本手册旨在作为“独立”参考。因此,我们在本节中提供了最少的正式参考。但是,在手册正文各节的末尾,我们提供了读者可以参考以扩展知识的其他信息来源。被确定为其他信息的规范、标准和手册列在国防部规范和标准索引 (DoDISS) 最新一期及其补充中,可从标准化文件订购处获得,地址为费城罗宾斯大道 700 号 4D 楼,宾夕法尼亚州 19111-5094。所引用的标准化文件 (SD) 也可通过此来源获得。所列法规和指令可通过国防采购手册获得。
欧洲空中交通安全电子人员共同核心内容初始培训规范包含空中交通安全电子人员 (ATSEP) 基础和资格培训的最低培训要求。它由正文(即本文档)组成,解释了理解和应用各种教学大纲的基本原则和七个附件。附件包含教学大纲。预计在未来对 2005 年 12 月 20 日第 2096/2005 号委员会条例 (EC) 的修订中,该条例规定了提供空中导航服务的共同要求,本规范中包含的目标将成为适用于接受初始培训的学习者 ATSEP 的最低培训要求。
Peder EZ Larson 放射学和生物医学成像系 加利福尼亚大学旧金山分校 1700 Fourth Street Byers Hall Suite 102 旧金山,CA 94158 电子邮件:peder.larson@ucsf.edu 电话:415-514-4876,传真:415-514-4451 总字数(正文):~3800 简称:超极化[2- 13 C]丙酮酸心脏 MRS 关键词:超极化 13 C MR 波谱、代谢、口服葡萄糖负荷试验、TCA 循环、丙酮酸 缩写:TCA 循环 – 三羧酸循环、FA – 脂肪酸、ALCAR – 乙酰肉碱、CAT – 肉碱乙酰转移酶
附件是家禽分会的组织和职位分类调查的最终报告。本最终报告的第一部分总结了调查结果,然后是提交给家禽分会审议的正式报告。提交给分会的报告的第一部分总结了结论和建议。第二部分是对 1997 年 12 月进行调查时该分会的计划、组织和活动的叙述性描述;第三部分包含对组织的分析和建议;第四部分是对职位分类的初步分析。报告附录和单独附件中的附件补充了补充陈述正文和报告本身中的事实陈述和分析。
同行评审文件文章信息:https://dx.doi.org/10.21037/tcr-24-1503 #Reviewer A 该研究采用蛋白质组范围的孟德尔随机化 (MR) 方法,利用冰岛人大规模 GWAS 的遗传关联来确定结直肠癌 (CRC) 及其亚型的潜在靶点。主要发现包括鉴定出 31 种与 CRC 具有强有力因果关联的蛋白质,其中一些显示出解剖位点特异性,凸显了 CHDRL2 作为 CRC 及其亚型的共同靶点的重要性。方法学优势在于使用 MR 来最大限度地减少混杂因素和验证 FinnGen 研究的结果。局限性包括潜在的水平多效性和人口结构偏差,因为该研究主要关注欧洲人群,这可能会限制普遍性。尚未解决的问题涉及已识别蛋白质影响CRC发展和进展的确切生物学机制,以及这些发现的临床适用性,特别是关于CRC及其亚型的靶向治疗和个性化治疗策略。我建议作者准确指出靶标的类型,例如治疗靶点。 评论1:在摘要中,作者需要描述工具变量的识别,以及主要的统计分析。 回复1:谢谢您的审阅,我们在摘要中添加了IV信息和MR方法以及相关的统计阈值 正文更改:第32行、35-38行 评论2:在引言的第一段中,将早期识别和新的治疗靶点联系起来很容易引起混淆,因为早期诊断和治疗是不同的。 回复2:谢谢您的审阅,我们在这一部分没有说清楚。因为之前的研究已经证实了循环蛋白与肿瘤之间的相关性(可能具有诊断潜力),所以这些蛋白也是重要的潜在耐药靶点。我们在文章中添加了 正文修改:第89-90行 评论3:在方法论中,请提供MR分析的更多细节,包括工具变量的使用和敏感性分析。 回复3:感谢您的评论,MR-Egger回归和MR-PRESSO用于检测相关的水平多效性。MR-Egger回归使用从回归分析中获得的截距来确定水平多效性。我们假设如果截距等于零,则不存在相关的水平多效性。MR-PRESSO使用失真测试来检测可能表现出水平多效性的异常值,并通过删除异常值进一步校正IVW估计值。这项分析是在我们第一次处理IV时进行的,我们用于通过FDR进一步筛选的数据都是通过MR-PRESSO测试的数据。 正文修改:第152-155行 评论4:在讨论中,作者需要对研究结果的临床意义有更详细的评论。请考虑引用几篇相关论文:
正文:在医学专业中,一些专业(如放射学)相对较快地采用了人工智能,而其他专业(尤其是病理学(尤其是外科病理学))才刚刚开始使用人工智能。人工智能有望在癌症的准确诊断、预后和治疗中发挥重要作用。本文首先定义了人工智能的一般原理,然后详细讨论了其在医学中的当前作用。在这篇综合评论的后半部分,详细讨论了人工智能在外科病理学中的当前和未来作用,包括涉及的实际困难以及病理学家对被计算机算法取代的担忧。本文重点介绍了一些最近的研究,这些研究表明人工智能在外科病理学实践中很有用。
过去几十年,我们见证了大量致力于更好地了解户外声音传播的研究论文和出版物。这些方法从高度理论化的方法到实用的、基于测量的方法不等。然而,最近的三份出版物将这些研究的大部分内容整合成更易于引用的形式。这些是 E.M. Salomons (2001)、K. Attenborough、K. Ming Li 和 K. Horoshenkov (2006) 的文本以及欧盟资助的 Harmonoise/Imagine 项目的各种成果报告。所有上述文件的详细信息都列在本文件正文的参考书目部分。强烈建议感兴趣的读者参考这些出版物,以更深入地讨论本附录中仅以摘要形式讨论的主题。