ABCD Adolescent Brain Child Development study ADHD Attention deficit hyperactivity disorder ANT Attention network test CARIT Conditioned approach response inhibition task CBCL Child Behaviour Checklist CPT Continuous performance test DWI Diffusion-weighted imaging EU European Union FACES-IV Family Adaptation and Cohesion Evaluation Scales GIS Geographic information system HCP-D Human Connectome Project - Development IQ Intelligence quotient ISI Inter-stimulus interval LUR Land use regression model MP2RAGE Magnetization-prepared 2 rapid acquisition gradient echo MRI Magnetic resonance imaging NO 2 Nitrogen dioxide PM Particulate matter PM 2.5 Particulate matter with aerodynamic diameter <2.5 µm PM 10 Particulate matter with aerodynamic diameter <10 µm SOR Skala Oceny Rodziny WHO World Health Organization YSR Youth Self-Report
FFF梁已经成为最新和快速治疗技术的选择,因为它们的短暂处理时间以及当去除扁平过滤器时剂量率增加了两到四倍。FFF梁对于SRS和SBRT特别有利,但它们的强度增加可能适用于各种领域和处理。消除扁平过滤器会增加剂量率,并降低平均能量,头部泄漏和侧向散射,所有这些都已证明对专门的治疗程序有益[1,2]。没有光束硬化效应是由于将光束转化为FFF梁而导致的,因此去除了变平滤波器。再次取决于场的大小,Virgin Bremsstrahlung梁的百分比深度剂量模式略有减小。这些原因有两个原因:(i)FFF梁的剂量/脉冲诱导的光子能量的增加; (ii)与
在人工智能领域争夺国际领导地位的竞争中,中国多年来一直位居第一——无论是在人工智能研究贡献数量还是引用量方面。自 2022 年底 ChatGPT 发布以来,这与人们普遍认为人工智能的主要创新目前来自美国而不是中国,以及普遍认为德国和欧洲的研究也在为人工智能发展做出重要贡献的评估相矛盾。造成这种差异的原因之一是人工智能是一个非常异质的研究和创新领域,由不同的技术、方法和应用组成。目前尚无标准化定义。然而,充分的研究领域定义对于基于文献计量和专利分析的国家比较至关重要。
摘要背景:市面上有几种间接量热法 (IC) 仪器,但缺乏比较有效性和可靠性数据。现有数据受到协议、受试者特征或单仪器验证比较不一致的限制。本研究的目的是使用甲醇燃烧作为跨实验室标准来比较代谢车的准确性和可靠性。方法:在 12 个代谢车上完成了八次 20 分钟的甲醇燃烧试验。计算了呼吸交换率 (RER) 和 O 2 和 CO 2 恢复百分比。结果:为了准确度,1 Omnical、Cosmed Quark CPET(Cosmed)和两个 Parvos(Parvo Medics trueOne 2400)测量的所有 3 个变量在真实值的 2% 以内; DeltaTracs 和 Vmax Encore System (Vmax) 在测量 1 个或 2 个变量(但不是全部变量)时都表现出相似的准确性。对于可靠性,8 种仪器被证明是可靠的,其中 2 种 Omnicals 排名最高(变异系数 [CV] < 1.26%)。Cosmeds、Parvos、DeltaTracs、1 Jaeger Oxycon Pro (Oxycon)、Max-II Metabolic Systems (Max-II) 和 Vmax 至少对 1 个变量可靠 (CV ࣘ 3%)。对于多元回归,湿度和甲醇燃烧量是 RER 的显著预测因子(R 2 = 0.33,P < .001)。温度和甲醇燃烧量是 O 2 恢复的显著预测因子(R 2 = 0.18,P < .001);只有湿度是 CO 2 回收率的预测因素(R 2 = 0.15,P < .001)。结论:Omnical、Parvo、Cosmed 和 DeltaTrac 具有更高的准确性和可靠性。测试的仪器数量较少,并且气体校准变异性预计存在差异,限制了结论的普遍性。最后,可以在实验室中修改湿度和温度以优化 IC 条件。(Nutr Clin Pract.2018;33:206–216)
