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World File Search System聚维酮
研究！路易斯维尔
神经毒性：DNA损伤依赖性凋亡是蠕虫和大鼠CR（VI）神经毒性的驱动力。塞缪尔·维尔（Samuel Vieee）1; Pan Chen 2;威廉·布坎南（William Buchanan）3;斯宾塞屋顶3; Romina Deza Ponzio 2; Quentin Wise 3; Rehan Kahloon 3; Ellie Evans 3； Idoia Meaza 1; Haiyan lu 1;杰米·怀斯1； Aggie Williams 1； Calvin Kouokam 1;桑德拉·怀斯（Sandra Wise 1） Luping Guo 1;瑞秋·怀斯4； Jun Cai 3; lu cai 3;迈克尔·阿什纳2；小约翰·怀斯（John Wise）3分子药理学系2，药物系
量子密度峰聚类算法
聚类分析起源于分类学，是人类掌握的一门古老技能。过去，人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展，人们对分类的要求越来越高[1,2]，仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰，现在计算机技术被用于聚类分析，使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此，聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外，我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理，很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域，几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据，如果不进行聚类或降维，这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域，量子通信设备仅供应给少数几家大公司，量子通信中的很多方可能都是经典的，聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面，我们熟悉的主成分分析算法（PCA）[18]、多维缩放（MDS）、线性判别（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值，如果操作不当，数据就会失去准确性，结果就会出现偏差，而使用聚类算法可以避免此类问题。目前，聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。
德维阿希利娅维什瓦维迪亚拉亚, 印多尔
8. 通讯地址 9. 类别 GEN/SC/ST/OBC/其他 请指定其他 10. 资格 BE / B.Tech. / M.Sc./其他 请指定其他 11. 资格年份 12. 专业/分支 13. 参加过任何国家级考试
生物医学信号处理与控制
传统的高维脑电图 (EEG) 特征（频谱或时间）在认知工作量估计中可能并不总能取得令人满意的结果。相反，深度表示学习 (DRL) 将高维数据转换为聚类友好的低维特征空间。因此，本文提出了一种集成时空深度聚类 (ISTDC) 模型，该模型使用 DRL 后跟聚类方法来实现更好的聚类性能。使用四种算法和变分贝叶斯高斯混合模型 (VBGMM) 聚类方法说明了所提出的模型。时间和空间变分自动编码器 (VAE) 模型（在算法 2 和算法 3 中提到）使用长短期记忆和卷积神经网络模型从序列 EEG 信号和头皮地形图中学习时间和空间潜在特征。连接的时空潜在特征（在算法 4 中提到）被传递给 VBGMM 聚类方法，以有效估计𝑛-back 任务的工作量水平。对于 0-back vs. 2-back 任务，所提出的模型实现了 98.0% 的最大平均聚类准确率，比最先进的方法提高了 11.0%。结果还表明，所提出的多模态方法在工作量评估方面优于基于时间和空间潜在特征的单模态模型。
与纳曲酮相关的潜在心血管风险...
