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打击以标记六种氧气植物的构建
UNOPS将再次开始在六家省级医院实施六个医用氧气，以增强赞比亚的氧气输送。部长重申了她呼吁医院的呼吁，以确保对基础设施进行良好的保护，以满足社区的需求。为了实现这一目标，她强调需要解决可能面临的任何挑战。六家医院是；卡萨马综合医院（北部省），圣保罗宣教医院 - 纳切尔格（Luapula Province），卡布韦中央医院（中部省），Chinsali综合医院（Muchinga Province），Kalindawalo综合医院（东部省）和国家心脏心脏医院（卢萨卡省）。部长指出，政府致力于到2026年将所有医院的氧气供应从10％增加到60％，这与2022 - 2026年的国家氧气计划一致。
引用Lee，Jonathan D，Joao A Paulo，Ryan R Posey，Vera Mugoni，Nikki R Kong，Giulia Cheloni，Yu-Ru Lee等。 2021。“双DNA和蛋白质标记
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
近亲标记重新扣（CKMR）的潜力告知监视
•什么是近亲标记重新带？•它如何工作？•优势？•限制？2。涉及的主要考虑因素和步骤3。示例和陷阱4。主要成本5。Cetacean生物学和近亲标记重新带
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
对强迫症的心理治疗和药理治疗的结构神经影像学标记的系统综述
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症（OCD）的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记（即形态计量学，结构连通性）和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物（平均研究总计n = 54±41.6 [范围：11-175] [范围：11-175]； OCD组n = 29±19±19±19），以及成人的脑海中，以及成人的脑海中，成人的脑海中，成人的脑海中，适用于Adection n = 29±19）。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内（3/5区域，2/8全脑研究）和眶额皮层（5/10区域，2/7全脑研究）中的显着关联是最常见的，但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明，复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果，可能需要更大的样本。多元方法（例如机器学习）也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
SABLE：TTS 标记的标准
各种应用对语音合成 (TTS) 技术的需求日益增加，包括电子邮件阅读、通过网络访问信息、辅导和语言教学应用以及残疾人辅助工具。毫无疑问，使用特定 TTS 系统 A 开发的应用程序无法移植到新的 TTS 系统 B，除非进行大量额外工作，原因很简单，因为用于控制系统 A 的标签集与用于控制系统 B 的标签集完全不同。因此，TTS 系统使用的标签集种类繁多，这对该技术的扩展使用是一个问题，因为开发人员通常不愿意花费精力将他们的应用程序移植到新的 TTS 系统，即使新系统的质量明显高于他们当前使用的系统。1
预后和预测的双性标记 - - 肾脏 - ...
抽象的几种将血清生物标志物纳入转移性肾细胞癌的预后模型已经建立了患者的生存。生物标志物研究的临时进步突出了许多额外的血清，基因突变，遗传表达信号和组织学生物标志物，这些血清预测了临床结果和对治疗的反应。因此，我们审查了与整体，特定癌症，自由和无疾病的生存率，总体反应以及用于转移性肾细胞癌的成年人群体治疗失败率相关的生物标志物。我们回顾了人类研究报告生物标志物与临床结果之间的关联。数据是通过标准化形式抽象的，然后在适当的情况下用危险比和置信区间进行了报道，并通过生物标志物类型（血清，基因突变，遗传表达和组织学）细分。我们确定了一系列与预后和预测结果临床关联的新生物标志物。超过现代风险模型中使用的生物标志物，与预后一致的生物标志物包括CAIX，COP-NLR，CRP，S-TATI和VEGF的血清水平，BAP1，CDKN2A，CIMP/FH和TERT中的基因突变，ERV和NQO1的基因表达，以及NQO1的基因表达，以及Histolophage Inviltration和Histomolophage Invilitration and P.Caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and P.生物标志物与对靶向抗血管生成疗法的反应始终相关，包括血清CRP，MET中的突变，PBRM-1，BAP1和MTOR途径，TERT启动子突变以及PTEN和血管生成基因的表达。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。 未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。
立场文件：机器翻译应该被标记为 AI 生成的内容吗？
2023 年 9 月，加拿大政府发布了《生成式人工智能使用指南》，其中为加拿大政府机构及其员工提出了建议。与近年来各组织发布的其他类似文件一样，该文件就透明度提出了建议，指出每当使用生成式人工智能生成内容时，都应告知读者“发给他们的消息是由人工智能生成的”。虽然本指南没有专门针对机器翻译的情况，但它确实提到翻译是生成式人工智能的潜在应用。因此，自然而然地出现了一个问题：无论在哪里使用机器翻译的文本，都应明确标记为人工智能生成的内容吗？在本立场文件中，我们详细研究了这个问题，目的是提出关于机器翻译的明确指导方针，不仅针对政府机构，也针对任何使用机器翻译技术的人。我们的主要结论是，机器翻译的文本确实是 AI 生成的内容。因此，应在使用它的所有地方明确标记。我们就这种标记可能采取的形式提出建议。我们还研究了在什么条件下可以删除或省略 MT 标记。
父母身份以及大脑和细胞年龄的标记
最近的研究表明，怀孕和父母身份的转变对人类大脑结构特征有显著影响。在这里，我们介绍了一项全面的研究，研究了父母身份和出生/父亲的孩子数量与 36,323 名英国生物库参与者（年龄范围为 44.57 – 82.06 岁；52% 为女性）的大脑和细胞衰老标志之间的关联。为了评估父母身份对大脑的整体影响，我们在 T1 加权磁共振图像上训练了一个 3D 卷积神经网络，并在保留的测试集中估计了大脑年龄。为了研究区域特异性，我们使用 FreeSurfer 提取了皮质和皮质下体积，并运行了层次聚类以根据协方差对区域体积进行分组。来自 DNA 的白细胞端粒长度 (LTL) 被用作细胞衰老的标志。我们采用线性回归模型来评估孩子数量、大脑年龄、区域大脑体积和 LTL 之间的关系，并包括交互项以探究关联中的性别差异。最后，我们将大脑测量值和 LTL 作为二元分类模型中的特征，以确定大脑和细胞老化的标志是否可以预测父母身份。结果显示，无论男女，出生/父亲的孩子数量越多与大脑年龄越小之间存在关联，女性的影响更大。基于体积的分析显示，纹状体和边缘区域存在母体效应，而父亲则没有。我们没有发现孩子数量与 LTL 之间存在关联的证据。父母身份分类显示大脑年龄模型的 ROC 曲线下面积 (AUC) 为 0.57，而使用区域大脑体积和 LTL 作为预测因子的模型显示 AUC 为 0.52。我们的研究结果与之前针对中老年父母的基于人群的研究一致，揭示了父母经验与基于神经影像的大脑健康替代指标之间存在微妙但重要的关联。该研究结果进一步证实了对父母在怀孕和产后进行的纵向队列研究的结果，可能表明父母身份的转变与大脑健康的长期影响有关。