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人体测量学和DXA衍生的身体度量...
抽象引入腹部肥胖是糖尿病前和糖尿病的最常见危险因素。当前，使用几种类型的指标来确定内脏脂肪相关的腹部肥胖。为了更好地理解不同肥胖指数的效果，我们试图评估使用双能X射线吸收仪（DXA）和糖尿病前进行评估的不同肥胖测量值的关联。研究设计和方法这项横断面研究包括参加科威特健康研究的1184名成年人。人体测量值包括体重指数（BMI）和腰围比。使用月球IDXA测量总体脂肪（TBF）质量，Android脂肪质量，副脂肪和内脏脂肪组织（VAT）质量。糖尿病前期定义为5.7≤hba1c％≤6.4。调整后的患病率（APR）和95％CI。曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。 结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。 增加了BMI（APR肥胖曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。增加了BMI（APR肥胖
GMS7133高级分子病毒学秋季2023 微生物代谢和能量学 入门基因和免疫疗法
GMS7133高级分子病毒学秋季2023 2学分在线课程主任：Stephanie Karst，博士学位。分子遗传学和微生物学教授skarst@ufl.edu 352-273-5627讲师：David Bloom，Ph.D。 DNA病毒学教授兼Microbiology＆Microbiology dbloom@ufl.edu 352-273-9524 Stephanie Karst博士，博士学位。 RNA病毒学教授分子遗传学和Microbiologyskarst@ufl.edu 352-273-5627 Rolf Renne，博士DNA病毒学教授分子遗传学和微生物学rrenne@ufl.edu 352-273-8204 Scott Tibbetts，博士DNA病毒学副教授分子遗传学和微生物学stibbe@ufl.edu 352-273-5628办公时间：通过电子邮件约会课程网站：https：//ufl.instructure.com/课程通信：通用课程公告将以
一项脑形态计量学研究，在儿童和青少年中使用战斗将军添加剂模型
1奇巴大学医学院儿科学系，Inohana 1-8-1，Chuo-ku，Chiba-shi 260-8677，日本千叶2，日本2号，新生儿医学院，波士顿儿童医院，哈佛医学院，300 longwood Avenue，MA 02115，美国300号，美国300号，美国300号，美国300号。科学，东京大学，东京108-8639，日本4放射学系，国家中心医院，国家神经学和精神病学中心，东京187-8551，日本5日本5儿科学系，纳戈亚大学医学学院，65 tsurumai-cho，showa-ku，日本showa-ku，nagoya，nagoya 466666666666666666666666666666666666666666666666666-85550; doctormasa2011@gmail.com（M.K。）
基于化学计量学的气相色谱-质谱分析研究人脑肿瘤组织中的农药代谢物，探讨农药暴露与中枢神经系统肿瘤风险因素之间的假定相关性
摘要：农药被广泛使用，导致人类持续接触农药，并可能对健康产生影响。一些与农业工作有关的接触与神经系统疾病有关。自 2000 年代以来，文献中对农药在中枢神经系统 (CNS) 肿瘤发生中的作用的假设进行了更详尽的记录。然而，儿童脑癌的病因仍然很大程度上未知。这项工作的主要目的是根据问卷调查和统计分析从突尼斯斯法克斯哈比卜·布尔吉巴医院中部神经外科住院患者收集的信息，评估农药暴露作为中枢神经系统肿瘤风险因素的潜在作用，这些患者在 2022 年 1 月 1 日至 2023 年 5 月 31 日期间住院。它还旨在通过气相色谱-质谱技术开发一种简单快速的分析方法，用于研究一些收集的人脑肿瘤组织中农药代谢物的痕迹，以进一步强调我们对农药暴露与脑肿瘤发展之间这种相关性的假设。选取有高风险暴露史的患者进行进一步分析。采用化学计量学方法来辨别病理组和对照组之间的内在差异，并通过鉴定导致这种差异的差异表达代谢物来确定有效分离。三个样本显示出农药代谢物的痕迹，这些代谢物大多在早期检测到。一名 10 岁儿童的组织病理学诊断为髓母细胞瘤，27 岁和 35 岁成人的组织病理学诊断为高级别胶质瘤。双变量分析（比值比 >1 和 P 值 <5%）证实了暴露病例患癌症的可能性很大。Cox 比例风险模型显示，50 岁以后的致癌风险是农药毒性的长期影响。我们的研究支持农药暴露与人类脑肿瘤发展风险之间的相关性，表明孕前农药暴露，以及可能的怀孕期间的暴露，与儿童脑肿瘤风险增加有关。这一假设在鉴定出以神经毒性著称的氨基甲酸酯类杀虫剂代谢物痕迹以及以致癌性著称的哒嗪酮、有机氯 (OCs)、三唑类杀菌剂和 N-亚硝基化合物等代谢物痕迹后得到了进一步证实。2D-OXYBLOT 分析证实了杀虫剂的神经毒性作用，可诱导中枢神经系统细胞氧化损伤。在应激降解研究中鉴定出肟代谢物，证实了涕灭威具有脑致癌性。揭示 OC 类“氮丙啶”代谢物可能更好地强调了在早期检测农药代谢物痕迹的理论。总体而言，我们的研究结果促使我们建议限制农药在住宅中的使用，并支持为实现这一目标而制定的公共卫生政策，我们需要在上市后对人类健康影响的监测中保持警惕。
