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出现在EGC 2025
• Allocation of personnel and material resources in the case of firefighter interventions for the SDIS 31 • Training a Reinforcement Learning agent within a simulation to optimize the firefighters response • Exploring new possibilities by relaxing the constraint on skill levels • Predicting upcoming interventions • Need of high-quality synthetic data
揭开肠神经胶质细胞的作用-Lirias
肠神经胶质细胞（EGC）是肠神经系统（ENS）的重要组成部分，在胃肠道发育，稳态和疾病中起关键作用。经历了由各种信号通路调节的复杂分化过程。是消化系统最动态的细胞之一，EGC对其周围微环境中的提示反应，并与肠内各种细胞类型和系统进行通信。形态学研究和最近的单细胞RNA测序研究已经在EGC种群中揭示了异质性，对区域功能和在疾病中的作用有影响。在胃肠道疾病中，包括炎症性肠道疾病（IBD），感染和癌症，EGCS调节神经可塑性，免疫反应和肿瘤发生。最近的证据表明，EGC对微环境提示做出塑料反应，适应其表型和在疾病状态中的功能并扮演至关重要的作用。它们表现出分子异常并改变与其他肠细胞类型的通讯，强调了其治疗潜力作为靶标。本综述探讨了EGC的多方面角色，特别是强调了它们与肠道中各种细胞类型的相互作用，以及它们对胃肠道疾病的重要贡献。了解EGC在胃肠道生理和病理学中的复杂作用对于发展胃肠道疾病的新型治疗策略至关重要。
苏黎世，瑞士 - 2025年10月
欧洲地热代表大会（EGC）是一个独特的事件，并非使整个欧洲成为地热部门，而是将其提升到另一个Lev El。egc是En eRgy过境的关键事件，以使欧盟的Emal emal e nergy进入欧盟的能源。由doi ng因此，它有助于欧盟的脱碳并增加能源独立性。egc提供了一个阶段来展示和讨论市场上的新发展，
6-丙氨酸对炎症的影响有限 -
摘要增加证据表明肠神经系统（ENS）和肠神经胶质细胞（EGC）在肠道炎症中起重要的调节作用。胃嘌呤（6-MP）是一种临床上用于治疗炎症性肠病（IBD）的细胞固化化合物，例如溃疡性结肠炎和克罗恩病。但是，尚未评估6-MP对ENS炎症反应的潜在影响。在这项研究中，我们旨在更深入地了解ENS和在这种情况下6-MP的潜在抗炎影响所表达的炎症介质的特征。全基因组表达分析是在暴露于脂多糖（LPS）和6-MP或组合中的ENS原发性培养物上进行的。使用EGC的细胞系通过定量实时PCR（QPCR）验证了主命中的差异表达。ENS细胞在炎症应激下表达了C-X-C基序配体（CXCL）家族的细胞因子和趋化因子的广泛谱。EGC在EGC中证实了通过炎症刺激诱导CXCL5和CXCL10的。 炎症诱导的TNF-α和CXCL5的蛋白质分泌受到6-MP在ENS原发性培养物中的部分抑制，但在EGC中不受限制。 需要进一步的工作来确定该调节中涉及的细胞机制。 这些发现扩展了我们对与ENS有关的6-MP的抗炎特性的了解，尤其是EGC反应对炎症刺激。。炎症诱导的TNF-α和CXCL5的蛋白质分泌受到6-MP在ENS原发性培养物中的部分抑制，但在EGC中不受限制。需要进一步的工作来确定该调节中涉及的细胞机制。这些发现扩展了我们对与ENS有关的6-MP的抗炎特性的了解，尤其是EGC反应对炎症刺激。
2023 年 IPO 报告
选择不延长遵守新会计准则或修订会计准则的时间的 EGC。在此期间，这一决定似乎是由于推迟应用未来未知会计准则的不确定价值以及担心公司选择利用延长的过渡期可能会使投资者更难将其财务报表与同行进行比较。从那时起，发生了重大转变，采用延长过渡期的 EGC 比例从 2016 年期间的 11% 跃升至 2017 年至 2019 年之间的 50% 以及 2020 年至 2022 年之间的 92%。这种行为的改变似乎是由于许多 EGC 希望推迟应用新的收入确认和租赁会计准则（这在 2018-2019 年间成为上市公司的强制性标准）或至少在采用这些准则之前花更多时间评估这些准则的影响。<
