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Brewer的花谷物的益生元特性
结果和结论。酿酒厂的谷物纤维主要包括纤维素，半纤维素和木质素。由于包括阿拉伯氧基（AXS）在内的各种纤维级分，因此怀疑具有调节人肠道菌群的能力。到目前为止进行的体外研究表明，BSG和提取的轴成分刺激了促进健康的细菌的生长，例如双歧杆菌和乳酸杆菌，但是，它们也具有刺激肠杆菌科细菌的能力。此外，在酿酒剂的谷物影响下，大量的细菌和坚硬的细菌减少，而大细菌的丰度增加。此外，在每项研究中都证明了添加BSG刺激短链脂肪酸的合成，包括丙酸和乙酸，乙酸是最突出的影响。酿酒厂的花谷物可能会由于存在酚类化合物并增加食物的抗氧化活性而增强自由基的清除。进一步的研究，包括利用动态的体外消化系统和体内研究的研究，对于确认BSG对人类健康的有益影响是必要的。
批评性评论
由于消费者对本地产品的需求不断增长，近年来精酿啤酒厂的数量和精酿啤酒产量都显著增加。精酿啤酒厂的可持续性是一个热门的科学话题，涉及水和废物管理、能源效率和可再生能源的实施。生命周期评估 (LCA) 和生命周期成本 (LCC) 是比较替代废物管理途径的有用工具，以标准化方式突出显示对环境/经济影响最大的热点。啤酒厂废谷物 (BSG) 是啤酒生产的主要有机副产品；传统上，它被用作动物饲料。然而，并不总是有足够的农场来在当地利用所有生产的 BSG，特别是在发达国家和工业化地区，因此应该探索替代解决方案。本评论根据该主题的最新研究，全面概述了 BSG 增值的不同技术途径，包括传统（动物饲料、堆肥、厌氧消化）和创新（热化学过程、颗粒生产、食品生产、化学品提取）解决方案。特别讨论了每种技术对精酿啤酒厂的适用性。为了提高精酿啤酒厂的可持续性和实现工业过程脱碳，还考虑通过光伏 (PV) 或太阳能热能发电进行可再生能源：虽然由于过程的批量性质，太阳能热能实施显得麻烦，但光伏安装是一种成熟、简单且直接的解决方案。还提到了地热能整合。最后，强调缺乏对 LCA/LCC 应用的研究来比较所提出的替代 BSG 管理途径，需要在未来进行深入研究。
评估酿酒厂的谷物衍生木质纤维素...
这项研究评估了利用酿酒剂的木质纤维素水解物（BSG）作为氨基酸（AA）生产的木质纤维素水解物的潜力。主要目标是使用选定的微生物探索BSG水解产物的AA产生。最初，筛选了不同的微生物在BSG水解物上的生长，并通过奶昔和生物反应剂中的培养进一步研究了选定的微生物，以进一步研究AA的生产。从这种筛查中，选择了酿酒酵母和谷氨酸杆菌。C.谷氨酰胺在奶昔和生物反应器中产生丙氨酸，脯氨酸，缬氨酸和甘氨酸。在30小时后在奶昔中发现了最高的丙氨酸产生（193.6±0.09 mg/L），而生产脯氨酸（22.5±1.03 mg/l），Valine（34.8±0.11 mg/L）和甘氨酸和甘氨酸（34.8±0.11 mg/L）和甘氨酸（18.7±1.30 mg/l）（18.7±1.30 mg/l）在Bioreactor中和val（gly）和val（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（8小时）。为了增强谷氨酸梭菌的AA产生，进行了饲喂批处理发酵实验。除甘氨酸外，在饲料批次阶段没有产生AA。S。酿酒酵母在奶昔烧瓶中产生丙氨酸，脯氨酸，缬氨酸和谷氨酸，而在生物反应器中则不会产生。在50小时产生50 h，而在60 h 60小时后，获得了50 h，而产生谷氨酸（66.2±0.49 mg/l），而谷氨酸产生（66.2±0.49 mg/l），获得了最高生产（11.8±1.25 mg/l），脯氨酸（11.8±1.06 mg/L）和Valine（4.94±1.01 mg/L）。这项研究的恶魔通过淹没发酵促进了BSG的几个AA的产生。但是，需要进一步优化以提高生产率。
女性生殖变化在 COVID-19 和疫苗接种中的重要性：叙述性评论
COVID-19 疫情扰乱了全世界人民的生活，接种疫苗是根除疫情和拯救生命的最佳方法之一。尽管如此，疫苗仍有许多已知和未知的副作用，如发烧、疲劳、头痛等。生育能力是人类生活的一个重要方面，但人们对其与 COVID-19 及其疫苗的关系有太多担忧。女性在接种第二剂 COVID-19 疫苗后，抱怨月经不调，如绝经后出血、月经过多、月经频发和生育问题。疫苗成分与人体免疫系统之间的免疫反应似乎是造成这一全球性问题的原因。血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 和 Basigin (BSG) 是 SARS-COV-2 的受体。ACE2 在人体呼吸系统、肾脏、阴道、子宫中表达，尤其广泛表达于卵巢中，而 BSG 在子宫、卵巢基质和颗粒细胞中表达。因此，SARS-COV-2 可以通过附着于 ACE2 和 BSG 侵入靶细胞并调节其表达，并通过这些可能的机制干扰女性生殖和月经。根据这些积累的证据，本研究旨在总结最近的研究，重点关注 SARS-COV-2 和 COVID-19 疫苗影响月经不调和生殖并发症的可能机制。
原创研究调查英国胃肠病学家和内镜医师对人工智能的看法
摘要 背景和目的 随着人工智能 (AI) 可能融入临床实践，了解最终用户对这项新技术的看法至关重要。这项研究得到了英国胃肠病学会 (BSG) 的认可，旨在评估英国胃肠病学和内镜学界对 AI 的看法。 方法 制定了一项在线调查，并分发给英国各地的胃肠病学家和内镜医师。 结果 104 名参与者完成了调查。内镜质量改进 (97%) 和更好的内镜诊断 (92%) 被认为是 AI 对临床实践最有益的应用。最大的挑战是错误诊断的责任 (85%) 和算法的潜在偏见 (82%)。缺乏指南 (92%) 被认为是在常规临床实践中采用 AI 的最大障碍。参与者认为实时内镜图像诊断 (95%) 是 AI 的研究重点，而认为 AI 研究最重大的障碍是资金 (82%) 和注释数据的可用性 (76%)。参与者认为 BSG AI 工作组的优先事项是确定研究重点 (96%)、在临床实践中采用 AI 设备的指南 (93%) 以及支持开展多中心临床试验 (91%)。结论 这项调查确定了英国胃肠病学和内镜学界对临床实践和研究中的 AI 的看法，并确定了新成立的 BSG AI 工作组的优先事项。
功能性障碍管理。 ...
