farzaneh Zare Mehrabadi 1·Mohammad Ali Haddad 1,2·Najmeh sadat hosseini motlagh 3 Hagheralsadat 6 div>
fi g u r e 3 TLR-7编码DNA序列单倍型的中间连接网络以及在侵入性个体中Microsatellites和TLR基因座的P. rudis等位基因的组成。上面:考虑了八十六个序列:敏感,抗性和未定义的诺比利杆菌表型的38、30和8单倍型,以及rudis或杂交的10个单倍型,自然抗性表型。连接线上的破折号提到了单倍型之间的突变数。饼图的大小反映了观察到的单倍型的个体的数量。下面:分别考虑了微卫星和TLR基因座的十二个基因座和14个基因座。左:个人内部的P. rudis等位基因的比例。右:TLR基因座的P. Rudis等位基因的组成。ptl,蛋白质收费,(a)重叠群38,093,(b)重叠群84,580,(c)重叠群39,158。
摘要。固氮微生物(固氮菌)通过将氮气还原为生物可利用氮,显著影响海洋生产力。最近,非蓝藻固氮菌(NCD)已被确定为海洋固氮的重要贡献者。其中,Gamma A 是研究最深入的海洋 NCD 之一,因为它无处不在;然而,控制其分布的因素仍然未知。特别是,微型浮游动物摄食作为自上而下控制的重要性尚未得到检验。在本研究中,我们使用 nifH 扩增子测序研究了固氮菌群落结构,并使用稀释实验和定量聚合酶链反应(PCR)相结合的方法量化了 Gamma A 的生长和微型浮游动物摄食死亡率,地点位于日本南部海岸黑潮北缘光照充足的水域。在研究区域,Gamma A 普遍存在并在固氮菌群落中占主导地位,而蓝藻固氮菌的相对丰度较低。Gamma A 的微型浮游动物摄食率明显高于整个浮游植物群落,并且通常与其生长率保持平衡,这表明 Gamma A 可以有效地将固定氮转移到更高的营养级。尽管 Gamma A 的生长率对营养物添加没有表现出明显的反应,但 Gamma A 的丰度与营养物浓度和微量元素含量有显著的关系。
摘要:心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此,适当,及时诊断患者至关重要。因此,本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中,对五个分类器进行了培训和测试,并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明,使用光滑数据集测试时,所有分类器的性能都更好,精度为98。11%比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71%,其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明,使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证:CC-BY-4.0开放访问策略:Jasem发表的所有文章都是开放式访问,免费下载,复制,重新分发,重新分发,翻译,翻译和阅读。版权策略:©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为:umar,n; Hassan,S.K;乌玛,一个; Ahmed,S。S.(2025)。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一(Sharma等,2020)。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一(Sharma等,2020)。29(1)255-261日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:心脏病;功能改进;预言;数据平滑;功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病(Zhenya和Zhang,2021)。在心脏病中,心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液,无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭(Muhammad等,2020)。每年,估计有1700万人死于心血管疾病,例如心脏病发作和中风,占全球所有死亡人数的31%(Dutta等,2019)。心脏病是由多种变量(包括个人和专业行为)以及遗传性倾向引起的(Dutta等,2019)。心脏病护理和治疗极具挑战性,尤其是在贫困国家,由于缺乏诊断工具,医生和其他资源,
摘要 背景 尽管严重二尖瓣反流 (MR) 的预后意义已得到充分认识,但对于中度 MR,预后意义尚不明确。因此,我们在澳大利亚国家超声心动图数据库的大型队列中探讨了中度和重度 MR 对预后的影响。方法 使用自然语言处理检查了 608 570 名个体的超声心动图报告,以确定 MR 严重程度和瓣叶病理。对于未报告瓣叶病理的患者,评估了心房 (aFMR) 或心室 (vFMR) 功能性 MR。使用中位 1541 天(IQR 820 至 2629)的个人数据链接,我们检查了 MR 严重程度与全因(153 612/25.2% 事件)和心血管相关死亡率(47 840/7.9% 事件)之间的关联。结果 共纳入 319 808 名男性和 288 762 名女性,年龄为 62.1±18.5 岁,其中 456 989 人(75.1%)、102 950 人(16.9%)、38 504 人(6.3%)和 10 127 人(1.7%)在最后一次超声检查中报告无/轻微、轻度、中度和重度 MR。与无/轻微 MR 患者(26.5% 有瓣叶病变,19.2% 死亡)相比,瓣叶病变(分别为 51.8% 和 78.9%)和实际 5 年全因死亡率(分别为 54.6% 和 67.5%)随 MR 严重程度增加而增加。在调整后(年龄、性别和瓣叶病理),中度和重度 MR 病例的长期死亡率是无/轻微 MR 的 1.67 倍(95% CI 1.65 至 1.70)和 2.36 倍(95% CI 2.30 至 2.42)(p<0.001)。中度和重度 MR 的预后模式在心血管相关死亡率和预先指定的亚组(瓣叶病理、vFMR 或 aFMR 和年龄<65 岁)内持续存在。结论在一个大型现实世界临床队列中,我们确认保守治疗的严重 MR 与不良预后相关。我们进一步揭示,无论潜在病因如何,中度 MR 与死亡率增加有关。试验注册澳大利亚新西兰临床试验注册中心(ACTRN12617001387314)
