摘要背景:在过去几年中,印度包括中风在内的非传染病(NCD)的发病率正在增加。溶栓疗法已彻底改变了急性缺血性中风的管理。尽管中风疗法的最新进展,但公众仍然对中风症状和管理不知情。目的:评估公众对中风风险因素,症状,治疗和康复措施的认识。方法:该研究是一项基于社区的横断面研究,设计为在线调查。用于调查的工具是半结构化的在线问卷。结果:关于中风的危险因素,参与者的41(14.8%)意识到瓣膜心脏病,188(6.5%)缺乏运动,238(85.9%)的血脂异常,236(85.2%)高血压,222(85.2%),222(80.1%(80.1%)吸烟,以及154(55.6%)(55.6%)。关于中风的症状,参与者的209(75.5%)意识到余额的损失,240(86.6%)的言语异常,面部弱点的261(94.2%),弱点的234(84.5%)。结论:应努力向公众教育中风,溶栓治疗和康复措施的罕见症状,以便人们在中风管理中做出有益的医疗保健决策。关键字:中风;窗户期;溶栓 *通讯作者:Paul Titus Rajan电子邮件:paultitusjuly29@gmail.com
1国家物理与核工程研究所,Horia Hulubei(Ifin-hh),30,反应群岛,077125,Bucharest-Magurele,罗马尼亚2研究院D'Astromony et d'Astrophysique,Universitéde BruxellesUniversitélibrede Bruxelles,camus de la la Plain,cp de la plain,CP-226,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050 Brussels,1050年达姆施塔特(Darmstadt),64289德国达姆施塔特(Darmstadt),4 GSI Helmholtzentrum for重离子研究,64291德国达尔姆斯塔特(Darmstadt),5 Helmholtz研究学院Hessen f fief(HFHF),GSI HELMHOLTZENTRUM,HELMHOLTZENTRUM,HELMHOLTZENTRUM,用于重离子研究冈本,海岛,科比658-8501,日本7物理学系,奥斯陆大学,奥斯陆N-0316,奥斯陆,挪威8号洛莫诺索夫莫斯科州立大学,物理学院,119991,莫斯科,俄罗斯俄罗斯,高级科学和工业技术,俄罗斯,高级科学技术日本
免疫检查点抑制剂彻底改变了肿瘤学的护理。然而,尽管已经证明了坚固耐用的反应,但很大一部分患者没有反应,大多数及时的患者都表现出复发性疾病。已经采取了明显的努力来确定免疫耐药性,反应生物标志物和额外的免疫反应调节靶标的机制,以改善治疗性有益。最近,CD39已被确定为关键免疫相关靶标[1]。CD39,也称为ENTPD1,将细胞外三磷酸腺苷(EATP)(ADO)(ADO)结合。肿瘤微环境(TME)中的ATP水平升高与促进性活性有关,并且ADO增加是抗炎性的。TME中ATP和ADO的平衡指导了癌症对免疫治疗的免疫反应[2]。其他分子信号,特别是CD73,也参与了此过程。EATP通过压力,受伤或垂死的细胞释放,并响应肿瘤内微环境的低氧条件[1,3-5]。细胞外ADO(EADO)是已知的抗肿瘤T淋巴细胞的抑制剂,它通过在恶性细胞表面的CD39频繁过表达突出显示[6-8]。鉴于CD39在癌症保护的免疫抑制ADO信号网络中起着至关重要的作用,因此有强大的活动探索CD39和CD73表达和活性的治疗调制。在低氧条件下观察到CD73的过表达,并使单个肿瘤细胞的迁移更大[5,9-17]。 此外,可能会有在低氧条件下观察到CD73的过表达,并使单个肿瘤细胞的迁移更大[5,9-17]。此外,可能会有可以总结CD39 / CD73的肿瘤轴:ATP在TME中释放并迅速转化为ADO,该ATP通过增强细胞的侵入性和转移性而直接促进癌细胞的生长[13]。是ADO受体在内皮细胞上的参与,可增强促血管生成因子的产生,例如VEGF,IL-8和B-FGF [14]。除了增强肿瘤细胞的转移特性外,CD39 / CD73激活还会对巨噬细胞,中性粒细胞,树突状细胞和T细胞产生免疫抑制作用[11]。两种情况都增强了恶性疾病的进展,从而支持研究CD39 / CD73作为生物标志物的研究,这可能与临床的利益和耐药性有关[18]。需要对CD39表达与潜在临床生物标志物之间的相关性进行更多研究,因为CD39的表达和激活在与年龄相关的所有T细胞亚群上也增加[19]。
1 Xiamen Key Laboratory of Perinatal-Neonatal Infection, Xiamen Women and Children's Hospital, Department of Pathology, State Key Laboratory of Molecular Vaccinology and Molecular Diagnostics, Department of Laboratory Medicine, School of Public Health, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China, 2 School of Engineering Medicine, Beihang University, Beijing, China, 3 Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision医学,北京大学北京大学跨学科创新研究所医学和工程研究所,4个国家主要资源的国家主要实验室,中国科学学院微生物学研究所,中国北京,5个小儿重症监护室,北京儿童医院,北京儿童医院,国民医学院,北部医学院,北非国民,北部,北非,北非中国疾病控制与预防中心,北京,中国
结果:参与者的平均年龄为59.3(10.0)年,有4,437名参与者中有622名被定义为T2DM。按年龄分层和BMI类别分层的参与者中的血清精子明显不同,p值分别为0.006和0.001。在所有参与者中,血清精子与T2DM的关联是J形的。日志(精子)与T2DM(OR = 0.68,95%CI:0.52至0.92,p = 0.01)低于拐点,而log(精子)与T2DM没有显着相关(OR = 1.97,95%CI:0.93至4.15至4.15,P = 0.07,P = 0.07)。在没有T2DM的参与者中,血清精子与FPG的关联被倒置J形。对数(精子)与FPG(β= 0.13,95%CI:0.05至0.21,p = 0.001)呈正相关,而log(精子)与FPG负相关(β= -0.29,95%CI:-0.42:-0.42至0.42至0.42至0.42至0.16,p <0.16,p <0.16,p <<0.0016,p <<0.0016,p <0.0011,
