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引用Coltro EP，Cafferati Beltrame L，Da Cunha CR，Zamparette CP，Feltrin C，Benetti Filho V，Vanny PDA，Beduschi Filho S，Klein TCR，Scheffer MC，Scheffer MC，
讨论：研究表明，与氨基糖苷和四环素耐药有关的基因的流行率很高，并且出院时某些耐药性决定因素显着增加，这可能受到扩展的抗菌使用的影响。在入院和从单个患者中排出样品中的MCR基因的存在与AMR的趋势有关，尤其是与动物饲养有关的趋势。这些发现强调了抗菌使用对抗药性发展和医院环境中抵抗运动的复杂动态的实质性影响。他们还强调了当地因素的影响，例如密集的动物生产，对抵抗模式的影响，并倡导进行正在进行的监视和政策制定，以将多种耐药细菌的影响。
糖尿病2型糖尿病对牙齿植入物的骨座量玛丽娜·戴·席尔瓦·纳西莫（Marina da Silva Nascimento），萨尔弗雷多（Saul Alfredo
文献综述摘要结直肠癌（CCR）是世界上最普遍的肿瘤之一，其多因素病因涉及遗传和表观遗传因素。在遗传性CCR中，如林奇综合征中，DNA修复基因中的突变大大增加了疾病的风险。在零星的CCR中，表观遗传变化，例如肿瘤抑制基因启动子的高甲基化，有助于基因组不稳定性和肿瘤进展。除了遗传易感性，饮食，肥胖和慢性炎症等环境因素外，它们在基因表达的调节和与肿瘤发展相关的表观遗传修饰中起着基本作用。早期跟踪，主要是通过结肠镜检查，对于降低发病率和死亡率至关重要，尤其是在具有遗传易感性的个体中。鉴定遗传和表观遗传生物标志物的进步可以早期诊断和个性化治疗方法，包括使用免疫疗法和化学预防策略。因此，对CCR遗传和表观遗传因素的综合理解有助于更有效的疾病管理，从而可以更好地临床结果并减少其对公共卫生的影响。关键字：结直肠，遗传学，表观遗传学，跟踪癌症。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。