通常需要严格遵守处方药物以获得所需的医疗结果。从疾病治疗的角度来看,患者无法完全遵守规定的药物治疗方案,肯定会产生严重且有害的影响。世界卫生组织(WHO)报告说,大约50.0%的患者不服用推荐药物[4]。由于各种原因,包括患者素养,复杂药物的处方和疾病的持续时间,该百分比在欠发达国家中可能会明显更高[4]。对于后者,有证据表明患有慢性病的人难以遵守其处方治疗方案[5]。例如,观察到,要长期服用的药物的依从率下降了近50.0%[6]。根据[7],疾病持续时间是可能影响药物依从性的重要因素。据报道
MGMT启动子甲基化是一个表观遗传事件。 表观遗传事件在功能上是相关的,但不涉及核苷酸序列的变化。 因此,虽然MGMT启动子甲基是一个重要的预后标记,但它并不能定义胶质瘤的分离子集。 MGMT是一种DNA修复酶,可保护鼻孔和gliomacellsalsymacellsylatingchemotherapeen剂。 MGMT启动子的甲基化是表观遗传沉默的一个例子,导致MGMT酶功能损失及其对神经胶质瘤细胞的保护作用。 MGMT启动子甲基化在用替莫唑胺(TMZ)治疗的患者中产生的表面益处。。MGMT启动子甲基化是一个表观遗传事件。表观遗传事件在功能上是相关的,但不涉及核苷酸序列的变化。因此,虽然MGMT启动子甲基是一个重要的预后标记,但它并不能定义胶质瘤的分离子集。MGMT是一种DNA修复酶,可保护鼻孔和gliomacellsalsymacellsylatingchemotherapeen剂。MGMT启动子的甲基化是表观遗传沉默的一个例子,导致MGMT酶功能损失及其对神经胶质瘤细胞的保护作用。MGMT启动子甲基化在用替莫唑胺(TMZ)治疗的患者中产生的表面益处。1随后的Stupp等人2的工作表明,在接受放射线和替莫唑胺的患者中,MGMT促进甲基化改善了中值的中位数生存期(相比之下,甲基化的中位数(21.7 vs 12.7个月)。2
摘要 测定Cas9对靶位点的切割效率对于基因组编辑非常重要。然而,这种测定只能通过体外方法进行,因为需要纯化Cas蛋白和合成gRNA。在这里,我们开发了一种体内方法,称为植物瞬时CRISPR/Cas编辑(TCEP)来测定Cas9的切割效率。按常规方法构建农杆菌介导的植物转化CRISPR/Cas载体。利用我们建立的瞬时转化方法,Cas9蛋白和gRNA瞬时表达并形成复合物以切割其靶位,从而导致动态DNA断裂。使用qPCR定量断裂的DNA以测量Cas9的切割效率。我们利用TCEP和体外方法研究了白桦和山杨×波利纳植物中Cas9对不同靶位点的切割效率。 TCEP法测定结果与体外法一致,说明TCEP法测定切割效率可靠。另外,利用TCEP法,我们发现热处理和超声处理均能显著提高CRISPR/Cas效率。因此,TCEP法具有广泛的应用价值,不仅可用于分析CRISPR/Cas效率,还可用于确定Cas9切割中涉及的因素。
1物理与电子工程学院,计算科学中心,四川师范大学,成都610068,中华人民共和国2物理学系2,香港科学技术系,北卡罗来语,九龙,香港,香港,中华人民共和国库洛恩,中华人民共和国统计局3号国际机构和统计局,加拿大41 g。量子计算,滑铁卢大学,滑铁卢N2L 3G1,加拿大安大略省5 Max-planck-institutFürQuantenoptik,Hans-Kopfermann-Str.1,85748 Garching,德国6统计学和精神科学系,沃特洛群岛,沃特洛群岛,沃特洛群岛大学,INSTARIO,INSTARIO,INSTARIO STARION INSTARIO STARION INSTARIO,加拿大大学,加拿大大学。爱荷华州,爱荷华州50011,美国8这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
摘要 通过恒电流间歇滴定技术在 3 至 4.2 V 电压范围内测定了 LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3 O 2 中的化学扩散系数。在充电和放电过程中,这些层状氧化物正极中的计算扩散系数分别在开路电压 3.8 V 和 3.7 V vs. Li/Li + 时达到最小。观察到的化学扩散系数的最小值表明在此电压范围内发生了相变。使用非原位晶体学分析确定了不同锂化状态下 LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3 O 2 正极的晶胞参数。结果表明,晶胞参数变化与 NMC 正极中化学扩散的观测值相关性很好;在同一电压范围内,绝对值有显著变化。我们将观察到的晶胞参数变化与镍转化为三价状态(具有 Jahn-Teller 活性)以及锂离子和空位的重新排列联系起来。
“当所有系统组件的使用寿命不相同时,有时需要对系统组件进行大规模更换。这种方法并未严格处理这些更换成本。但是,在年度杂项成本中可能包括考虑更换成本的一个因素。一种可能的方法是每年分配 SES 初始成本的某个固定百分比来计算更换成本。然后将该年度成本添加到其他杂项成本中,并在发生重大更换时用于支付。