* bin li在中国武汉大学经济学和管理学校。电子邮件:binli.whu@whu.edu.cn。Alberto G. Rossi在美国乔治敦大学麦克唐纳商学院上,电子邮件:agr60@georgetown.edu。Xuemin(Sterling)Yan在美国Lehigh University,美国Lehigh University。电子邮件:xuy219@lehigh.edu。 lingling Zheng在中国人民大学,中国人民学院。 电子邮件:zhengling@rmbs.ruc.edu.cn。 We thank Marcin Kacperczyk, David Solomon, Allan Timmermann, and seminar and conference participants at the Beihang University, Chinese Finance Annual Meeting, CNCC Intelligent Finance Workshop, Duke Kunshan University, Hunan University, Lehigh University, Nanjing University, Southwest Jiaotong University, Sun Yat-Sen University, Taiwan Finance Association Asset Pricing Conference, Tianjin大学,汤吉大学和西·吉久大学的有益评论和讨论。 bin li承认中国国家自然科学基金会的财政支持( 71971164,72371191)。 Lingling Zheng感谢中国国家自然科学基金会的财政支持( 72122021)。 所有错误都是我们自己的。Xuemin(Sterling)Yan在美国Lehigh University,美国Lehigh University。电子邮件:xuy219@lehigh.edu。lingling Zheng在中国人民大学,中国人民学院。电子邮件:zhengling@rmbs.ruc.edu.cn。We thank Marcin Kacperczyk, David Solomon, Allan Timmermann, and seminar and conference participants at the Beihang University, Chinese Finance Annual Meeting, CNCC Intelligent Finance Workshop, Duke Kunshan University, Hunan University, Lehigh University, Nanjing University, Southwest Jiaotong University, Sun Yat-Sen University, Taiwan Finance Association Asset Pricing Conference, Tianjin大学,汤吉大学和西·吉久大学的有益评论和讨论。bin li承认中国国家自然科学基金会的财政支持(71971164,72371191)。Lingling Zheng感谢中国国家自然科学基金会的财政支持(72122021)。所有错误都是我们自己的。
在这项研究中,这项研究根据过程条件对熔体池形状变化特性进行了测试分析,以防止传感器在应用定向能源部门工艺技术作为生产嵌入式传感器金属结构的方法时,通过过程的高热能破裂。随着AI技术的发展,结构自我诊断的自我诊断的重要性正在增加,并且随着对结构和传感器融合措施的需求的增加,将传感器插入结构的研究正在扩大。如果将传感器和结构集成到一般制造方法中,则很难避免由过程热能造成的传感器损害。但是,如果您采用激光层压技术,则可以最大程度地减少融合能量以防止传感器破裂。的融合能。本研究比较了通过使用各种激光输出和射线低扫描速度组合的过程条件来比较熔体池组合的熔体池的宽度和深度。目标材料用于SUS316L,激光输出为900〜1,800W,扫描速度定义在800〜1,200mm/min的范围内。根据DIV的分析,随着能量密度的增加,熔体池的宽度增加,并且相同的能量密度证实,熔体池宽度随着产量的增加而增加。中产生的熔体池深度也与能量密度成比例增加,并在1,800W和800 mm/min的过程条件下显示最大深度为700μm。传感器盖的最小厚度,以防止传感器通过在熔体池上方制造。
使用白色入射中子源,通过使用分段液体闪烁体探测器阵列检测仅 γ 射线和 n - γ 符合,测量了 Q = 4.4398 MeV 12 C( n , n ′ γ ) 截面。虽然这里使用的 n - γ 技术更普遍地适用于各种中子散射测量,但仅 γ 技术已成功应用于此反应,以利用此检测系统的精确时间分辨率和高效率,从反应阈值到 16 MeV 入射中子能量,获得具有前所未有的统计精度和总不确定度 < 2% 的结果,清楚地解决了此反应中许多以前不为人所知的特征。仅 γ 和 n - γ 结果在本研究涵盖的大部分入射能量范围内彼此一致,从而为未来测量的 n - γ 技术提供了验证,尽管两个结果之间以及与 ENDF/B-VIII.0 核数据评估之间存在显著差异。这些差异在最近评估的 6.5 MeV 以下能量范围内尤其明显,在 14 MeV 附近也观察到了类似于其他 12 C + n 反应通道的“锯齿”状特征。本文提供了仅 γ 和 n - γ 结果,并进行了彻底的协方差推导。
在本文中,我们引入了一种生成具有未知模式的横截面/空间依赖模式的引导样品的方法,我们称之为空间依赖性野生引导程序。此方法是Shao(2010)的野生式引导程序的空间对应物,并通过将独立和相同分布的外部变量的向量乘以引导程序内部的特征位置来生成数据。我们证明了在数据的线性阵列表示下,我们的方法对研究和未予以指导的统计数据的有效性。模拟实验记录了改善我们方法推断的潜力。我们使用独特的公司级别的销售增长与本地市场的进口活动之间的关系来说明我们的方法,并使用唯一的公司级别和加拿大进口数据。