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1，大学，法国80000 Amiens的De Picardie Jules Vernnes， 1肿瘤科； refeno.valery@chu-amiens.fr 2 Oncology Department, Profeseur Za fi saona Gabriel Hospital, University is de Mahajanga, Mahajanga 401, Madagascar 3 Facult é de M è dozen, university is from Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 4 Sorbonne Universit é s, Umpc Univ. 巴黎06，UMR 7371，UMR S 1146，Laboratoire d'AstimageriebiomèDicale，75005 Paris，法国，法国5 AP-HP，H h'Pital Saint Louis，肿瘤学单元，1 Avenue Claude Vellefaux，75010 Paris，France，France; safae.terrisse@aphp.fr（S.T。 ）; clement.bonnet@aphp.fr（c.b. ）; clement.dumont@aphp.fr（c.d. ）; Stephane.culine@aphp.fr（S.C.）6医学肿瘤学系，取消研究所是Rogie de l'Ouest，44800，法国圣汉堡； ludovic.doucet@ico.unicancer.fr 7医学肿瘤学系，Claudius Regaud研究所，IUCT-O，法国图卢兹31300； pouesssel.damien@iuct-oncopole.fr *通信：michele.lamuraglia@upmc.fr或lamuraglia.michele@chu-amiens.fr1肿瘤科； refeno.valery@chu-amiens.fr 2 Oncology Department, Profeseur Za fi saona Gabriel Hospital, University is de Mahajanga, Mahajanga 401, Madagascar 3 Facult é de M è dozen, university is from Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 4 Sorbonne Universit é s, Umpc Univ.巴黎06，UMR 7371，UMR S 1146，Laboratoire d'AstimageriebiomèDicale，75005 Paris，法国，法国5 AP-HP，H h'Pital Saint Louis，肿瘤学单元，1 Avenue Claude Vellefaux，75010 Paris，France，France; safae.terrisse@aphp.fr（S.T。）; clement.bonnet@aphp.fr（c.b.）; clement.dumont@aphp.fr（c.d.）; Stephane.culine@aphp.fr（S.C.）6医学肿瘤学系，取消研究所是Rogie de l'Ouest，44800，法国圣汉堡； ludovic.doucet@ico.unicancer.fr 7医学肿瘤学系，Claudius Regaud研究所，IUCT-O，法国图卢兹31300； pouesssel.damien@iuct-oncopole.fr *通信：michele.lamuraglia@upmc.fr或lamuraglia.michele@chu-amiens.fr
与被动免疫的出色转移相关的因素：在不同欧洲国家对奶牛进行的多站点，横断面研究
被动免疫转移（TPI）是在新生小牛中获得良好免疫状态的关键。传统的科学方法检查了TPI失败的风险因素，但是实现了出色的被动免疫转移的好处是有充分认可的，这证明了对特定侵害因素的仔细研究。但是，关于与出色的TPI有关的条件的信息很少，这可能与避免失败的情况相差。因此，这项工作的目的是检测确定无源免疫转移的因素。从2022年4月到7月，研究了来自六个国家的108个欧洲农场的1,041辆犊牛。用折射率间接测量犊牛中的初乳质量和被动免疫水平。记录了初乳管理，大坝，小牛和农场状况的数据。建立了贫穷，公平和出色的TPI的分类。混合效应多项式回归建模是在动物层面上实施的，国家和牛群是随机因素。初乳变量的中位数为3 l的体积，质量为24.4％，出生后2小时的给药时间。在优秀类别中，只有一个国家的犊牛占犊牛的40％。平均因素影响优异的TPI是施用初乳的体积和质量。总而言之，尽管欧洲的大多数农场都管理和管理过足够的初乳，但有一些方面需要改进，以实现优秀类别中超过40％的犊牛。这些关键因素与预防TPI失败的关键因素一致，尽管应根据研究的局限性考虑这一结果。
COVID-19肺炎中肺损害的定量CT程度是癌症患者人群住院死亡率的独立危险因素：一项前瞻性研究
结果：包括七十例胸部CT CT证据19的癌症患者。中位随访25天后，17例患者（24％）死亡。非幸存者的中位数胸部CT胸部CT范围为20％（IQR = 14–35，范围= 3-59），而幸存者的中位数为10％（IQR = 6-15，IQR = 6-15，范围= 2-55）（P = 0.002）。Covid-19肺炎的程度与住院治疗（P = 0.003）和氧疗法要求（P <0.001）相关。与死亡相关的独立因素是绩效状态（PS）≥2（HR = 3.9，95％CI = [1.1-13.8] P = 0.04）和COVID-19-COVID-19肺炎的程度≥30％（HR = 12.0，95％CI = [2.2-64.4] P = 0.004）。在癌症，癌症阶段，转移部位或幸存者和非活群之间的肿瘤治疗类型上没有发现差异。该模型的跨验证UNO c索引包括PS和COVID-19的肺炎的范围为0.83，95％CI = [0.73-0.93]。
能量作为生产因素：美国制度主义背景的历史根源