抽象功能消化不良（FD）是肠道相互作用的常见疾病，影响了社区中约7％的个体，大多数患者在初级保健中进行了管理。1996年出版了《消化不良管理的英国胃肠病学学会》（BSG）指南。在中期，在理解FD的复杂病理生理学方面已取得了重大进展，并且随着罗马四世标准和管理的出现，已经发表了有关其诊断和分类的大量新证据。该指南的主要目的是由BSG委托，是通过为基于证据的诊断和患者治疗提供实用框架来审查和总结当前的证据，以告知和指导临床实践。讨论了调查患者消化不良的患者的方法，并根据对医学文献的全面搜索得出的证据来摘要中的药物的功效，该证据用于告知一系列成对和网络荟萃分析的更新。根据建议评估，开发和评估系统的分级提出了具体建议。这些既提供了建议的优势，又提供了证据的总体质量。最后，在本指南中，我们考虑了正在开发的新型治疗方法，并突出了未满足的需求和未来研究的优先事项的领域。
大数据与人工智能（H）工作组
贝叶斯姓氏编码 (BSG) 贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG) 医疗保险贝叶斯改进姓氏地理编码 (MBISG) 贝叶斯改进姓氏地理编码扩展 (BISGE) 贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (BISFG) 改进的贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (MBIFSG) 完全贝叶斯改进姓氏地理编码 (fBISG ) 带零计数校正 带附加姓氏 带名字 带名字和中间名 贝叶斯工具回归视差估计 (BIRDiE)
IACOB项目
上下文。蓝色超级巨人（BSG）是理解大型恒星演变的关键对象，在星系的演化中起着至关重要的作用。然而，理论预测与经验观察之间的差异已经打开了尚未回答的重要问题。研究这些物体具有统计学意义和公正的样本可以帮助改善情况。目标。我们对IACOB光谱数据库的大量银河发光蓝星（其中大多数是BSG）进行了均匀且全面的定量光谱分析，从而提供了重要的参数，以改进和改善理论进化模型。方法。我们使用IACOB-BROAD得出了投影的旋转速度（V SIN I）和大型膨出（V MAC），这与傅立叶变换和线条型拟合技术相结合。我们将高质量的光谱与使用F astwind代码计算的大规模恒星大气的最新模拟进行了比较。这种比较使我们得出有效温度（T e FF），表面重力（log g），微扰动（ξ），硅和氦气的表面丰度，并通过风能强度参数（log Q）评估恒星风的相关性。结果。，我们为迄今为止迄今为止的最大的银河发光O9样品提供了上述量的上述量的估计和相关的不确定性，该样品由光谱分析，包括527个目标。我们发现，在T eff≈21kk处的恒星相对数量明显下降，与低于该温度的快速旋转恒星的稀缺相吻合。我们推测此特征（大致相结合到B2光谱类型）可能大致描绘了在15至85 m⊙之间的质量范围内经验终端时代主序列的位置。通过研究O恒星和BSG的V SIN I分布的主要特征作为T E FF的函数，我们提出，将角动量从恒星芯到表面运输的有效机制可能沿高质量结构域中的主要序列运行。我们发现ξ，v MAC和光谱光度L（定义为T 4 E FF / g）之间的相关性。我们还发现，样品中不超过20％的恒星具有清晰的氦气，并表明该特定子样本的起源可能是二元进化。我们没有发现在风强度区域朝向较低的情况下，风强度增加的明确经验证据。
英国皇家医学院人工智能日
Lovat 教授于 2018 年至 2024 年担任伦敦大学学院 Wellcome/EPSRC 介入和外科科学中心 (WEISS) 的临床主任，期间他促进了介入临床医生和工程师之间的合作，以加速将尖端技术转化为临床实践。在过去 7 年中，他与伦敦大学学院的计算机科学家合作，带头开展人工智能内窥镜研究，促进国际合作并指导众多临床和工程博士生。作为 Odin Vision 的联合创始人，他继续为该公司提供咨询服务，该公司于 2022 年被 Olympus UK & Ireland 收购。Lovat 教授还担任 BSG AI 工作组主席。