通过产品测量学习量子图状态
量子态的学习已在多种环境中得到研究。在最传统的环境中，量子断层扫描 [1] 研究这种学习问题，而这一主题仍然吸引了大量的关注 [2]、[3]、[4]、[5]。在量子断层扫描中，给定多个相同的副本，我们可以学习到具有规定精度的量子态描述。量子断层扫描研究涉及获得不同量子态系列的此类副本的最小数量 N 的界限。假设 ρ = | ψ ⟩⟨ ψ | 是 n - 量子比特纯态，并且由 ˆ ρ 给出的 ρ 估计值接近于 ρ（对于某个恒定精度，例如在迹线距离中），概率至少为 1 − ǫ 。对于纯态，[6，第 IIA 节] 和 [7] 表明，对于任何测量策略，即使对 ρ 的多个副本应用纠缠操作，我们也有 N = ˜ Θ(2 n + log 1
化学计量学用于定量测定萜烯的总反射率 - 傅立叶变换红外光谱：教学LA
摘要：化学计量技术，例如部分最小二乘（PLS）回归，已应用于各种化学问题，包括复杂混合物中分析物的多组分分析。尽管如此，很少有实验室教学练习的例子涉及学生从基于红外光谱的仪器中获取化学数据，然后使用PLS进行定量化学计量分析。在本文中，我们提出了一项计算活动，该计算活动在仪器分析实验室环境中介绍了本科生，使用衰减的总反射率 - 较较高的转换红外（ATR-FTIR）光谱谱图进行数据获取，然后使用PLS进行数据分析。活动的第一部分涉及学生创建由p- cymene和limonene组成的二元萜烯组件的混合设计。然后使用ATR-FTIR光谱仪分析了这些混合物，在那里学生熟悉了该仪器，并显示了如何使用其生成的FTIR光谱来表征和区分上述萜烯。活动的第二部分涉及从第一部分中获得获得的FTIR光谱数据的预处理，然后同时使用PLS确定准备好的萜烯。根据学生的调查，可以得出结论，这项方便且廉价的活动最终成功地介绍了使用ATR-FTIR的化学计量学用于对萜烯进行定量分析。关键字：上限本科，分析化学，基于计算机的学习，化学计量学，红外光谱，光谱■简介这项易于做的两周活动可以用作仪器分析实验室类别的独立活动，甚至可以集成在应用光谱和化学计量学的高级课程中。
数字时代的供应链：科学计量学文学评论
摘要：物流流程的数字化使实时数据交换促进了现代经济的驱动力以及运行供应链。近年来，数字化转型已加速，主要是由于行业4.0概念的发展。它也被视为支持组织和行业可持续发展的趋势。主要的研究挑战是确定与供应链数字化有关的当前研究方向。因此，本文旨在介绍有关供应链数字化的过去五年（2018-2022）的文献综述结果。该研究使用了Prisma方法（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目），并分析了127篇文章。在此基础上，我们提出了一个两级资格式框架，其中包括八个核心类别和16个子类别。这项工作的主要贡献如下：从全球角度提供了关于数字时代供应链的完整和最新（最后五年）文献综述，从全球角度来总结了整合框架中最新的最新技术状况；并提供了目前观察到的两个最重要的挑战的指示，这些挑战是相互关联的。第一个关键挑战是企业和供应链的数字化转型；第二个是可持续发展，重点是可持续发展目标；通过提供结构和清晰度来降低问题的复杂性（将类别和子类别识别为思维图）；并确定将来我们将要解决的研究差距。根据审查，我们指出了三个识别的研究差距：缺乏研究数字化来建立供应链弹性的研究；没有研究评估技术和威胁对整合未来供应链的关系的负面影响的风险；而且缺乏研究人在现代物流系统中的作用变化的研究。
利用量子加扰改进计量学 - NSF-PAR
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
BMS 临床药理学和药理计量学...
• 整合临床和药代动力学数据，为所有 TA 的药理学和非房室分析准备分析数据集，以供内部决策和监管备案 • 遵循严格、系统的流程，在研究中一致地解释源数据的缺陷，从而实现建模活动
标题：计量学的机器学习
ML目前正在欧洲计量学项目中采用，包括各种类型的医学成像（磁共振成像，X射线和PET），ECG和PPG信号分析，数字病理学，自由形式的表面重建，质谱，散射仪，散射仪，纳米颗粒图像分割以及循环序列和循环构造和能源系统模型。机器学习近年来在构建准确的数据驱动预测模型方面取得了巨大进步。这主要是由于大量数据和计算处理能力的进步所致。但是，其产出的不可靠性阻碍了ML的广泛采用及其启用的AI系统。至关重要的是，可以信任ML算法的预测，尤其是在计算不确定性和解释预测时。