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1型糖尿病的病理生理学中的基因环境相互作用
1型糖尿病（T1D）是一种复杂的代谢自身免疫性疾病，会影响全球数百万个个体，并且通常会导致显着的合并症。然而，自身免疫和疾病发作的精确触发因素仍未完全阐明。本综合观点文章综合了基因环境相互作用在T1D病理生理学中的累积作用。遗传学在T1D易感性中起着显着的作用，特别是在主要的组织相容性复合物（MHC）基因座和组织蛋白酶H（CTSH）基因座。除了遗传学外，环境因素（例如病毒感染，农药暴露和肠道微生物组的变化）与T1D的发展有关。肠道微生物组的改变会影响粘膜完整性和免疫耐受性，从而通过分子模仿和调节肠道免疫系统来增加肠道渗透性，从而通过自身免疫性诱导增加T1D的风险。HLA II类单倍型对T1D发病率有已知作用可能与肠道微生物组的变化直接相关，但恰恰是肠道微生物组的影响如何变化，以及这些变化如何引起T1D需要进一步研究。假设这些基因环境相互作用通过表观遗传学变化（例如DNA甲基化和组蛋白修饰）提高对T1D的敏感性，从而依次改变了基因表达。有必要确定针对这些表观遗传修饰的新干预措施的有效性，例如“ Epidrugs”，这将为T1D有效管理提供新的途径，从而改善受影响的个体的生活质量及其家人及其家人/护理人员。
社论：糖尿病在缺血性卒中的病理生理学和预后的作用
糖尿病是一种以高血糖为特征的碳水化合物代谢异常的疾病。它与胰岛素分泌中的相对或绝对损伤有关，以及对胰岛素作用的不同程度的外围耐药性。糖尿病估计会影响全球5.37亿成年人，在20至79岁的成年人中，全球患病率为10.5％（1）。糖尿病是我们时代最严重，最常见的慢性疾病之一，导致威胁生命的并发症。在这些并发症中，中风是最公认和最常见的。中风是一种疾病，患病率很高，残疾，高死亡率和高复发率。成人男女中风的终生风险约为25％（2）。全球，中风是死亡率的第二大最常见原因，也是第二大最常见的残疾原因（3）。糖尿病会影响33％的缺血性中风患者，其中26％的出血性中风患者（4）。对102项前瞻性研究的新兴风险因素协作荟萃分析，其中850万人的随访表明糖尿病增加了缺血性中风2.27倍（5）。糖尿病不仅会影响中风的发作，而且还与中风结果的预后有关。糖尿病是中风复发的风险加倍，并增加了缺血性中风后死亡或残疾的风险（6）。中风后的糖尿病患者在有利的结果中具有25％的诱因，例如能够在日常生活的活动中独立发挥作用（7）。此外，据报道，糖尿病与2.56倍（8）后，中风后患上认知障碍和痴呆症的风险增加有关。糖尿病本身增加了活性氧的产生，促进了浮游剂过程。这些是加速关节炎和血栓形成风险增加的考虑的机制，最终导致缺血性中风的发作（7，9）。因此，在这个特刊中，“糖尿病在内分泌学领域的病理生理学和缺血性中风预后的作用”，我们专注于病因，病理学，治疗，中风的预后的作用。
脊髓灰质炎疫苗和美国对脊髓灰质炎的应对：突破医学、生理和社会
最大的挑战之一是第一次感到被抛弃。我当时五岁，我记得父亲把我抱进隔离医院，把我一个人留在那里。在我隔离期间，父母不准来探望我。幸运的是，我母亲自愿给医院里的孩子们热敷，所以她每天都能花一点时间陪我。我的家人不得不面对家里有人患脊髓灰质炎的耻辱。一些邻居回避我的父母和妹妹。（威尔逊）
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
学期 - II 17MBU202微生物生理和代谢（4H - 4C）
学期VI 17BTU601B生物技术和人类福利3H-3C总小时时间/周/周：L：3 T：0 P：0 P：0标记：内部：40外部：60总计：60总计：100范围：本文涉及人类福利涉及的主要技术和方法。目的：本文将使学生能够学习基础知识并为理解人类福利的生物技术技术奠定坚实的基础。单位I行业：蛋白质工程；酶和多糖合成，活性和分泌，酒精和抗生素形成。单元II农业：N2固定：将害虫耐药基因转移至植物；植物与微生物之间的相互作用；牲畜的定性改进。单位III环境：氯化和非氯化器官污染物降解；碳氢化合物和农业废物的降解，应力管理，可生物降解聚合物（例如PHB）的发展。单元IV法医学：DNA指纹及其在人类福利中的应用。识别起源 - 犯罪。单位-V健康：开发无毒治疗剂，重组活疫苗，基因治疗，诊断，单克隆在E.Coli中，人类基因组项目。参考文献1。Sateesh，M.K。 （2010）。 生物伦理学和生物安全。 I. K. International Pvt Ltd. 2。 Sree Krishna，v。 （2007）生物技术中的生物伦理学和生物安全。 新时代国际Sateesh，M.K。（2010）。生物伦理学和生物安全。I. K. International Pvt Ltd. 2。Sree Krishna，v。（2007）生物技术中的生物伦理学和生物安全。新时代国际
