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在冠状动脉疾病患者中，三甲胺N-氧化物（TMAO）是否与NF-κBmRNA表达相关？ 镇静及其在自闭症儿童中的潜在风险... Pelotas，Rio Grande do Sul，巴西1 人工智能鉴定癌症预防和诊断中的生物标志物：进步和观点 créditosde carbono como替代品
Seldin等。13证明，在内皮和平滑肌细胞中用TMAO治疗增加了炎症标记，并促进了NF-κBmRNA表达的增加。Chen等。 35表明肥胖小鼠表现出高的TMAO水平和炎性细胞因子，例如TNF和IL-1β。 一项研究表明，TMAO浓度与低度炎症之间存在正相关，在该患者中，TMAO血浆水平高的成年患者的TNF-α浆液水平较高。 36此外，在显然健康的个体中，高TMAO血浆水平与CAD的发展有关。 38在心绞痛患者中，TMAO水平与包括IL-1β和CRP在内的炎症标记有关。 37个高水平的炎性生物标志物CRP与动脉粥样硬化并发症和CVD风险息息相关。 此外，在内皮祖细胞中进行的一项体外研究表明，TMAO诱导炎症和氧化应激升高。 37,39Chen等。35表明肥胖小鼠表现出高的TMAO水平和炎性细胞因子，例如TNF和IL-1β。一项研究表明，TMAO浓度与低度炎症之间存在正相关，在该患者中，TMAO血浆水平高的成年患者的TNF-α浆液水平较高。36此外，在显然健康的个体中，高TMAO血浆水平与CAD的发展有关。38在心绞痛患者中，TMAO水平与包括IL-1β和CRP在内的炎症标记有关。37个高水平的炎性生物标志物CRP与动脉粥样硬化并发症和CVD风险息息相关。此外，在内皮祖细胞中进行的一项体外研究表明，TMAO诱导炎症和氧化应激升高。37,39
病毒衍生的合成核糖开关用于实时冠状病毒在活细胞中感测
活细胞中病毒感染的实时感知对于病毒学研究和抗病毒药发育至关重要。但是，现有方法面临低信号灵敏度的挑战以及病毒操纵和细胞固定的必要性。在这里，我们开发了一种病毒核糖开关（VRIBO）方法，该方法采用病毒复制酶在病毒感染后诱导转基因表达。Vribo旨在检测活细胞中的病毒实时转录和复制，这响应触发了报告基因和治疗基因的翻译。通过整合病毒包装序列，可以通过后代病毒体将Vribo传播到相邻细胞，从而有效地充当“特洛伊木马”。由于跨冠状病毒的顺式作用RNA结构保存，负链Vribo元件显示出有效检测了几种冠状病毒，包括229E和OC43。值得注意的是，Vribo充当双重用途系统，既充当感染检测器和诱导抗病毒系统。vribo具有基本病毒学研究应用的潜力，可以在改善未来冠状病毒的mRNA药物的诱导表达方面采用。
公告技术监测冠状病毒2023年第四季度
为了分析欧洲专利，PCT和欧洲要求的欧洲要求，已与欧洲国家的国家专利一起选择了欧洲，PCT和欧洲要求的局势，构成了与161个专利文件相对应的115个家庭。 div>在图3中显示了申请人居住国的分布。 div>可以看出，德国首先出现，其次是西班牙，有17个申请。 div>
影响冠状病毒的药物的药物遗传学研究
摘要2019年冠状病毒病的新全球大流行（COVID-19）导致了一场医疗危机，其死亡率和发病率很高。目前，几种药物正在加速研究中，没有确定的疗效，并且被用于将Covid-19患者视为未批准的药物使用或临床试验。应考虑最佳使用这些药物，例如基因作用，药物相互作用和药物毒性。遗传多态性是构成药代动力学基础的人群基因库中的一种遗传多样性，这会导致药物功能和反应改变。由于检查单个药物基因组学标记的时间有限，因此似乎人口药物基因组学测试可能有助于预期COVID-19患者的药物治疗失败。我们基因分型并研究了位于150个健康单个样本的10个药基因源的33个单核苷酸多态性（SNP）的等位基因频率。在伊朗人口中确定了与COVID-19治疗相关的32种潜在药物基因组学变异。在患者的药物治疗中考虑它们可能会影响治疗优化并降低不良反应的严重程度。
