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评估TNF-α，Apelin和visfatin在伊拉克新诊断的2型糖尿病患者样本中
摘要：2型糖尿病，以前称为“非胰岛素依赖性糖尿病”或“成人发作糖尿病”，占所有糖尿病的90-95％。这种类型涉及患有相对（而不是绝对）胰岛素缺乏症并患有外周胰岛素抵抗的人。本研究旨在通过评估肿瘤坏死因子α，apelin和visfatin水平来检测巴格达省新诊断的两型糖尿病性梅洛蒂斯患者的血清标记。在当前的研究中，（140）参与者被招募并分组为：患者组（70例新诊断为T2DM的患者，以及（70个显然是健康的对照组）。在当前的研究中，年龄和性别匹配的健康个体。结果表明，通过使用ELISA技术来估计TNF-α，Apelin和visfatin的血清水平。此外，T2DM患者中TNF-α，Apelin和visfatin的平均血清水平为366.08±76.99 pg/ml，96.61±46.61±46.62 pg/ml和9.59±3.62ng/ml，比健康的主题更高，该主题（175.86）（175.86） 15.67±1.74 pg/ml和2.15±0.33ng/ml，具有非常显着的差异（p <0.0001）。因此，可以将TNF-α，粘蛋白和阿位蛋白用于诊断生物标志物，并作为预测离子和预防DM并发症的有用工具。
第33届年度纽芬兰电气和计算机工程会议（NECEC）2024年11月14日在Holiday Inn酒店圣约翰，NL 180葡萄牙湾
1 Zhiding Yang A Hybrid Approach for Wave Height Estimation from Rain-Contaminated Radar Images Based on Segmentation and Iterative Dehazing 2 Wanglong Lu TextDoctor: Unified Document Image Inpainting via Patch Pyramid Diffusion Models 3 Sachithra H Atapattu Enhancing the Region of Attraction of a Multi-Rotor UAV Using Neural Network-Based iLQR Control 4 Zahra Jafari A Novel Method for Estimation of Sea-Surface Wind Speed from SAR Imagery 5 Jesse Chen An Evaluation of the Effect of Seasonal Evolution on GNSS Reflectometry Based Sea Ice Classification Using Random Forest Classifiers 6 Manish Patel Optimization-Based Design and Reliability Assessment of a Hybrid Energy System for Natuashish, Labrador 7 Xin Qiao Ocean Surface Wind Speed Estimation From GNSS-R Data Using CNN-Transformer Network 8 Afzal Ahmed A对Windows 11和Ubuntu上媒体玩家功耗的比较分析24.04.1 9 Fatemeh Kafrashi设计以及浮动太阳能的反渗透饮用水系统Kish Island 10 Syed Nafiz Imtiaz设计和Newfoundland Stephenville H2项目的500 MW Winderf Project Syed Nafiz Imtiaz设计和模拟。23 Sondos Omar陡坡 - 修改深神经网络，以减轻消失的梯度问题24 ASAD MEHMOOD HASSAN设计和分析Lahore模型镇房屋的光伏系统的分析，使用Homer Pro。11 Benjamin f Stanley搜索订购星际争霸订单优化的订购12 yi li改进了PCS从X频段雷达数据中从X频段雷达数据中检索的PCS算法13 RUSLAN MASINJILA对象操纵使用多模式，基于触觉的感应和使用Ahsan Mustaf for Aduning大型语言15 Khan khan khan khan khan khan khan khan khan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan基于ARM的CPU 16 RIDWANULLAH ABDULKAREEM FPGA基于GNSS-R整合的海洋监测的实时信号处理17 Samarasimha Reddy Chittamuru机器基于机器学习的功率预测亨利·拉尔森（Henry Larsen Thilakanayake Generative Adversarial Network Based Synthetic Radar Image Generation Method for Automotive Perception Datasets 20 Nirasha Herath Real-Time Video Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks 21 Masoud Torabi Enhanced Radar Cross Section Modeling for Ocean Surface 22 Nnaemeka Nwauzor Dynamic Simulation of Solar Energy System for A Shop in Nigeria Providing Community Cellphone Charging Service.
与西红柿，香蕉相关的致病细菌的隔离和鉴定，
摘要：新鲜水果和蔬菜是健康饮食的重要组成部分，但由于微生物污染而经常与食源性疾病有关。因此，本文的目的是隔离和鉴定与西红柿（豆lycopersicum），香蕉（Musaspp。），菠菜（Spinacia oleracea）和秋葵（Abelmoschus esculentus）通常在尼日利亚Kwarra State的旧市场上出售，使用标准微生物技术。新鲜农产品的细菌负荷范围为0.7 x -1.8 x，在变质农产品中的3.3 x -7.0 x范围内。在变质的农产品中，总细菌负荷较高，宠坏的香蕉记录7.0×10 cfu/ml，而新鲜的Okra的细菌载荷的最低细菌载荷为0.7×10×10 cfu/ml。形态学和生化分析确定了大肠杆菌，沙门氏菌属。，肺炎克雷伯氏菌，金黄色葡萄球菌，铜绿假单胞菌，枯草芽孢杆菌和肠杆菌的生气器。克雷伯氏菌肺炎是最普遍的物种，发生在66.67％的香蕉样品中，菠菜样品的33.33％和33.33％的番茄样品。这些发现突出了新鲜和变质农产品的严重微生物污染，强调了与食用原始或最少加工的水果和蔬菜相关的潜在健康风险。该研究强调了在处理，存储和销售期间改善卫生实践的需求，以及实施定期的微生物监测，以确保当地市场的食品安全。版权策略：©2024。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。（2024）。J. Appl。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i12.16许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章均为开放式访问文章，并且可以免费下载，复制，重新分发，reporstribute，repost，repost，repost，compost，compost，translate，translate和read。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文列为：Abdulrahaman，F。B;穆罕默德（J）； Abdulkareem，T。Z。与西红柿，香蕉，菠菜和秋葵相关的致病细菌的隔离和鉴定，通常在尼日利亚夸拉州的旧市场出售。SCI。 环境。 管理。 28（12）4067-4071日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月8日；出版：2024年12月18日关键字：细菌分离株；水果;蔬菜;大肠杆菌；金黄色葡萄球菌水果和蔬菜是健康饮食的基本成分，提供了丰富的养分供应，例如纤维，维生素和维持整体健康至关重要的矿物质（Kaparapu等人，2020年）。 他们的消费与许多健康益处有关，包括急性和慢性病的风险降低，例如心血管疾病，癌症和骨质疏松症（Hodder等，2020）。 全球卫生组织强调了每日水果和蔬菜消费促进幸福感和预防疾病的重要性（Aune ETSCI。环境。管理。28（12）4067-4071日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月8日；出版：2024年12月18日关键字：细菌分离株；水果;蔬菜;大肠杆菌；金黄色葡萄球菌水果和蔬菜是健康饮食的基本成分，提供了丰富的养分供应，例如纤维，维生素和维持整体健康至关重要的矿物质（Kaparapu等人，2020年）。他们的消费与许多健康益处有关，包括急性和慢性病的风险降低，例如心血管疾病，癌症和骨质疏松症（Hodder等，2020）。全球卫生组织强调了每日水果和蔬菜消费促进幸福感和预防疾病的重要性（Aune ET