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支原体肺炎诱导的11岁男孩的红斑多形：诊断和治疗挑战
支原体肺炎是一种细菌，可引起上呼吸道和非典型肺炎感染[1]。M.肺炎感染会影响皮肤，并可能导致多达25％的病例粘膜受累，可能导致多形性红斑（EM）和Stevens-Johnson综合征（SJS）/毒性表皮坏死分析（10）[2]。M.肺炎在40岁以下的人群中更为普遍。M.肺炎感染可能全年发生，但每三到七年就会发生一次社区爆发。肺炎支原体的临床表现包括温和的症状，例如发烧，咳嗽，喉咙痛，不适和头痛，而EM会出现皮肤上的靶标病变，通常伴有粘膜受累，例如口腔溃疡和结膜炎。大约30％的小儿病例发生了眼部受累。在大多数情况下，症状是轻度的，但在严重的情况下，肺炎支原体会引起严重的并发症：急性肺炎，脑炎，肾功能障碍和溶血性贫血，尤其是在老年人或免疫繁殖的人群中。传播是通过咳嗽或打喷嚏或直接与感染的鼻或喉咙放电的呼吸液滴发生的，或者可能通过受污染的物品间接发生。孵育期的范围为两到三周，大多数情况下轻度病例会自发地解决，但是如果它们变得严重，则会开处方抗生素治疗[1]。然而，5％至10％的肺炎开发症患者可能发育非典型肺炎[1]。然而，5％至10％的肺炎开发症患者可能发育非典型肺炎[1]。
使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
诊断为分子氢的FDA孤儿药物指定用于治疗肌萎缩性侧索硬化
本新闻稿中的某些陈述是前瞻性陈述，包括关于未来计划和其他事项。前瞻性陈述包括不纯粹历史的陈述，包括有关信念，计划，期望或意图的任何陈述。通常可以通过使用诸如“愿意”，“可能”，“期望”，“ can”，“ can”，“估算”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“预测”，“目标”，“ arims”，“继续”或“继续”或“继续”或负面的变化或类似变异或类似的变化或类似变异的情况下，通常可以通过使用转发措辞来识别。警告读者，在准备任何前瞻性信息中使用的假设可能是不正确的。由于许多已知和未知的风险，不确定性和其他因素，事件或环境可能会导致实际结果与预测的结果有重大差异，其中许多因素超出了公司的控制，包括但不限于业务，经济和资本市场状况，管理运营费用的能力，管理运营费用以及对关键人员的依赖。此类陈述和信息基于有关当前和未来业务策略以及公司将来运作的环境的许多假设，预期的成本以及实现目标的能力。可能导致实际结果与前瞻性陈述的因素包括资本和融资的持续可用性，诉讼，交易对手未能履行其合同义务，关键雇员和顾问的损失以及一般经济，市场或商业状况。可能导致实际结果与这些前瞻性陈述的预期的因素在截至2024年12月31日（“ MD＆A”）的三个月中的“风险因素”中描述了“风险因素”，日期为2025年2月24日（“ MD＆A”），该公司在公司的个人资料上可在www.sedarplus.ca www.sedarplus.ca上提供。本新闻稿中包含的前瞻性语句由本警告声明明确符合。警告读者不要不依赖任何前瞻性信息。本新闻稿中包含的前瞻性陈述是本新闻稿之日起的。除法律要求外，公司违反了任何意图，并且没有义务更新或修改任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
塞特拉林因诊断为自闭症的成年人的焦虑症
普通的英语摘要当前简单的英语摘要：背景和研究的目的是进行研究，因为许多自闭症成年人都会感到焦虑，并且许多人发现很难处理。像舍曲林这样的药物通常在自闭症成年人的焦虑症中被处方，但他们是否起作用，以及它们在自闭症人群中的副作用尚不广为人知。通过参加这项研究，参与者将帮助告知是否应开处方舍曲林的自闭症成年人。这项研究是由经验丰富的研究人员和临床医生在自闭症成年人咨询小组的帮助下设计的。该研究将在英国（以及西澳大利亚大学）招募2年的306名参与者。参与者可以完全远程参与（例如使用电子邮件，电话和视频电话），并通过邮政发送药物，因此参与者可以在英国居住的任何地方参加。
用单个分子检测疾病：基于纳米孔的传感器可以改变诊断
CP和电荷存储模型。a，通过数值求解Poisson – Nernst – Planck和Navier -Stokes方程获得的纳米纤维内部离子的平均浓度和–200 mV。在模拟中使用的大量离子浓度为10 mM，离子特性为K +和Cl - 。孔的表面电荷为-10 mc M –2。b，CP因子是数值模拟预测的离子浓度的函数。c，d，传统电容器的示意图，其中电荷在空间中分开，并且在换压时可以放电。e，f，一个离子负电容器的示意图，其中电荷被共定位，但仍可以随电压变化而放电。Q与V曲线的负斜率是负电容的特征。信用：自然纳米技术（2025）。doi：10.1038/s41565-024-01829-5
