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抑制DAGLβ作为镰状疼痛的治疗靶标...
镰状细胞疾病（SCD）是最常见的遗传疾病。疼痛是SCD的关键发病率，而阿片类药物是主要治疗方法，但它们的副作用强调了对新的镇痛方法的需求。人性化的转基因小鼠模型在理解SCD的病理学和疼痛机制方面具有启发性。纯合（HBSS）Berkley小鼠表达> 99％的人类镰状血红蛋白和包括Hypergergesia在内的临床SCD的几种特征。以前，我们报道了内源性大麻素2-芳基烯丙基甘油（2-AG）是促伤害性介体Prostaglandin e2------------------酯（PGE 2 -G）的前体，这会导致SCD中的女超敏。现在，我们证明了2-AG在镰状小鼠中2-AG的因果作用。HBSS小鼠中的痛觉过敏与血浆中2-AG水平升高相关，其合成酶二酰基甘油脂肪酶β（DAGLβ）在血细胞中的合成，PGE 2和PGE 2和PGE 2 -g，pGE 2 -g，副造影剂的水平升高。在非疗法HBSS小鼠中，单次静脉注射2AG产生了痛觉过敏，但在对照（HBAA）中不表达正常的人HBA。JZL184，一种2AG水解的抑制剂，也会在非高温HBSS或半合子（HBAS）小鼠中产生痛觉过敏，但并未在高过时的HBSS小鼠中影响痛觉过敏。daglβ的抑制剂KT109的全身性和内倾剂给药减少了HBSS小鼠的机械和热痛觉过敏。Hypergeria的降低伴随着2 AG，PGE 2和PGE 2 -G的降低。这些结果表明，通过靶向daglβ来维持血液中2-AG的生理水平可能是治疗SCD疼痛的新颖有效的方法。
DAGAD：用于图形异常检测的数据增强
摘要 —本文的图异常检测旨在区分行为方式与占图结构实例大多数的良性节点不同的异常节点。图异常检测受到学术界和工业界越来越多的关注，然而，现有的该任务研究在从图数据中学习信息异常行为时仍然存在两个关键问题。一方面，异常通常很难捕捉，因为它们的异常行为很微妙，而且缺乏关于它们的背景知识，这导致了严重的异常样本稀缺。同时，现实世界图中的绝大多数对象都是正常的，这也带来了类别不平衡问题。为了弥补这一差距，本文设计了一种新的基于数据增强的图异常检测（DAGAD）框架，用于属性图，配备了三个专门设计的模块：1）使用图神经网络编码器学习表示的信息融合模块，2）使用生成的样本为训练集提供信息的图数据增强模块，3）不平衡定制学习模块，用于区分少数（异常）和多数（正常）类别的分布。在三个数据集上进行的一系列实验证明，DAGAD 在各种最常用的指标方面优于十种最先进的基线检测器，同时进行了广泛的消融研究，验证了我们提出的模块的强度。索引术语——异常检测、图挖掘、数据增强、异常样本稀缺性、类别不平衡、图神经网络、半监督学习
MDAG致Jeremy Moss的信
密歇根州长期以来一直认识到“ [A]公职是公共信托，公职人员是公众的受托人。” OAG 1965-1966，编号4472，P 140，142（1965年9月22日）。 作为公共受托人，公职的持有人具有“与他们当选或任命为服务的人的信托关系”，因此“有不可避免的义务，有义务以最高的忠诚为公众，。。4472，P 140，142（1965年9月22日）。作为公共受托人，公职的持有人具有“与他们当选或任命为服务的人的信托关系”，因此“有不可避免的义务，有义务以最高的忠诚为公众，。。。要勤奋和尽职尽责，不是任意而不是合理地行使其酌处权，最重要的是表现出诚实，诚实和正直。” ID143（清理）。由于公职是公共信任，因此“法院已向需要无私的行为的公职人员施加了信托标准。” OAG 1997—1998，No.6931，第5、7（1997年2月3日）。这意味着受托人不得以自己服务的人为代价为自己的利益行事。一般参见Prentis Family Foundation诉Barbara Ann Karmanos癌症研究所，266 Mich App 39，49（2005）。
DNA提取通过研究性实验方法Boscolli Barbosa Pereira 1； EdimarOlegáriodeCamposJúnior1; ana Maria Bonet