今天通过解耦问题讨论了能源与经济产出之间的关系。可以在F. G. Tryon等人的贡献中找到一种衡量这种关系的历史尝试。在1920年代至1930年代的布鲁金斯机构中，在美国制度主义的背景下。文献中几乎没有注意到这一集。基于文本分析，档案材料和计量经理，本文的目的是提供有关该语料库（上下文，独创性）的历史记载，以评估其统计结果的相关性，并突出可能导致当代研究的时间的显着问题。尤其是，经验观察（索引之间的相关性），理论意义（将能源视为生产因素）和能源政策（全球战略而不是部门措施）之间的表达是一个值得关注的旧问题。关键词：解耦，能量强度，Tryon，Brookings机构，自然资源，制度主义，经济思想史
多因素身份验证（MFA）指南
1）电话（座机或单元）； 2）短信（SMS）； 3）指纹/面部识别（Windows Hello/Touch ID）。FINRA致力于保护数据和系统组织使用的完整性和机密性。FINRA升级其安全姿势，以防止网络钓鱼和网络攻击不断发展，并降低数据泄露的风险，因此有必要退休这些选择。此外，FINRA需要进行这些更新以符合零信任体系结构以保护数据，应用程序和网络。
里士满桥阶段2 - 环境因素的审查
Richmondbridge@transport.nsw.gov.au亲爱的先生/里士满桥阶段2 - 环境因素的回顾，我指的是上述里士满桥阶段2 - 目前在公开展览中的环境因素的评论。理事会在2025年2月4日至18日的普通会议上正式考虑了对环境因素的审查，并决心提出评论以供考虑。理事会不考虑有关对环境因素审查的最终评论（参考）。理事会不认可所提出的项目。我们严重担心该项目不会减轻交通拥堵，可能会对洪水行为产生不利影响。在审查对环境因素的审查时，理事会希望提出一系列需要关注和其他信息的重大问题。理事会要求以下内容：
泛欧儿童期癌症幸存者心力衰竭的危险因素：pancaresurfup和procardio队列和嵌套病例对照研究
C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H. 去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M. 信用，医学博士，博士1.24C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H.去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M.信用，医学博士，博士1.24
胶质母细胞瘤干细胞的代谢分析揭示了丙酮酸羧化酶作为关键存活因子和潜在的治疗靶标
©作者2024。由牛津大学出版社代表神经肿瘤学会出版。这是根据Creative Commons Attribution-非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）分发的开放访问文章，允许在任何媒介中在任何媒介中进行非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系reprints@oup.com，以获取转载和翻译权以获取转载。所有其他权限都可以通过我们的restrionlink服务通过我们网站上文章页面上的“权限链接”获得，请联系journals.permissions.permissions@oup.com。
心脏病中缺氧诱导因子1和线粒体之间的相互作用
缺血性心脏病和心肌病的特征是缺氧，能量饥饿和线形干燥功能障碍。HIF-1充当细胞氧气传感器，调整了代谢和氧化应激途径的平衡，以提供ATP并维持细胞存活。作用于线粒体，HIF-1调节不同的过程，例如能量底物利用，氧化磷酸化和线粒体动力学。反过来，mito软骨稳态修饰会影响HIF-1活性。这是HIF-1和线粒体紧密相互联系以维持细胞稳态的基础。尽管有许多与HIF-1和线粒体联系起来的证据，但机械洞察力远远远离站立，尤其是在心脏病的背景下。在这里，我们探讨了当前对HIF-1，活性氧和细胞代谢如何相互联系的理解，并特别关注线粒体功能和动力学。我们还讨论了HIF在急性和慢性心脏疾病中的不同作用，以强调HIF-1，线粒体和氧化应激相互作用值得深入研究。虽然旨在稳定HIF-1的策略在急性缺血性损伤中提供了有益的作用，但在长时间的HIF-1激活中观察到了一些有害作用。因此，将HIF-1与线粒体之间的联系解密将有助于优化HIF-1调节，并为治疗心血管病理的新观点提供新的治疗视角。
第14卷，第1期，2025年1月1日影响因素：8.514
摘要：机器学习的进步（ML）通过实现多种疾病的早期发现和诊断，彻底改变了医疗保健。本文使用机器学习算法介绍了多重疾病预测系统，以分析患者数据并预测糖尿病，心脏病和肾脏疾病等疾病的可能性。所提出的模型利用各种ML分类器，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM）和神经网络，以提高预测准确性。该系统旨在为医疗保健专业人员和患者提供成本，准确和有效的工具。关键字：机器学习，疾病预测，医疗保健，分类算法，决策支持系统I。引入全球慢性疾病的负担增加，早期诊断和预测对于有效的治疗和管理至关重要。机器学习技术已成功地应用于医疗保健部门，以识别医疗数据中的模式，并以高准确性预测疾病。本文提出了一种基于ML的系统，能够使用患者健康记录，生活方式因素和临床测试结果预测多种疾病。II。 相关工作的一些研究探索了ML在疾病预测中的应用。 研究人员开发了用于糖尿病，心血管疾病和肾脏疾病等个体疾病的模型。 但是，将多种疾病预测纳入单个系统仍然是一个挑战。 iv。II。相关工作的一些研究探索了ML在疾病预测中的应用。研究人员开发了用于糖尿病，心血管疾病和肾脏疾病等个体疾病的模型。但是，将多种疾病预测纳入单个系统仍然是一个挑战。iv。本文通过实施和比较多种ML疾病预测算法来建立现有研究。iii.方法论所提出的系统由几个阶段组成：•数据收集：公开可用的数据集，例如UCI机器学习存储库和Kaggle数据集用于培训模型。•数据预处理：进行缺少的值处理，归一化和特征选择以增强模型性能。•特征工程：提取关键医疗参数，包括血压，葡萄糖水平，BMI和胆固醇水平。•机器学习模型：各种分类模型，例如决策树，随机森林，SVM，K-最近的邻居（KNN）和深度学习模型。•模型评估：诸如准确性，精度，召回和F1得分之类的性能指标用于评估模型有效性。实验结果这些模型是在由具有多种疾病指标的患者记录组成的数据集上训练的。随机森林分类器的表现优于其他模型，其精度为92.5％，其次是SVM的精度为89.7％。深度学习模型显示出令人鼓舞的结果，但需要大量计算。