冠心病
风险因素衰老是CHD的重要危险因素。其他危险因素是您继承的基因，例如糖尿病和生活方式习惯。对于妇女来说，更年期是一个危险因素；只要他们没有糖尿病或烟雾，由于雌激素的保护作用，绝经前妇女在很大程度上不受冠心病的影响。胆固醇是人体用来建造细胞壁和制造某些激素的一种脂肪蛋白组合，与心脏病密切相关。低密度脂蛋白胆固醇（LDL）是可以沉积在动脉壁中的“坏”胆固醇。血液中的高水平LDL与冠心病风险增加有关。高密度脂蛋白胆固醇（HDL）是“好”类型。高水平的HDL胆固醇与冠心病风险降低有关。 高水平的甘油三酸酯，另一种类型的血脂，也与CHD风险增加有关。高水平的HDL胆固醇与冠心病风险降低有关。高水平的甘油三酸酯，另一种类型的血脂，也与CHD风险增加有关。
Coronation Global Houseview 战略概况说明书
本文件的内容和所提供的任何信息可能具有一般性，并非基于对任何潜在投资者的投资目标、财务状况或特殊需求的任何分析。因此，所提供的任何信息的适用性可能存在限制。因此，建议任何潜在投资者在根据此类信息采取行动之前，首先获得适当的法律、税务、投资或其他专业建议，并制定适合潜在投资者风险状况的适当投资策略，并考虑任何建议是否适合潜在投资者自己的目标和特殊需求。Coronation Fund Managers Limited 或其任何子公司（统称“Coronation”）均未作为顾问行事、声称作为顾问行事，也未获授权以任何方式作为顾问行事。本文中包含的任何意见、声明或信息可能会发生变化，且均以诚意表达。如果此类意见、声明或信息发生变化或变得不准确，Coronation 不承担向任何人提供建议的责任。本文件仅供参考，不构成或构成任何向公众发行或出售的要约，或任何认购或购买投资的要约邀请，也不构成任何投资合同的基础或依据。投资价值可能会下跌，也可能会上涨，过去的表现不一定是未来表现的指南。Coronation Fund Managers Limited 是南非储蓄和投资协会 (ASISA) 的正式会员。Coronation Asset Management (Pty) Ltd (FSP 548)、Coronation Investment Management International (Pty) Ltd (FSP 45646) 和 Coronation Alternative Investment Managers (Pty) Ltd (FSP 49893) 是授权金融服务提供商。Coronation Life Assurance Company Limited 是根据 2017 年《保险法》第 18 条获得许可的保险公司。
冠状动脉手术：过去，现在和未来
缩写：AAC/AHA/SCAI，美国心脏病学协会/美国心脏协会/心血管血管造影和干预协会； ACSD，成人心脏手术数据库；比塔，双侧内部胸动脉； CABG，冠状动脉旁路移植物； CAD，冠状动脉疾病；时代，手术后的恢复增强； GDMT，指导的医疗治疗； GEA，胃皮动脉； ITA，内部胸动脉；小伙子，留下前降冠状动脉； Lita，左胸动脉；狼牙棒，主要不良心血管事件； MAG，多个动脉嫁接； PCI，经皮冠状动脉干预； RA，右心房； RCA，右冠状动脉；丽塔，右胸动脉； STS，胸外科医生社会； SVG，隐性静脉移植物； tecab，完全内窥镜冠状动脉旁路； TTFM，运输时间流量测量。
冠心病预测：机器学习算法的比较研究