简介缺乏内容上下文化，将学生推荐给严格的理论方法，这使教学过程变得困难（Krasilchik，2004年）。因此，处理与遗传学有关的问题，可以使学生可以通过将主题与日常情况相关联，使学生可以将主题与主题相关联。除了协会外，还可以按照PCNEM（全国高中课程参数）的建议，从理论实践的角度来考虑知识构建的重要性（巴西，2000年）。
巴西基因编辑对环境的影响：全球生物伦理学视角
摘要：巴西是世界上环境生物多样性最丰富的国家之一，同时，在生物技术消费方面，它是使用转基因生物的第二大国家。这一情况为基因编辑技术在环境和农业领域的应用带来了广阔的前景。然而，除了使用该技术带来的好处之外，还需要列出所涉及的环境风险，以确保在全球范围内对其进行充分的管理和环境保护。在对生物体和系统进行操纵的背景下，不可预测性成为一个极其棘手的因素。尽管如此，由此产生的伦理冲突可以用责任伦理来指导，这种责任伦理以对未来可能前景采取预防为主的责任为基础。本文基于全球生物伦理学的框架，探讨了这种不可预测性和冲突，认为关于基因操作的相同生物技术创新的持续争论不仅需要拓宽对环境问题的分析视野，而且还需要深化思考，考虑到正在使用的基因组操作技术特有的方面，特别是在具有如此巨大生物多样性的具有挑战性的巴西环境中。
简要概述了阿富汗，印度尼西亚，马达加斯加和尼泊尔的可再生能源开发的良好实践和挑战
相对于上述，印度尼西亚致力于减少我们的温室气体（GHG）排放。根据2015年《巴黎协定》，我们保证将温室气体排放量削减到2030年，并在国际支持下将高达41％的人削减至29％。旨在与全球平台槽保持一致，尤其是为2030年议程做出的贡献＃7负担得起的清洁能源和目标＃13气候行动，该国振兴了国家能源政策，这使印度尼西亚能够在2020年从目前的96％开始实现接近100％的电气化目标。印度尼西亚还旨在到2025年将其在国家能源组合中的可再生能源份额达到23％，到2050年31％。
DAGBagM：学习混合变量的有向无环图并应用于识别卵巢癌的预后蛋白生物标志物
动机：通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而，在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战，即联合建模临床结果变量（通常采用二进制值）和生物标志物测量值（通常是连续变量）。因此，在本文中，我们提出了一种新工具 DAGBagM，用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型，DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外，聚合过程提供了一个灵活的框架，可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果：模拟研究表明，与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比，DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外，DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG
闭锁综合征的跨学科治疗方法：
概要目标。神经退行性疾病，例如肌萎缩侧索硬化症或中风或脑外伤引起的脑干损伤，可能导致一种称为闭锁综合征（LS）的疾病。多学科团队在这些患者的康复过程中发挥着至关重要的作用，因为通过跨学科合作，可以制定个性化的治疗计划，为护理人员提供培训，并将患者转介到基础和专门的护理网络。因此，报告与被诊断为 SE 的个人的跨学科工作以指导其他专业人员的临床实践至关重要。案例描述。本文介绍了一名来自圣若泽杜里奥普雷图的男性患者的病例，他因为突然出现行走困难和严重的构音障碍而到家乡的急救室就医，并逐渐发展为四肢失去自主运动能力、表达性失语，但保留了自发性眼球运动，这种情况与 SE 相符。结论。通过团队之间的知识和实践交流，可以通过每个护理领域列出的各种目标来评估全面护理的建立，这些目标都指向同一个目的：提高受试者的生活质量。关键词：康复；多学科团队；中风。