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Leff-Gelman，Philippe；卡马乔 - 阿罗约，伊格纳西奥； Camacho Pacheco，Rodrigo Tonalli；克鲁兹上校，福斯托·摩西； Gaspard Cervantes，Annette Valerie；吉姆 div>
简介。焦虑，情绪和压力相关的行为受孕妇和非怀孕妇女的性激素调节。存在有关性类固醇在孕妇中的作用的非常稀缺的信息。目标。确定孕妇的性激素血清水平高，表现出高水平的焦虑症状。方法。使用汉密尔顿焦虑评级量表（HARS/ HAM-A）来评估三等孕妇焦虑症状的强度。两组包括在研究中，表现出严重焦虑的孕妇（Anx； Hars得分≥25； n = 101），健康对照组受试者（Ctrl; n = 40）表现出较低的焦虑分数（Hars得分≤7）。使用标准的化学发光免疫测定法测量雌二醇（E2），孕酮（P4）和睾丸激素（T）血清水平。双变量和部分相关性，以检测组之间的显着关联，临床测量，生化数据和HARS分数。结果。与CTRL相比，E2和T血清水平（P <.001）的焦虑群（ANX）显示出升高。相反，与CTRL激素值相比，在症状组中发现了P4水平明显较低（P <.001）。P4：E2指数显着降低了高水平的焦虑症（P <.001）。在症状组中发现了焦虑症分数，P4血清水平（P = .02）和P4：E2比率（P = .04）之间的负相关。讨论和结论。相反，在通过临床混杂因素调整了我们的数据后，Terum水平在同一组中表现出正相关（P = .001）。表现出严重焦虑的孕妇，性肌激素的血清水平改变了。
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
引用本文：Tecalco-Cruz AC、Zepeda-Cervantes J、Ramírez-Jarquín JO、Rojas-Ochoa A. 蛋白水解靶向嵌合体及其在
乳腺癌 (BC) 是一种高度异质性的乳腺组织肿瘤，导致全球大量女性死亡。近 70% 和 20% 的 BC 病例分别为雌激素受体 α 阳性 (ERα+) 和人表皮生长因子受体 2 阳性 (HER2+)；因此，ER 和 HER2 靶向疗法已用于 BC 治疗。然而，据报道这些疗法产生了耐药性，表明需要开发新的治疗策略。蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 是一种新的、有前途的治疗工具，具有双模块结构：一个模块允许特异性结合靶蛋白，另一个模块允许有效降解这些靶蛋白。本文讨论了 PROTAC 及其在控制 ERα 和 HER2+ BC 进展方面的潜力。