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神经性疼痛管理：三级护理环境中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和
神经性疼痛管理：第三级护理设置中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和Padmaja UdayKumar 3 1药房实践系，Karavali Pharm College，Karavali Pharmacy，Karnataka，Karnataka，India-India-fordicational offormation of tromegiate of togressati印度卡纳塔克邦芒格洛尔市的曼加罗尔大学 - 575002 3印度卡纳塔克邦曼格雷市穆勒医学院药理学系主管由于其多面性质和患者对治疗的反应，临床管理中的复杂挑战。了解三级护理环境中的处方模式可以为当前的临床实践提供见解，并突出改进领域。目的：神经性疼痛及其管理中处方模式的前瞻性研究。方法：一项前瞻性研究通过了卡纳塔克邦芒格洛尔的三级护理父亲穆勒医学院医院的收集专利数据进行。从2023年5月至2023年10月收集数据，包括患者人群，诊断神经性疼痛和处方信息。使用SPSS软件进行了与患者人口统计相关的处方趋势的统计分析。结果：该研究分析了363个病历，与女性患者相比，男性患者患病率更高（56％）。糖尿病神经病是最常观察到的疾病，占病例的49.04％。治疗和处方模式是基于疼痛，当前状况和患者年龄组的严重程度。受神经性疼痛影响最大的年龄组为39-50岁。单一疗法对40.77％的患者进行（148/363），抗惊厥药是最常见的药物类别（76.2％）。结论：这些发现表明在管理神经性疼痛中对联合疗法和多药的依赖性明显。尽管这些策略与临床指南保持一致，但它们还强调了需要仔细管理以最大程度地减少与多种药物方案相关的风险。未来的研究应着重于优化治疗方案和整合非药物干预措施以改善患者的预后。关键字：神经性疼痛，糖尿病神经性疼痛，住院患者，门诊患者，慢性炎症性脱发脱发多神性，黄色贝克量表，三环抗抑郁药，羟色胺 - 羟色胺 - 诺雷诺蛋白 - 甲肾上腺素 - 磷酸磷脂抑制剂 *
拆卸有关抗抑郁药的神话
不利结果：基于人群的队列研究。bjpsych Open。2022年9月13日； 8（5）：E164。doi：10.1192/bjo.2022.563。PMID：36097725; PMCID：PMC953488（8）Andrade C，Sandarsh S，Chethan KB，Nagesh KS：5-羟色胺再摄取抑制剂抗抑制剂 -PMID：36097725; PMCID：PMC953488（8）Andrade C，Sandarsh S，Chethan KB，Nagesh KS：5-羟色胺再摄取抑制剂抗抑制剂 -
ICCMEH 2024计划和会议时间表。 ...
18 Nishant Nikam，Chethan K N博士，Satish Shenoy B博士和Laxmikant G Keni博士。 使用FEA 45 Jammi Moksha Tej和Majji Venkata Satya Sai Roshan评估全髋关节置换术的圆形和矩形茎设计。 肾脏：一种混合CNN方法与最大池和分割集成，以增强肾结石检测。18 Nishant Nikam，Chethan K N博士，Satish Shenoy B博士和Laxmikant G Keni博士。使用FEA 45 Jammi Moksha Tej和Majji Venkata Satya Sai Roshan评估全髋关节置换术的圆形和矩形茎设计。肾脏：一种混合CNN方法与最大池和分割集成，以增强肾结石检测。
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。
农业生物技术：作物改良的现代工具
Chethan Swamy Emmadishetty 和 Deshraj Gurjar 摘要 植物育种侧重于通过杂交、筛选和选择先进品系来改善植物的遗传。传统技术可提供具有所需特征的先进品种，但需要更长的时间才能获得（6 至 12 年）。生物技术通过缩短开发更好品种所需的时间来促进育种程序。除了传统方法外，组织培养、转基因技术和分子育种程序也可用于改良品种。使用遗传标记来识别感兴趣的性状是作物开发最常见的生物技术技术。利用当前的生物技术进步，可以在更短的时间内以更高的精度创造出具有增强的非生物和生物胁迫耐受性的品种。最近的生物技术可以帮助在更短的时间内以更高的精度生产具有增强的非生物和生物胁迫耐受性的品种。纳米技术和生物信息学工具等几种先进方法正被用于此目的，开创了基因组辅助分子育种的新时代。由于下一代测序和高通量基因分型的进步，农业中的生物技术方法正变得更加高效和富有成效。当前的研究重点是对正在使用的生物技术方法的广泛概述，试图涵盖作物改良中生物技术的每个领域。关键词：生物技术、作物改良、植物组织培养、分子育种、转基因介绍近一个世纪以来，植物育种一直是提高农业生产力的关键因素。抗病性、高产量和非生物胁迫耐受性等理想特性都被灌输到了作物基因型中。作物开发基于新颖性、稳定性、一致性和实用性的特征，育种者可以通过将传统育种与生物技术工具相结合来实现这些特征。植物生物技术用于增强作物开发的育种。因此，通过将植物育种与生物技术相结合，可以轻松处理日益复杂和耗时的育种技术。为了最大限度地提高成功的机会，通过传统育种持续开发品种需要生物技术。基因工程和组织培养是作物改良的两种主要生物技术。在植物育种方面，生物技术不仅仅是基因工程，它还涉及农业生产和加工的各个方面。这包括增加和稳定产量，提高对害虫、疾病和非生物胁迫（如寒冷和干旱）的耐受性，以及提高作物的营养价值（如豆类蛋白质）等。转基因技术、植物组织培养和分子育种技术是生物技术在作物研究中的三个关键领域。植物组织培养是在合成培养基中培养植物细胞或组织的过程。它可用于胚胎拯救、微繁殖、单倍体生成、原生质体培养和原生质体融合。生物技术的另一个重要用途是将基因从一个生物转移到另一个生物，这可以直接（通过物理或生化转移）或间接（通过基因工程）通过农杆菌介导的基因转移实现。分子育种方法是利用 DNA 标记通过标记辅助选择来改良品种，是最流行和广泛使用的作物改良策略。农业生物技术特征可能有助于开发更好的品种以应对不断变化的气候条件 [1, 2] 。对于创造非生物和生物胁迫抗性品种 [3] 。生物技术主要强调分子水平植物育种的使用目前如何帮助发现新基因和相关作用，这可能会为基础植物生物学研究带来新的方向 [4] 。为了提高作物改良速度，生物技术专注于将快速育种与其他现有作物育种方法相结合，例如高通量基因分型、基因组编辑和基因组