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
外泌体在病原体，诊断和治疗帕金森氏症和Allzheimer疾病中的作用
简介：帕金森氏症和阿尔茨海默氏症的疾病是两种常见的神经退行性疾病，其病因在很大程度上是未知的。这两种疾病具有相似的发病机理特征，包括特定神经元的进行性丧失和沉积蛋白的积累。外泌体的特征在于类似于细胞膜的脂质双层结构，源自整个体内的各种细胞，并且可以轻松地穿越不同的生物膜，例如血脑屏障。外泌体对于介体和细胞之间的信息很重要。因此，它们可以在大脑的正常和病理状况中发挥至关重要的作用，包括帕金森氏病和阿尔茨海默氏病等神经退行性疾病。本文回顾了外泌体在帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的发病机理和治疗中的作用和应用。结论：外泌体的结构和生物发生在神经退行性疾病的诊断和进展中起着至关重要的作用。此外，了解有关在病理条件下外泌体形成和组成的复杂机制可以提供有价值的
下肢外周动脉疾病患者2型糖尿病管理的挑战和机会：量身定制的诊断和治疗审查。
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
Karschnia等。 1神经外科对... 的不断发展的作用 头发衍生的大麻素水平之间的关联，自我... 气候变化及其在肾单位质量中的影响 肠道细胞分化依赖于DAAM1/2 的Wnt信号的不对称调节 rombocin是一种短稳定的天然尼霉素变体，表现出针对单核细胞增生李斯特菌的选择性抗菌活性，并采用了AC 的双重模式 rcvar 氯氮平在耐治疗的精神分裂症中 小儿精度肿瘤学通知注册表 是由欧洲合作造成的。 针对氧化还原系统的衰老中心血管再生 spaic：sub-𝜇/通道，16通道通用 - 敏感性，特异性和诊断精度2013 吞噬氧化酶/BEM1P结构蛋白蛋白PB1CP对植物免疫中的NADPH氧化酶RBOHD负调节 Finerenone在2型糖尿病患者，慢性肾脏疾病和肝脏脂肪变性和纤维化标记的患者中的功效：富达亚组分析 欧洲轴向脊椎关节炎患者的第二和第三TNF抑制剂：切换原因的有效性和影响 最初发表于：塞恩维尔，Éric； Zaina Albalawi； Van Asten，Suzanne A；阿巴斯，Zulfiqarali G；艾莉森，吉夫； JavierAragón-Sánchez；胚胎 感染和免疫中的性别和性别 神经肿瘤学 评论
利益冲突Philipp Karschnia-从Ludwig-Maximilians-University慕尼黑的“研究与教学支持计划”（Föfole）授予了“ LMU医学研究与科学学会”（Wifomed）（Wifomed）的“弗里德里希·贝尔·贝尔（Friedrich-Baur） - 贝尔·贝尔（Friedrich-Baur-Baur-Roundation）和“ Familie mehdontation”。Emilie le Rhun -Elr获得了Abbvie，Adastra，Daiichi Sankyo，Leo Pharma，Seagen和Tocagen的讲座或顾问委员会的酬金。Michael Vogelbaum- Infuseon Therapeutics的间接股权和患者特许权使用权益。来自Celgene和Cellinta的Honararia。从Celgene和Oncosynergy获得的研究赠款。Martin van den bent- Celgene，BMS，Agios，Boehringer，Abbvie，Abbvie，Bayer，Carthera，Nerviano和Genenta的顾问。Stefan J. Grau - 未报告披露。Matthias Preusser – MP has received honoraria for lectures, consultation or advisory board participation from the following for-profit companies: Bayer, Bristol- Myers Squibb, Novartis, Gerson Lehrman Group (GLG), CMC Contrast, GlaxoSmithKline, Mundipharma, Roche, BMJ Journals, MedMedia, Astra Zeneca, AbbVie,礼来（Lilly），梅达德（Medahead），戴伊（Daiichi Sankyo），赛诺菲（Sanofi），默克·夏普（Merck Sharp＆Dome），托卡根（Tocagen），阿法斯特拉（Adastra）。