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标题：一般神经科医生的神经退行性疾病的病理
Patrick W. Cullinane 1,2，Sarah Wrigley 1,2，Jacy Bezerra Parmera 2,3 Fernanda Valerio 5，Thomas O. Millner 5，Patrick W. Cullinane 1,2，Sarah Wrigley 1,2，Jacy Bezerra Parmera 2,3 Fernanda Valerio 5，Thomas O. Millner 5，
初步结果
Technical/Manager Institution Artur Paiva Coutinho Srhs Caroline Carneiro Adepe Danilo Magalhães Nogueira Semas Eduardo Duque Bezerra ses Geraldo Majella B. Lopes Ipa Ianne Galvão SECMULHER JOSÉ LIMA FILHO LIKA MARCELO CORDEIRO RAPHAEL D'Emery Sebrae-PE SATE SESTechnical/Manager Institution Artur Paiva Coutinho Srhs Caroline Carneiro Adepe Danilo Magalhães Nogueira Semas Eduardo Duque Bezerra ses Geraldo Majella B. Lopes Ipa Ianne Galvão SECMULHER JOSÉ LIMA FILHO LIKA MARCELO CORDEIRO RAPHAEL D'Emery Sebrae-PE SATE SES
子宫内膜异位和氧化应激之间的关联：文学综述JohnatandaConceiçãoBezerrados santos 1，icaro bruno azevedo rod
本文旨在回顾有关子宫内膜异位症，氧化应激和炎症之间关系的文献，旨在列出受EO影响的可能机制及其与该病理流行的关系。这是一项系统的文献综述，它基于当前的参考书目来寻求指导问题的结论。因此，使用以下搜索策略在PubMed和BVS平台上选择了科学研究：“子宫内膜异位和自由基”，“ Infummation，Infummation，氧化应激和子宫内膜异位症”，“氧化应激和子宫内膜异位症”。九篇文章并分析工作的基础。经过综述，可以证明氧化应激与局部和全身性炎症反应相关，有利于子宫内膜细胞在腹膜腔中的粘附，以及随之而来的子宫内膜病变的出现以及所有相关症状。因此，子宫内膜异位症的发病机理与EO引起的稳态功能障碍的关系变得明显。但是，需要进一步的研究，尤其是定量的，以根据科学证据来确定分类，以使用氧化生物标志物及其道路受到增加的影响。
血管紧张素转换酶抑制剂药物在系统性动脉高血压治疗中的不良反应：综合综述
Márcia Pedro da Silva 1 Nursing graduate Ramille Araújo da Silva 1 Nursing graduate Francisco Diemeson Bezerra Dodó 2 Bachelor of Business Administration Undergraduate in Medicine Dante de Matos Moraes 2 Undergraduate in Medicine Lívia Furtado Medeiros 2 Undergraduate in Medicine Raimunda Moreira de Oliveira 2 Undergraduate in Medicine Odeon Parente Aguiar Júnior 2 Undergraduate in Medicine Letícia Soares Teles de Menezes 2 Undergraduate in Medicine Fabiane Caxias de Paula Carvalho 2 Undergraduate in Medicine David Jeivan Santos Rodrigues 2 Undergraduate in Medicine Francisco Gabriel Santos da Silva 2 Undergraduate in Medicine Wascelys Bernardino Martins 2 Undergraduate in Medicine Luana Hellen Bezerra de Sousa Araújo 2 Undergraduate in Medicine Gabriella Giacomini Allemany dos Santos 2 Undergraduate in Medicine Leandro Oliveira André 12 Undergraduate in Medicine Gustavo dos Reis Leite 2 医学本科 André Vinícius Vasconcelos 2 医学本科 João Gabriel Rodrigues Botelho 2 医学本科 Ana Julia Veras Salgueiro 2 医学本科