摘要 — 提高心脏病检测方法的精确度对于减少与诊断过程相关的昂贵医疗费用至关重要。从医疗数据中提取模式可以解开关联以改进心脏病诊断技术。本研究旨在构建一个高效的机器学习模型，作为医疗决策支持系统的可靠组成部分。研究了七种不同的机器学习模型，包括逻辑回归、支持向量分类器、K 最近邻 (KNN)、随机森林、决策树、朴素贝叶斯和梯度提升分类器，这些模型被全面探索用于心脏病分类。这些算法的超参数优化涉及三种技术：网格搜索、随机搜索和贝叶斯搜索。对每个模型性能的评估包括测量特异性、敏感性和 F1 分数，利用来自三个医疗诊所（克利夫兰、Statlog、匈牙利）的具有 12 个属性和 1189 个观测值的数据集。特征选择方法包括包装方法、嵌入方法卡方和方差分析，用于识别高度相关的特征，最终将数据的维度降低到 7 个特征。评估过程采用 10 倍交叉验证，表明随机森林模型实现了最高平均准确率 92.85%，超过了之前报告的 86.9%。此外，10 倍交叉验证确保了模型的可靠性和对数据不平衡的弹性。基于集成的方法再次证明了随机森林在诊断心脏病方面的卓越性能，准确率高达 94.96%。总之，这种开发的模型在心脏病分类中表现出可靠性，并为医疗应用提供了一种有前途的解决方案，可以有效地降低诊断成本和时间限制。关键词——应用机器学习、冠心病、随机森林
NASA的Nancy Grace Roman Space Telescope NASA的新系外行星猎人
目前，检测系外行星的地面和空间仪器只能看到明亮，年轻的系外行星比他们的寄宿明星几倍。罗马冠冕将能够比这比这比这更详尽地发现行星。，它将能够检测到与迄今为止检测到的任何其他Coronagraph相比，绕着其宿主星的旋转距离距离宿主明星要近得多。
表1。黑手党参与者的基线临床和生化特征，可疑由基线HEA
受试者，n 10019 3133 3427 3459年龄，63.3±10.6 60.0±9.6 63.9 63.9±10.7 65.7 65.7 65.7 65.7 <0.001男性，男性，n（％）6162（61.5％）2017（64.4％）2017（64.4％）2048（59.8％）2097（59.8％）2097（60.8％）<0.001 BM <0.001 BM <0.001 BM <0.001 BM M. 26.4±3.1 26.3±2.8 26.4±3.1 26.6±3.3 0.014当前吸烟者，n（％）4182（41.7％）1304（41.6％）1452（42.4％）（42.4％）1426（41.2％）（41.2％）0.621当前饮酒，n（％）32.6％（32.6％）（32.6％）（32.6％）（32.655） 1093 (31.6%) 0.114 Follow-up period, years 3.2 (0.9-5.9) 3.4 (1.2-5.9) 3.2 (1.0-6.0) 2.8 (0.7-5.7) 0.084 Comorbidities, n (%) Hypertension 7790 (77.8%) 2328 (74.3%) 2720 (79.4%) 2742 (79.3%) <0.001 Diabetes Mellitus 4252（42.4％）1148（36.6％）1523（44.4％）1581（45.7％）<0.001血脂血症6620（66.1％）2176（69.5％）（69.5％）2282（66.6％）（66.6％）2162（62.5％）2162（62.5％）<0.001 <0.001 <0.001 <0.001％（5.6％）（5.6％）（5.6％）（5.64（5.64）（5.64（5.64） 377（11.0％）412（11.9％）<0.001先前的中风972（9.7％）237（7.6％）336（9.8％）399（11.5％）<0.001先前的心肌梗塞先前的心肌梗塞1828（18.2％）（18.2％）138（4.4％）834（4.4％）834（24.3％）（24.3％）（24.3％）（24.77 rif）