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
系统分析和荟萃分析
胃癌是全球第三大癌症死亡原因（1）。大多数胃癌是在晚期才被诊断出来，因为其症状和体征往往不明显且无特异性，导致整体预后不良，而在早期发现的情况下，5 年生存率可超过 90%（2-4）。内镜检查仍被认为是检测 EGC 最有效的方法（5）。然而，早期胃癌（EGC）特别难以识别，因为它通常表现为细微隆起或凹陷以及淡淡的红色，很可能被识别为正常粘膜或胃炎。此外，胃壁内的侵入深度也很难预测。10 项涉及 3,787 名接受上消化道内镜检查的患者的研究显示在诊断前 3 年内上消化道癌症的漏诊率为 11.3%（6）。一项涉及 2,153 例病变图像的荟萃分析显示，白光成像 (WLI) 内镜诊断 EGC 的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 仅为 0.48 (7)。近十年来，人工智能 (AI) 在医学中的应用引起了广泛关注，人工智能辅助内镜诊断是研究的热点。人工智能是指计算机执行与智能生物相关的任务的能力，例如模仿人类的认知能力的“学习”功能 (8)。人工智能的子领域包含机器学习和深度学习（图 1）。机器学习这个术语最初由 Arthur Samuel 于 1959 年创造，是计算机科学的一个领域，即系统能够在没有特定程序的情况下从输入数据中“学习”的能力 (9)。分类模型训练中常见的机器学习方法包括集成树、决策树、支持向量机、k近邻等（10）。深度学习最初于1998年应用于图像处理领域，是指在用于特征提取和转换的机器学习算法的基础上，在非线性处理中应用各层（11）。神经网络与人脑相似，特别模仿紧密相连的神经元来识别模式、提取特征或“学习”输入数据以预测结果（12）。不同的模型训练范式被称为“神经网络”（13）。对于标准内窥镜图像，已经推荐了几种用于自动检测早期胃癌的计算机辅助检测（CAD）算法。原有图像分类模型的性能提升主要依赖于视觉特征和大规模数据集，这在 EGC 中很难实现
胚胎生殖细胞的高分辨率多尺度分析...
原始生殖细胞（PGC）是配子的胚胎前体。在小鼠和大鼠中，PGC可以通过形成胚胎生殖细胞（EGC）轻松地在体外获得多能性。迄今为止，尽管人类PGC（HPGC）在生殖细胞肿瘤发生的背景下很容易经历多能转化，但在人类中尚未建立可比的体外系统。在这里，我们报告说，HPGC样细胞（HPGCLC）在暴露于先前用于得出小鼠EGC的相同感应信号后经历人类胚胎类细胞（HEGCLC）。这种定义的无馈物培养系统允许有效地推导人EGCLC，可以在标准的人类多能干细胞培养基中扩展和维持。HEGCLC在转录上与人类多能干细胞（HPSC）相似，并且可以区分所有三个细菌层，并再次引起PGCLC，证明了多能状态的互助性。这在表观遗传水平上也很明显，因为在HPGCLC中发生的初始DNA脱甲基化在HEGCLC中很大程度上逆转，将DNA甲基恢复到HPSC中观察到的水平。这种新的体外模型捕获了从多能干细胞状态到生殖细胞身份并再次返回的过渡，因此代表了一个高度可牵引的系统，用于研究多能和表观遗传转变，包括在人类生殖细胞肿瘤发生过程中发生的多能和表观遗传转变。
现代海事通信
•VHF，MF和HF海上频带中的地面通信，包括数字选择性呼叫（DSC）功能，RadioteLephony（RT）和MF/HF窄带直接印刷（NBDP）； •使用地静止和非地静止卫星使用卫星通信系统； •搜索406 MHz的卫星服务（COSPAS-SARSAT 406 MHz紧急位置指示无线电信标（EPIRBS））； •海上安全信息（MSI）通过NAVTEX系统（518 kHz国际，490 kHz和4 209.5 kHz国家），MF/HF NBDP，SATCOM增强组呼叫服务（EGC）； •定位（雷达搜索和救援应答器（9 200-9 500 MHz SART），VHF自动识别系统发射机（AIS-SART））。
在DRC中平衡市场稳定与国家战略
drc占全球钴生产的70％，是围绕这项对电池，合金和现代行业的重要资源的战略关注的核心。修订后的2018年采矿代码提供了一个监管框架，并附有第18/042将钴宣布为战略矿产和法令号19/15解决人工采矿活动。创建了2019年企业家Généraledu Cobalt（EGC），旨在集中对手工钴的购买，加工和营销。，尽管如此，近年来，国际市场被过度供应的人不知所措，导致价格急剧下跌 - 从2018年的每吨90,000美元到最近几周的伦敦金属交易所每吨约20,000美元。