评估晚年的神经生理影响...
该文章的此版本已被接受，在同行评审后被接受，并受到Springer Nature AM的使用条款的约束，但不是记录的版本，也不反映接受后的改进或任何更正。记录的版本可在线获得：https：//doi.org/10.1038/s41929-023-00924-5
生理学的定量症状分析的胃二维二肾病
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较，确定了感应性的，活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状，因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像，胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下，相应的时间点也从症状严重性曲线中删除，因为在一个数据中缺少数据的情况下，这两条曲线无法比较这两条曲线。此外，这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如，如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点，则可能不会被认为是症状的足够重大变化，无法评估其与胃活动的关系。正式地，我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
足病和运动生理主任
联合健康在实现我们2030年目的地的目标方面发挥了重要作用：昆士兰中部战略非常关心。联合健康与医疗，护理，技术和运营同事以及社区合作伙伴紧密合作，以优化患者的康复和福祉。通过致力于提高质量，创造持续的改进机会和学习和发展文化的承诺，支持盟军的健康劳动力来实现临床卓越。昆士兰州中部医院和卫生服务（CQHHS）的足病旨在为具有复杂的慢性疾病，急性足病和下肢肌肉骨骼状况的昆士兰州卫生消费者提供基于证据的高风险足服务。这将包括但不限于截肢，足部溃疡，周围神经病，周围血管疾病和脚部造成严重畸形的人。罗克汉普顿，摩ri座海岸和摩根山足病毒团队为罗克汉普顿，格拉德斯通，摩ri座海岸，摩根山，比洛埃拉和沃奥拉宾达的符合条件的患者提供服务。认可的运动生理学家是多学科团队的一部分，以提供专门的运动，生活方式和行为修改计划，以预防和管理慢性疾病和伤害。运动生理学家为患有心血管疾病，糖尿病，骨质疏松症，抑郁症，癌症，关节炎，COPD等疾病的患者提供身体活动和行为变化支持，其中有证据表明运动可以改善客户的临床状况。
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
使用认知在日常软件开发任务中通过生理活动捕获开发人员的认知负荷
摘要 - 集成的开发环境（IDE）在各种任务中为开发人员提供支持。在执行不同的编程任务时毫不客气地捕获开发人员的认知负载，可以帮助优化开发人员的工作经验，提高其生产率并积极影响代码质量。在本文中，我们提出了一项研究，其中基于Intellij的IDE插件Cognitide用于在处理各种软件开发任务时收集，映射和可视化软件开发人员的生理活动数据。在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。 在任务之间，评估了参与者的感知工作量。 可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。 此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。 这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。在任务之间，评估了参与者的感知工作量。可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论