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解开糖尿病足溃疡的共享风险因素
摘要简介糖尿病足溃疡（DFU）是严重的糖尿病下肢并发症，其特征是高截肢率，死亡率和经济负担。我们建议使用孟德尔随机研究探索糖尿病下肢并发症的共同危险因素。研究设计和方法我们选择了与五个类别的85个表型相关的不相关的遗传变异，该类型在全基因组显着性水平上作为仪器变量。与DFU，糖尿病多神经病（DPN）和糖尿病周围动脉疾病（DPAD）的遗传关联是从Finngen和UK Biobank研究中获得的。结果体重指数（BMI）成为DPAD，DPN和DFU的唯一重要危险因素，独立于2型糖尿病，禁食葡萄糖，禁食胰岛素和HBA1C。教育程度是针对DPAD，DPN和DFU的唯一重要保护因素。在2型糖尿病诊断阈值以下的血糖性状血糖特征显示与DPAD和DPN的关联。 虽然吸烟史表现出暗示性的联系，但营养不良的指标，尤其是总蛋白质，平均红细胞性血红蛋白和平均红细胞量的指标也可能表明可能发生DFU。 结论增强了血糖控制和足部护理对于具有较高的BMI，有限的教育，吸烟史和营养不良指标的糖尿病人群至关重要。 通过关注这些特定的危险因素，可以更好地量身定制医疗干预措施，以预防和管理DFU。血糖特征显示与DPAD和DPN的关联。虽然吸烟史表现出暗示性的联系，但营养不良的指标，尤其是总蛋白质，平均红细胞性血红蛋白和平均红细胞量的指标也可能表明可能发生DFU。结论增强了血糖控制和足部护理对于具有较高的BMI，有限的教育，吸烟史和营养不良指标的糖尿病人群至关重要。通过关注这些特定的危险因素，可以更好地量身定制医疗干预措施，以预防和管理DFU。
DHX36 通过解开 G‐ 来维持基因组完整性...
含有假定的 G-四链体形成序列的寡核苷酸（PQS；G ≥ 3 N x G ≥ 3 N x G ≥ 3 N x G ≥ 3）在阳离子存在下的生理缓冲条件下（Bochman 等人，2012 年）。由于其高热力学稳定性，组装的 G4 需要通过酶促分解。已经开发出体外用于监测 G4 形成的方法（Balasubramanian 等人，2011 年；Bryan 和 Baumann，2011 年）。使用这些方法已经证明了分解 G4 的酶活性。这些酶包括具有 G4 结合和解旋活性的 DNA 解旋酶，例如 BLM、WRN、PIF1、FANCJ、XPD、DNA2 和 RTEL1（Bochman 等人，2012 年；Maizels，2015 年）。使用计算机分析或荧光成像、免疫沉淀或 pull-down 实验来预测体内 G4 的形成，使用有价值的工具 - 例如特异性识别 G4 的免疫球蛋白和单链可变片段 (scFv) (Henderson 等人，2013)、G4 结合化合物 (Mendoza 等人，2016) 或 G4 结合蛋白 (Maizels，2015)。使用这些工具，可以通过免疫沉淀或针对纯化的基因组 DNA 或染色质的 pull-down 来识别 G4 位点，并且这些位点中的很大一部分重现了 PQS (Chambers 等人，2015；Hänsel-Hertsch 等人，2016；Lam 等人，2013；Muller 等人，2010)。 PQS 在基因的调控区（例如启动子、内含子或非翻译区 [UTR]）中过度表达，包括致癌基因、重复区（例如端粒和 rDNA）和复制起点 (Maizels & Gray, 2013 )。使用抗体在人类细胞中进行的全基因组 G4 映射揭示了 G4 存在于基因调控区和端粒中 (Hänsel-Hertsch et al., 2016 ; Liu et al., 2016 )。许多 G4 被映射在转录起始位点周围，G4 形成的频率与相应基因的转录水平呈正相关 (Spiegel et al., 2021 ; Zheng et al., 2020 )。使用抗体对 G4-DNA 进行荧光标记，显示细胞核或染色体上存在颗粒状信号；一些信号位于端粒或着丝粒上 (Biffi et al., 2013; Henderson et al., 2013)。使用荧光标记化合物对 G4- DNA 进行可视化，可显示位于核仁中的较大信号，以及位于细胞核中的一些较小信号 (Rodriguez et al., 2012)，或整个细胞核中均匀分布的信号 (Shivalingam et al., 2015)。然而，人们对使用体内成像获得的许多未表征信号的亚细胞或基因组位置了解甚少。越来越多的证据表明，在基因体内或周围形成的 G4 通过促进或抑制转录来调节基因活性 (Bochman et al., 2012; Mendoza et al., 2016)。尽管具有这些生物学含义，但 G4 在空间上阻碍了 DNA 复制和转录 (Bochman et al., 2012; Maizels, 2015)。这些生物事件的拖延会增加基因毒性损害的风险；G4 结构清除不足可能
浏览AI以解开青年隐私问题
虽然年轻的数字公民重视AI提供的个性化服务和增强的经验，但他们仍然对潜在的隐私风险保持警惕。此系统评价强调了需要透明的数据共享实践，道德AI框架和持续的教育，以有效解决这些问题[7]，[8]。对年轻数字公民中AI系统的信任取决于透明度，可靠性和道德标准，对数据实践，一致的性能以及用户友好的接口进行了清晰的沟通[9]，[10]。透明度期望在各种情况下都有所不同，与社交媒体相比，医疗保健和教育的需求更高。增强对个人数据的控制也至关重要，包括提供访问和更正权，明确的同意机制以及强大的数据保护保证。年轻的数字公民特别重视管理他们的信息并要求直接同意程序[11]，[12]。
解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
回收类解开 - 朝着圆形柔性包装
今天，有17％的可回收柔性聚乙烯已经在电影对电影应用程序中找到了插座，而非食品包装和建筑和建筑是其最大的市场，而预测表明，PE膜产品总体上可以在2030年到2030年的再生内容。