规划和预算部 - 季度报告 - 2023 年第一季度
计划和预算部 - MPO 1 计划和预算部长 Simone Nassar Tebet 副部长 Gustavo José de Guimarães e Souza 国家规划秘书长 Leany Barreiro de Sousa Lemos 联邦预算秘书长 Paulo Roberto Simão Bijos 国际事务和发展秘书长 Renata Vargas Amaral 公共政策和经济事务监测和评估秘书长 Sergio Pinheiro Firpo 机构协调秘书长 José Antonio Silva Parente 合并和审查艺术 Melissa Oliveira França Nassar 平面设计和艺术： Viviane Barros João Victor Villaverde de Almeida 实习设计： Rayane de Amorim Juliana Damasceno de Sousa 封面照片： IBGE Marcus Thulio Rocha Bezerra 允许全部或部分复制，但必须注明出处。巴西规划和预算部 – gov.br/planejamento。计划和预算部 计划和预算部：季度报告[电子资源] /
整合科学，技术与创新
总统任期安东尼奥·阿迪尔顿·奥利维拉（Antonio Adilton Oliveira）执行牛津活动计划协调员安东尼奥·卡洛斯·罗克·达·席尔瓦（Antonio Carlos Roque da Silva）（DF/FFCLRP/USP/USP/USP）Carlos Ernesto Garrido Salmon（DF/FFCLRP/USP/USP/USP/USP） （EBM/UFABC）Marcello Nogueira-Barbosa（FMRP/USP）Theo Theo Zeferino Pavan（DF/FFCLRP/USP/USP）讲座和小组协调员Luciano Backmann（ffclrp/usp/usp/usp） Eduardo Cicconi（超级公园）费尔南多销售（UFPE）Luma Rissatti Borges（Inatel）MuriloContó（波士顿 - 科学）咨询委员会Adriano Oliveira oliveira de Andrade（ufu）HélioSchechtman（fiocruz）编辑委员会Alcimar Barbosa Soares（UFU）George Cunha Cardoso（FFCLRP/USP）Alessandra Alessandra Alaniz Macedo（FFCLRP/USP）COORTS RENATA LEONI（FFCLRP/USP） （超过Parque）Rodrigo Costa Felix（Inmetro）
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
采用 KRAKEN2 和 BOWTIE2 的方法
用于对狗微生物组进行宏基因组分析的数据库的开发：一种采用 KRAKEN2 和 BOWTIE2 的方法 PAULO SALLAROLA TAKAO；帕梅拉·苏萨·科里亚；胡利奥·弗朗茨·莫拉大卫·阿西奥莱·巴博萨； FABIANO BEZERRA MENEGIDIO 摘要 宏基因组分析在了解微生物群落及其环境影响方面发挥着至关重要的作用，在兽医学中对于宠物疾病的诊断、治疗和预防具有特殊意义。这项研究旨在为 Bowtie2 和 Kraken2 工具创建集成数据库，将狗和人类基因组整合成最新且易于访问的资源。随着技术的进步，微生物组的宏基因组分析已成为兽医日常工作中一种很有前途的工具，特别是考虑到兽医诊所中狗的普及率很高，仅在巴西就有大约 5810 万只狗，是家庭中第二大宠物，仅次于鸟类。然而，必要的生物信息学步骤（例如去除宿主基因组和人类污染物）需要大量时间和计算资源。为了克服这一挑战，我们为每种工具开发了特定的数据库，大大减少了分析时间并确保基因组的持续更新。虽然 Bowtie2 执行精确序列比对，但 Kraken2 使用较小的序列（k-mers）进行更快、更有效的分类学分类。数据库构建后，对犬类宏基因组文库进行了测试，结果显示比对率较高，且能有效去除与狗或人类相关的读段。尽管由于缺乏详细的文献而面临挑战，但创建的数据库被证明是可行且可重复的，为未来兽医宏基因组分析研究做出了重大贡献。关键词：家狼，宏基因组，Kraken2-build，Bowtie2-build，污染物。 1 引言 宏基因组分析是对宏基因组进行分类的过程（MARCHESI；RAVEL，2015），宏基因组是基因组学的衍生词，是研究生物体基因的学科。从字面上翻译，宏基因组学是“超越基因组的”，也就是说，在宏基因组学中我们不仅分析一个基因组，还分析样本中包含的所有基因组（GILBERT；DUPONT，2011）。这些基因组可以来自微生物，甚至可以是环境（样本）中的游离 DNA 片段、微生物结构元素的基因、病毒、噬菌体、毒素和其他所有具有遗传物质的东西（BERG 等人，2020 年；HANDELSMAN 等人，1998 年；MERRIAM-WEBSTER，2023 年；WHIPPS；LEWIS；COOKE，1988 年）。那么我们可以将宏基因组分析描述为对给定条件下的微生物基因组集合及其环境条件的分析