2024 年，Kazi N Islam 等人 2 的综述强调，安非他酮已被证明可通过抑制肾上腺素和多巴胺的再摄取来增强神经递质活性。单胺氧化酶抑制剂可抑制单胺氧化酶活性并减缓神经递质代谢，两者合用可能会导致去甲肾上腺素和多巴胺水平显著升高，从而引发严重的心血管事件，如高血压危象和中枢神经系统过度兴奋。先前的研究 3 揭示了高体重指数 (BMI) 与抑郁或焦虑之间存在复杂的双向关联，单胺氧化酶抑制剂仍然是治疗这些疾病的重要药物。在研究人群中，抑郁症或焦虑症患者未被明确排除，这可能低估了纳曲酮-安非他酮与单胺氧化酶抑制剂之间相互作用的风险。因此，在未来的研究中，建议彻底审查参与者的用药史，以避免潜在的药物相互作用。
曲格列酮衍生物 EP13 可破坏能量
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酮蛋白和埃斯凯宁 - Thieme Connect
氯胺酮已经回顾了较长的精神病学历史。特别是，在过去的20年中，它已被研究和使用，用于治疗耐治疗的去压力，并通过德国的对映异构体埃斯酮胺批准了这种迹象。这里主要用作药理干预措施。氯胺酮也可以描述为非典型的心理美味或分离，因为该效果与意识的特征性定性意识有关。在这方面，有一些方法可以在酮中性心理疗法的意义上在治疗上使用这种心理疗法。，但这并不是研究状况的基础。在文章中，提出了氯胺酮和埃斯京胺的药理方面，然后以心理治疗意识来讨论当前的临床精神应用，并最终讨论了考虑。
22滥用大剂量长效利培酮
摘要在本文中，在没有物质史的新诊断出的没有物质史的新诊断的患者中，同时滥用了长期作用的利培酮和丁丙诺啡/纳洛酮的组合。一名34岁的男性，没有任何精神疾病或酗酒的历史，滥用了长期表演的利培酮和丁丙诺啡/纳洛酮的组合，持续了2-3天（有时每天）6个月。在临床随访期间，情感症状消退。EPS副作用持续了大约8周，并在此期间逐渐减少。尽管喹硫平是最常见的非典型抗精神病药，但利培酮也可以在非固定滥用者中滥用。利培酮被滥用为口服表述，但如在这种情况下，可以用过量用药滥用长期表述。使用长作用配方比口服形式相比，血清中活性利培酮代谢产物的水平低。这在副作用方面可能是有利的，尤其是用药过量。心脏副作用过量和与EPS相关的症状很常见。用于阿片类成瘾治疗的丁丙诺啡纳恶酮的潜力很低。没有阿片类药物经验的人可能会滥用丁丙诺啡 - 诺氧酮的组合，而其他非典型抗精神病药（例如利培酮）也可以像在这种情况下一样被同时滥用。
开发有效和高度选择性的环氧酮 -
在这里，我们提出了具有低纳摩尔的体外效力的明显基于环氧基酮的蛋白酶体抑制剂，可用于血恶性疟原虫和人类细胞的低细胞毒性。我们的最佳化合物在HEPG2和H460细胞上具有超过2,000倍的红细胞疟原虫的选择性，这在很大程度上是由于P3位置的D-氨基酸的适应D-氨基酸的适应性驱动，并且在P3位置的偏好以及对P1位置的difluorobenzyl群的偏好。我们从恶性疟原虫细胞提取物中分离了蛋白酶体，并确定最好的化合物在抑制恶性疟原虫蛋白酶体的β5亚基方面的有效性更高，与人类成本蛋白酶体的相同亚基相比。这些化合物还显着降低了P. berghei小鼠感染模型中的寄生虫血症，并平均将动物延长6天。当前的环氧基酮抑制剂是口服可生物利用抗疟疾药物的理想起始化合物。
药物多聚药理学：多聚药组学在现代药物开发中的探索和利用
Anighoro, A.、Bajorath, J. 和 Rastelli, G. (2014)。多药理学：药物发现中的挑战和机遇。《药物化学杂志》，57 (19)，7874 – 7887。Azmi, AS 和 Mohammad, RM (2014)。通过网络药理学纠正抗癌药物发现。《未来药物化学》，6 (5)，529 – 539。Bajorath, J. (2021)。识别高度混杂激酶抑制剂的最低筛选要求。《未来药物化学》，13 (13)，1083 – 1085。Bowes, J.、Brown, AJ、Hamon, J.、Jarolimek, W.、Sridhar, A.、Waldron, G. 和 Whitebread, S. (2012)。减少与安全相关的药物流失：体外药理学分析的应用。《自然药物发现评论》，11 (12)，909 – 922。Breinbauer, R.、Vetter, IR 和 Waldmann, H. (2002)。从蛋白质结构域到药物候选物——天然产物作为化合物库设计和合成的指导原则。《应用化学国际版》，41 (16)，2878。