解开人工智能与封闭的可持续性之间的相互作用 -
摘要： - 可持续的闭环供应链（CLSC）已成为一种关键解决方案，以解决与传统线性供应链有关的环境问题。但是，在成功实施闭环系统中，资源利用，准确的预测和整体效率的优化仍然是关键的挑战。这项研究深入研究了人工智能（AI）技术在革命可持续CLSC中的变革作用。当前的问题在于供应链过程中固有的效率低下和环境影响。常规供应连锁店通常在废物管理，高能源消耗和预测不足，导致不利生态影响。这项研究提出利用AI技术作为应对这些挑战的新方法。这项工作的主要重点是研究AI如何优化资源利用率，提高预测准确性并提高闭环供应链内的整体效率。通过采用高级算法和机器学习模型，AI有可能动态适应不断变化的需求，预测资源需求并简化材料流，从而最大程度地减少废物和环境足迹。这项研究的新颖性在于其对AI对闭环供应链内可持续性的多方面影响的全面探索。通过分析现实世界的应用和案例研究，本研究旨在揭示AI在改变供应链动力学方面的未开发潜力。这项研究还解决了与AI道德使用有关的问题，以确保这些技术的整合与可持续实践和社会福祉保持一致。通过这项调查，该研究旨在为持续的关于可持续供应链管理的论述做出贡献，提供弥合理论与实际实施之间差距的见解。随着行业越来越多地采用AI解决方案，在闭环系统的背景下了解其特定的应用和收益对于促进更可持续和具有环境意识的供应链环境至关重要。
超越流行语：解开能源效率，电气化和脱碳
5。监管机制鼓励能源效率能源效率计划通过各种机制来利用公共和私营部门资源。一个主要的资金来源来自公用事业客户，客户账单上的少量费用支持更广泛的能源效率计划，以帮助消费者减少能源消耗并降低总体公用事业账单。公用事业效率计划为节能电器，气候援助，教育外展以及其他活动和服务提供了回扣。政府赠款和激励措施对于筹集能源效率工作也至关重要。在联邦，州和地方一级，政府以赠款，补贴或税收优惠的形式提供财政支持，以鼓励采用节能技术和实践。这些资金加强了提高建筑效率，升级工业流程并增强能源安全的项目的实施。
解开sts：用于结构主题的R包和...
文本数据在社会科学研究中继续蔓延，源于电子邮件，社交媒体帖子，调查，大型语言模型的生成文本等来源。与文档级元数据（例如作者人口统计学，时戳）的广泛可用性导致了结构主题模型（STM）（Roberts，Stewart，Stewart，Tingley，Lucas，Lucas，Leder-Luis，Luis，Luis，Gadarian，Gadarian，Gadarian，Albertson，Albertson，Albertson和Rand 2014; Roberts，Rand; Roberts; Robert和Stewart和Airloldi 2016 comporiative of Airnatiation of Airnatiation of Aira gation and Aira Meta 2016，以下情况下，该公司，以下情况下，以下情况下，以下情况下，以下情况下，该公司的统一性构成了它的统一性。更好地总结文本文档中的内容。该模型以及STM R软件包（Roberts，Stewart和Tingley 2019）允许研究人员发现主题并估算其关系，以通过对潜在主题普遍性的回归分析（用于主题的文档的比例）来记录元数据。
解开动机和学习效率作为驱动因素的联系...
注意：本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机：来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈，这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队，这个项目不可能实现，其中包括：Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后，我们要感谢一大批研究助理，包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu，他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师，他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
![[2024年5月28日] GDC解开和WSIS背景](/simg/8\801ee81dcea0980408f8a81f2ca9915237cb2bb6.webp)
[2024年5月28日] GDC解开和WSIS背景
‘We [...] declare our common desire and commitment to build a people-centred, inclusive and development- oriented Information Society, where everyone can create, access, utilize and share information and knowledge, enabling individuals, communities and peoples to achieve their full potential in promoting their sustainable development and improving their quality of life, premised on the purposes and principles of the Charter of the United Nations and respecting fully and upholding the Universal Declaration of Human Rights'.