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pDCD6在肌萎缩性侧硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE68608（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE68608是使用Affymetrix人类基因组U133加上2.0阵列技术的n = 3运动神经元和n = 8 ALS患者运动神经元的2.0阵列技术；使用了平台GPL570。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的PDCD6表达是否显着差异。
病例报告糖尿病酮症酸中毒是年轻糖尿病患者的首发表现：区分不同类型糖尿病的临床方法
印度尼西亚雅加达综合医院 2 印度尼西亚大学医学院内科 *通讯作者：M. Ikhsan Mokoagow，医学博士，医学硕士，理学硕士。印度尼西亚雅加达法特玛瓦蒂中央综合医院内科内分泌、代谢和糖尿病科。电子邮件：mimokoagow@gmail.com。摘要糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 是糖尿病的急性代谢并发症。虽然它最常发生在 1 型糖尿病 (T1DM) 中，但 DKA 也可能发生在其他类型的糖尿病中。遇到 DKA 病例需要进一步评估以确定糖尿病类型并对患者进行相应治疗。通过临床方法对表现不寻常的 DKA 病例进行糖尿病类型的诊断。一名 30 岁男性因突发呼吸困难到急诊室就诊。实验室检查显示血糖水平为 506 mg/dL，血酮水平为 2.6 mmol/L，碳酸氢盐水平为 5 mEq/L。他的糖化血红蛋白为 15.3%。他之前没有被诊断出患有糖尿病。研究表明，不同类型的糖尿病的 DKA 临床和生化参数存在重叠。在采取挽救生命的治疗措施后，应进行进一步的临床和实验室评估。自身抗体滴度（即：抗谷氨酸脱羧酶、胰岛抗原 2、锌转运蛋白 8 和胰岛素的自身抗体）和 c 肽水平的测量可能有助于确定该患者的糖尿病类型。在年轻人中确诊某种类型的糖尿病可能具有挑战性。根据临床特征，该患者被推定诊断为自身免疫性糖尿病，特别是成人隐匿性自身免疫性糖尿病 (LADA)。关键词：糖尿病、糖尿病酮症酸中毒、成人隐匿性自身免疫性糖尿病、青年人
DAM：差异化访问内存系统和应用
技术限制使得 DAM 成为必需，它从设备物理到算法都带来了新的研究挑战。在设备层面，我们将不得不重新审视如何设计、制造和集成各种内存，以实现与计算单元的最佳连接。这种集成将包括片上、封装上、片外和远距离内存。在架构层面，我们将不得不探索新的布局、访问和缓存结构。我们还必须探索绑定到各种内存以执行应用程序和进行系统管理的专用计算单元。操作系统软件必须管理差异化内存，并将它们暴露给具有有用抽象的程序。应用程序必须适应为其数据结构分配和使用差异化内存。最后，我们将看到算法空间复杂度（就读取、写入和读写内存而言）变得与时间复杂度一样重要。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
AHNAK在肌萎缩性横向硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE26276（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的，N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌；使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
肌萎缩性侧硬化症中serpina3的差异表达。
影响运动神经元的神经退行性疾病，包括肌萎缩性侧索硬化症（ALS），没有治疗方案，通常是致命的（1，2）。我们利用了无偏的全转录组差异基因表达分析的力量，利用原代患者细胞和组织来发现其使用已发表的数据定义ALS的基因（3，4）。我们发现，在ALS患者的主要运动神经元中编码SERPIN家族A成员3的Serpina3的显着差异表达。serpina3在ALS患者的骨骼肌中也有差异表达。与对照运动神经元相比，ALS患者运动神经元的SERPINA3转录本在ALS患者运动神经元中存在明显更高的水平。这些分析将开始定义ALS的转录格局。
探索不同类型的工程职业
航空航天工程师负责设计、分析、建模、模拟和测试飞机、航天器、卫星、导弹和火箭。航空航天技术还扩展到在气体或液体中移动物体的许多其他应用。例如高尔夫球、高速列车、水翼船或风中的高楼大厦。作为一名航空航天工程师，您可能会参与猎户座太空任务，该计划计划在 2020 年之前将宇航员送上火星。或者，您可能会参与开发新一代太空望远镜，这是我们一些最重要的宇宙学发现的来源。但外太空只是航空航天工程师可以探索的众多领域之一。您可能会为我们的航空公司开发商用客机、军用喷气式飞机或直升机。更实际的是，您可以设计最新的地面和海上交通工具，包括高速列车、赛车或探索海底生命的深海船只。
不同技术的比较研究...
摘要 - 脑机接口 (BCI) 技术的最新趋势和研究已用于情绪感知，研究人员对神经元感兴趣，以分析脑部疾病和障碍。特别是，脑机接口 (BCI) 被机器学习方法用于恢复神经通路或帮助患者通过电子假肢有效互动，在损伤和康复护理中显示出有希望的结果。脑电图 (EEG) 支持的情绪识别和感觉预测引起了人们对以人为本的服务实施方式的兴趣。情绪是人们行为的一个方面，它是 BCI 中的关键整体性能。今天，计算语言学领域的研究人员对情绪关注感兴趣，以评估情绪。EEG 还更有效地评估脑信号，有助于分析神经系统疾病药物，并在与大脑相关的整个神经外科手术中发挥关键作用。本研究旨在回顾已发表的关于情绪识别、认知和脑部疾病特殊检测的论文，在此基础上，再次进行研究分析以概述和说明 Brainwave 情绪投票结果，分析还涵盖了这些层面上的一些最新研究，例如获取 EEG 信号、提取能力、情绪分类和从这些层面预测疾病。将各种计算机视觉技术应用于 BCI 技术并与之结合，表明使用 BCI 治疗脑部疾病可能是一个有前途且不断发展的领域。
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循