哮喘构成了巨大的社会成本,有益健康的饮食以及充满活力的生活方式可能会增强产后结果。令人遗憾的是,对饮食和生活方式方面的实证研究仍然很少。氧化平衡评分(OBS),量化饮食元素和生活方式参数的氧化应激,缺乏与哮喘患者之间的整体和心血管死亡的明确联系。来自NHANES(1999-2020)的数据用于研究哮喘患者中观察指数与全因与心血管死亡率之间的相关性。严格,以证明发现结果。这项研究最终包括4,639名平均年龄为42.55岁且男性43.46%的人。Kaplan-Meier曲线表明,具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。 在完全调整的模型2中,与哮喘的下四分位四分位数相反,在OBS中,哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37(95%CI:0.26,0.53)。 心血管疾病死亡率表现出一致性(Q4,HR:0.43,95%CI:0.19,0.98)。 在不同模型和亚组评估中,哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。 限制的立方样条曲线表明,哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。 灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。Kaplan-Meier曲线表明,具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。在完全调整的模型2中,与哮喘的下四分位四分位数相反,在OBS中,哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37(95%CI:0.26,0.53)。心血管疾病死亡率表现出一致性(Q4,HR:0.43,95%CI:0.19,0.98)。在不同模型和亚组评估中,哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。限制的立方样条曲线表明,哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。哮喘患者的OBS指数与全因和心血管死亡率负相关,强调了抗氧化剂饮食的保护作用以及哮喘患者的健康生活方式。
目的:对心肺复苏后24小时存活的患者预测模型的研究研究(CPR)是有限的。我们旨在探索这些患者中与医院死亡率相关的因素,并开发出一种预测模型,以帮助临床决策并提高激怒后患者的存活率。方法:我们从Dryad数据集中的一项回顾性研究中获取数据,将心脏骤停后CPR遭受心脏骤停的患者分为训练集,并以7:3的比率进行验证。我们使用最低绝对收缩和选择操作员(Lasso)回归以及单变量和多元物流分析的训练集中鉴定了与医院死亡率相关的变量。利用这些变量,我们开发了一个预后的nom图,用于预测评分后死亡率。校准曲线,接收器工作曲线(ROC)下的面积,决策曲线分析(DCA)和临床影响曲线用于评估诺格图的可区分性,准确性和临床实用性。结果:研究人群包括374例患者,分配给培训组的262例,为验证组112例。,有213名患者在医院死亡。ROC在训练组中显示AUC分别为0.827和0.817。校准曲线,DCA和临床冲击曲线以良好的准确性和临床实用性证明了列图。进一步确认模型的精度需要外部验证数据。Multivariate logistic analysis revealed age (OR 1.05, 95% CI: 1.03 – 1.08), witnessed arrest (OR 0.28, 95% CI: 0.11 – 0.73), time to return of spontaneous circulation (ROSC) (OR 1.05, 95% CI: 1.02 – 1.08), non-shockable rhythm (OR 3.41, 95% CI: 1.61 – 7.18),碱性磷酸酶(OR 1.01,95%CI:1 - 1.01)和顺序器官衰竭评估(SOFA)(OR 1.27,95%CI:1.15 - 1.4)是CPR后24小时患者的医院死亡率的独立危险因素。结论:我们的预测模型具有准确的预测性预测价值,该医院死亡率在CPR后24小时存活的患者中具有准确的预测价值,这将是有益的,这将是有益的。
这项描述性分析横断面研究于2022年在萨拉万(Saravan)和伊朗萨拉万(Saravan)的血液输血组织进行。通过功率分析确定了368名参与者的样本量,以检测ABO血型和RH系统之间牙周疾病患病率的统计学上显着差异。假设中等效应大小(Cohen的W = 0.3),α水平为0.05,功率为80%,所需的样本量的计算约为320。为了说明潜在的数据丢失并确保足够的亚组表示,特别是对于RH阴性组,最终样本量增加到368名参与者。此调整确保了足够的能力来比较牙周疾病患病率
JoãoHenriquede araujo Morais joao.tlp@gmail.com R. LeopoldoBulhões,1480年 - 曼吉尼奥斯,里约热内卢 - 巴西RJ,巴西。21041-210伦理陈述作者告知,研究中使用的气候数据是公开的,可以自由地进行分析。死亡率数据不是公开的,并且是意见号批准的项目的一部分。6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。 分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。 作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。 JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。 所有作者都参与了结果的解释。 所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 数据可用性6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。所有作者都参与了结果的解释。所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。所有作者都批准了手稿的最终版本。数据可用性
For the admitted patients from 2015 to the end of 2021, the health data analytics (HDA) department collected the following information: patient sex, geographic location (governorate), medical diagnosis based on the international classification of disease (ICD-10), and laboratory results, including high-density lipoprotein (HDL), lactate dehydrogenase (LDH), cholesterol level, fasting blood sugar (FBS), and收缩压(SBP)和舒张压(DBP)。从HDA下载了包含许多文件的Excel板。年龄,性别或居住地没有缺失的价值。但是,生命体征的缺失值,例如脉搏血氧仪,心率,SBP和DBP,以及LDH,HDL,糖化血红蛋白(HBA1C),肌酐和FBS的变量。数据使用国际商业机器社会科学(SPSS)建模器(版本18.0)程序[12]合并到一个文件中,然后进行分类和清洁。