHSN中创建2个新地点：5West_n：神经系统重症监护（10床）5West_ns：神经外科重症监护（10床），该设施将收集和输入5WEST_N和5WEST_NS的数据。该设施还将能够分别获得每个位置的速率和标准化感染比（SIRS）。请注意，每个虚拟位置收集和报告的数据将仅限于指定的10张床（特别是，从5West_n到5West_ns的溢出将使用5West_ns计数）。对于那些使用电子源来收集数据的设施，请在报告这些位置的数据之前与您的设施的EHR联系人讨论NHSN中虚拟位置的兼容性。混合敏锐度单位：此CDC位置代码仅适用于成人患者护理区域，适用于由敏锐度变化的患者组成的单位。注意：将NHSN中的位置映射到CDC“混合敏锐度”的名称可能对您的数据报告CMS程序和/或您州的报告授权的数据有影响。尽管混合的敏锐度位置可能具有ICU床和ICU患者，但出于CMS报告的目的，它并不是ICU位置类型，因此未包含在任何特定于ICU的报告要求中。混合的敏锐度单元也排除在特定于病房的报告要求之外。有关此位置指定如何
引用本文为：useh u，adejare A，Akindele M，BettS。在某些农村中的高血压和糖尿病患病率的映射和空间分析SO
在全球范围内，大约70％的病毒和死亡率是由非传染性疾病（NCDS）引起的（1,2）。这些NCD是中风，心肌梗塞，失明和其他几种心血管疾病的主要危险因素（3）。世界卫生组织的一份报告表明，全世界30％以上的人口患有高血压，而10％以上的人患有糖尿病（4）。不幸的是，由于资源很少的低收入和中等收入国家，由于NCD引起的大量病毒和死亡率是由低收入和中等收入国家承担的（2）。一些报告表明，到2025年，大约75％的低和中等收入国家的人将患有高血压或其他NCD（5,6）。在大多数非洲国家的老年人口中，患病率高达60％，并且在城市环境中报道的患病率高于农村环境（7）。对于糖尿病，南非大部分地区的流行率记录在67-77％（8）。重要的是，一项研究还报道了高血压与糖尿病之间的合并症（9）。这个数字正在增加（10），到2025年死亡率可能会增加（11）。
使用方法论模糊认知映射Mirmahmood Naghibi 1，Ch
摘要这项研究的目的是使用模糊认知映射方法的影响工业初创企业发展的因素之间的关系。根据其目的，研究方法适用，并且在实施方面是……。这项研究的统计人群包括19个工业初创公司的专业专家，包括高级管理人员及其收藏品，并以目标方式进行了采样，并持续进行采访，直到达到理论上的饱和度。数据收集工具是半结构化访谈。要收集数据，使用模糊的Delphi技术来识别组件，并使用模糊的认知映射方法来展示该模型。分析的结果表明，影响工业初创企业发展的主要因素包括11个变量：发展能力，人力资源能力，组织的发展需求，吸引和保留精英，创业品牌，创造合适的机会，精英技能的发展，精英技能，经济条件，客户满意度，启动进步和发展文化。然后使用模糊认知图的方法，相应地解释了这些因素之间的关系方式。
DNA-PKCS信号的深入映射发现其激酶特异性的保守特征CBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 - 2024.12.30.630795.full.pdfCBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 -2024.12.30.630795.full.pdf
图1。神经元中VPS13的丧失导致年龄增强运动缺陷。（a）果蝇中组织特异性敲低的示意图。使用泛神经元驱动器elav-gal4进行神经元（红色）的特定敲低（红色）。使用Pan-Muscle驱动器24B-GAL4进行肌肉（蓝色）的特定敲低（蓝色）。（b）在无处不在（ACT-GAL4），神经元特异性（ELAV-GAL4）或肌肉特异性（24B-GAL4）敲低的（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。 n≥50个基因型分析的动物。 （c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。 在实验中，分析了N〜10的组。 （D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。 在每个条上显示的总n。 对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。 （F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。 elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。 生物学三份分析的所有样品。 图显示平均值±S.D。 使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。 * p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。n≥50个基因型分析的动物。（c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。在实验中，分析了N〜10的组。（D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。在每个条上显示的总n。对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。（F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。生物学三份分析的所有样品。图显示平均值±S.D。使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。* p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。
NIS2至ISO/IEC 27001映射工具 圆桌可持续棕榈油（RSPO）认证要求 添加剂制造 - 用于定向能量沉积的非破坏性测试 - 指南 循环经济： 补充ISO 42001 输入-IATF应急计划与业务的标题... 法拉第电池挑战 标准，供应链 - 管理与弹性 公共通知：云顶油厂的RSPO重新认证审核，云顶油厂Sdn Bhd，云顶种植园Berhad（RSPO会员资格： AI算法审计和数据集测试（AA＆DT）用于医学成像行业 添加剂制造 - 用于添加剂制造中的定向能量沉积（DED）过程 - 规格
实现遵守NIS2指令是其范围内组织的优先事项。此过程需要对网络安全度量和实施方法进行彻底了解。为了支持您的努力，我们已经开发了一种易于使用的映射工具，该工具将NIS2要求与ISO/IEC 27001：2022 Standard连接起来。
映射抗生素抗性的农场
总体而言，该项目旨在促进我们对农业土壤中抗生素耐药性基因动态的理解。成功的学生将开发出强大的微生物学和生物信息学技能，并具有宏基因组学方面的最先进技能，以及处理复杂数据集和进行统计数据的高度可传递的计算技能。该项目得到了在进化生物学，微生物生态学，环境微生物学和土壤生物地球化学方面具有专业知识的研究负责人的支持，贝尔法斯特皇后大学，阿伯里斯特韦斯大学和北爱尔兰的农业研究领导者阿夫比（Aberystwyth University）的跨学科团队。培训机会：在整个项目过程中，将提供有关生物信息学，元基因组学，统计学以及了解各种微生物，生态和生物地球化学数据的培训。该项目将主要位于惠特利集团的皇后大学贝尔法斯特大学，但学生将有机会在
映射加热和冷却载荷以评估热能网络的潜力
热能网络提供了邻里规模的脱碳策略，使用共享的基础设施在互连建筑物之间有效地传递热能并将重点从单个建筑层面的解决方案转移。虽然试点项目已经证明了本地利益，但尚未探索扩大热能网络的更广泛影响。评估这些系统的全部潜力需要一种系统的方法来识别可行的部署地点，评估其技术和经济潜力，并将其整合到长期的能源系统模型中。本报告通过（1）建立评估热能网络可行性的关键标准的第一步，以及（2）开发地理空间方法来绘制热能水槽。该分析使用可扩展的工具和公开可用的地理塔来在马萨诸塞州的弗雷明汉（Framingham）提出了一个案例研究，以表征建筑物库存，计算加热和冷却负载，并识别高密度负载中心。使用灰色框模型计算建筑物水平的加热和冷却负载曲线，汇总到热能需求密度图中，并用于识别和表征研究区域内的热水槽。已鉴定的热水公司与为潜在的热能网络试点项目选择的位点对齐，从而验证了方法。最后，该报告提供了扩展分析并提高对热能网络大规模部署的系统范围价值的指南。
映射匈牙利的基于生物的潜力
考虑到该国在农业和粮食生产中的高职业，农业食品行业的大量残留生物量，农作物种植和基于森林的价值链可潜在地进入基于生物的价值链中（超过9,000 kton D.M./年）。此外，目前分别收集了230万吨食品和花园生物废物中的16％，主要收集到堆肥生产中。的边际土地主要集中在中东走廊上，也可以着眼于未来的生物精炼厂，建立了农民和行业之间的双赢合作模型，为初级部门提供了其他收入来源，同时为土壤再生和绿色工作增加了。