抽象引入缺血性中风是最普遍的中风类型,其特征是由血管动脉闭塞引发的无数病理事件。血脑屏障(BBB)的破坏是可能导致致命结果的关键病理事件。然而,它似乎遵循了一种多相模式,该模式与不同的生物底物以及可能对比的结果相关。通过影像学技术沿着中风的不同阶段解决BBB渗透率(BBBP)可能会导致对疾病的更好理解,改善患者的特定治疗方法,并开发了新的治疗方法和新的治疗方法和递送方法。这项系统的审查将旨在全面总结有关急性缺血性中风不同阶段中BBBP值演变的现有证据,并将这一事件与患者的临床结果相关联。方法和分析我们将在MEDLINE,EMBASE,COCHRANE CENTRAL登记册,Scopus和Web of Science上进行计算机化搜索。此外,还将扫描灰色文献和临床。我们将包括对人类的人类的队列,横截面和病例对照研究,对中风中的BBBP进行定量评估。检索的研究将由两位作者独立审查,任何差异都将通过共识或第三名审稿人解决。审阅者将提取数据并评估所选研究偏见的风险。道德和传播道德批准不需要。如果可能的话,将按照Cochrane手册提供的系统审查的指南,将数据合并为定量荟萃分析。我们将使用建议,评估,开发和评估方法的评分来评估累积证据。所有用于此工作的数据均可公开使用。从这项工作中获得的结果将在同行评审期刊中发表,并在相关会议中传播。Prospero注册号CRD42019147314。
(SHRIMATI SMRITI ZUBIN IRANI) (a) & (b):妇女和儿童发展部正在各邦/中央直辖区实施各种计划,按照预先确定的成本分摊标准,改善该国儿童(包括女童)的生活。这些计划包括:I. 保护儿童和保护孩子 (BBBP):Shakti 使命的 Sambal 子计划下的 BBBP 计划旨在防止基于性别的选择性淘汰,确保女童的生存和保护,并确保女童的教育。该计划已扩大到全国所有地区,通过多部门干预措施,重点是零预算广告和鼓励在有实际影响的活动上增加支出,例如,在女孩中推广体育运动、自卫训练营、建造女孩厕所、提供卫生巾自动售货机和卫生巾(特别是在教育机构)、提高对《孕前和产前诊断技术法》(1994 年)的认识以及女孩的技能培训等。该计划 100% 由中央政府资助,资金通过邦政府流向各地区,用于多部门干预。联邦政府是
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要,促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败,而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构,而留下了研究差距。我们引入了深CBN,这是一个新型框架,旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测,从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络(CNN)和biforter注意机制,同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段:(1)功能学习,使用CNN从微笑字符串中提取本地特征; (2)注意力完善,通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境; (3)预测子网调整,通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21,BBBP,SIDE,Clintox,Clintox,Bace,HIV和MUV,表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数,显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性,提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。