以下营利性公司支持MP向其机构支付的临床试验和合同研究：Böhringer-Ingelheim，Bristol-Myers Squibb，Roche，Daiichi Sankyo，Daiichi Sankyo，Merck Sharp＆Dome，Novocure，Novocure，GlaxoSmithkline，Abbvie。Riccardo Soffietti-未报告披露。Louisa von Baumgarten - 尚无报告。 Manfred Westphal - 未报告披露。Louisa von Baumgarten - 尚无报告。Manfred Westphal - 未报告披露。Michael Weller-来自Abbvie，Adastra，Merck，Sharp＆Dohme（MSD），默克（EMD），Novocure，Piqur和Roche的研究赠款。荣誉仪式或咨询委员会的参与或咨询咨询，来自Abbvie，Adastra，Basilea，Bristol Meyer Squibb（BMS），Celgene，Merck，Sharp＆Dohme（MSD），Merck（EMD），Novocure，Orbus，Roche，Roche，Tocagen和Ymabs和Ymabs和Ymabs和Ymabs和Ymabs。Joerg -Christian Tonn- Brainlab和Carthera的顾问/发言人Honoraria，以及Springer Publisher Intl的特许权使用费。
2025; 16（6）：2026-2040。 doi：10.7150/jca.104472研究论文识别轮毂基因的诊断和预后三重阴性乳房C
简介：三阴性乳腺癌（TNBC）的特征是没有雌激素受体（ER），孕酮受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）表达。它具有高度侵入性和侵略性，使其成为预后最差的乳腺癌的亚型。目前，全身化疗是主要的治疗选择，但靶向疗法仍然无法使用。因此，迫切需要确定新型的生物标志物来早期诊断和治疗TNBC。方法：我们对转录组和甲基化数据进行了综合分析，以鉴定甲基化调节的差异表达基因（MDEGS）。基因本体论（GO）分析，基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析，以研究HUB基因对TNBC诊断和预后的影响。随后，使用逆转录定量PCR（RT-QPCR）和定量甲基化特异性PCR（QMSP），在TNBC细胞系MDA-MB-231和正常乳腺上皮细胞系MCF-10A中验证了关键基因的表达水平和DNA甲基化模式。结果：通过转录组分析积分分析确定了98个上调和87个下调基因。通过融合甲基化数据，我们进一步鉴定了22种具有高甲基化表达（甲基甲基甲基化）和32个基因，而高甲基化表达较低（高甲基化）。Kaplan-Meier生存分析表明，KIF11，CCNB1和PLK1与TNBC中较高的危险比（HR> 1，p <0.05）相关。低位级主要参与核分裂，细胞器裂变，纺锤体形成，染色体和动孔发育以及蛋白质结合。KEGG途径分析表明，这些基因富含孕酮介导的卵母细胞成熟，细胞周期调节和卵母细胞减数分裂。超高与细胞增殖，激素反应，疼痛，细胞外基质组成以及与硫化合物，肝素和糖胺聚糖的结合有关。PPI网络分析确定了七个中心基因-EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23 - 它们在TNBC组织中都显着过表达并彼此正相关（p <0.05）。接收器的工作特性曲线分析表明，曲线下的面积（AUC）的所有七个基因都超过0.9（p <0.05），表明诊断潜力很强。体外验证实验表明，与MCF-10A细胞相比，MDA-MB-231细胞表现出较高的KIF11，CCNB1和PLK1的mRNA表达水平，而其DNA甲基化水平较低。结论：这项研究确定了七个少量级，包括EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23，它们参与了细胞周期和有丝分裂过程的调节，并且具有TNBC的诊断生物标志物的重要性。值得注意的是，KIF11，CCNB1和PLK1的表达升高与TNBC患者的预后不良有关。这些发现有助于提高对表观遗传学分子机制的理解