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H3K4-H3K9组蛋白甲基化模式和肿瘤发育网络作为小儿高级神经胶质瘤中细胞命运决定的驱动因素
3 Oxford Immune Algorithmics, Reading, UK ABSTRACT This study employs systems medicine approaches, including complex networks and machine learning- driven discovery, to identify key biomarkers governing phenotypic plasticity in pediatric high-grade gliomas (pHGGs), namely, IDHWT glioblastoma and H3K27M diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG).通过整合单细胞转录组学和组蛋白质量细胞术数据，我们将这些侵略性肿瘤概念化为复杂的自适应生态系统，该系统由被劫持的oncofetal发育程序和病理吸引力动力学驱动。Our analysis predicts lineage-plasticity markers, including KDM5B (JARID1B), ARID5B, GATA2/6, WNT, TGFβ, NOTCH, CAMK2D, ATF3, DOCK7, FOXO1/3, FOXA2, ASCL4, PRDM9, METTL5/8, RAP1B, CD99, RLIM, TERF1, and LAPTM5, as drivers of细胞命运控制论。此外，我们确定了内源性生物电特征，包括Grik3，Grin3，Slc5a9，Nkain4和KCNJ4/6，是潜在的重编程靶标。此外，我们验证了先前发现的可塑性基因，例如PDGFRA，EGFR靶标，OLIG1/2，FXYD5/6，MTSSS1，SEZ6L，MTRN2L1和SOX11，证实了我们复杂系统方法的鲁棒性。此系统肿瘤学框架为精确医学提供了有前途的途径，通过指导由单细胞多摩学告知的组合疗法来优化患者的结果，并以PHGG表型可塑性为治疗性脆弱性。此外，我们的发现表明肿瘤表型可塑性（即过渡疗法）和PHGG生态系统中疾病的表观遗传重编程性能朝向稳定的，转分化的状态。因此，了解关键字：小儿神经胶质瘤；表型可塑性；癌症多组学；数据科学；系统医学；精度肿瘤学。引言小儿高级神经胶质瘤（PHGGS）代表致命疾病，没有任何精确诊断，有效的治疗或预防（Swanton等，2024）。这些侵略性肿瘤破坏了发育过程和组织稳态，导致形态发生，对治疗的抵抗力和免疫逃避（Senft等，2017; Jessa等，2019）。对其病理学的中心是表型可塑性 - 细胞在谱系身份之间适应响应微环境压力的能力。This plasticity arises from epigenetic dysregulation, such as oncohistone mutations like H3K27M (H3F3A) and driver mutations like TP53, ACVR1, etc., which destabilize chromatin structure, trapping cells in metastable, multipotent states and impairing their differentiation hierarchy (Shpargel et al., 2014; Paugh et al., 2011; Jessa et al., 2019）。实际上，这些塑料状态促进了肿瘤的进展和耐药性作为新兴行为，从而创造了不稳定的生态系统。
研究人工智能（GPT-3.5）在为伊斯兰家庭案件发行FATWA中的作用：比较分析
摘要本研究的目的是探索在伊斯兰家族法的背景下发行FATWAS的人工智能，特别是GPT-3的有效性。它研究了GPT-3提供与穆斯林家庭法相一致的准确FATWA的能力，以及与传统方法相比，其提供更快的反应的潜力，从而使FATWAS更容易被全球受众访问。研究问题源于AI对各个领域的影响不断增长，特别是在发布与穆斯林家庭法相关的FATWA中。这项技术提出了有关AI生成的FATWA的权威，准确性，道德意义和可靠性，尤其是在伊斯兰家庭法等敏感地区的关键问题。本研究采用定性方法，从FATWA书籍，期刊文章，报告，会议论文和法学学院收集的信息。本文强调了FATWA发行的重要性，技术在宗教实践中的作用的演变，GPT-3的能力，并概述了FATWA发行的历史背景，传统方法论，技术在伊斯兰语境中的作用，对技术对伊斯兰伊斯兰教法的影响，对伊斯兰伊斯兰教法的影响以及GPT-3的应用程序的现有研究和分析的应用程序。它还详细介绍了研究方法，并详细介绍了如何在穆斯林家庭法中为案件（包括婚姻，离婚和继承）进行信息和分析。此外，它解决了GPT-3发出的关于穆斯林家庭法问题的FATWA的一致性和不一致。研究发现，GPT-3.5在发行与家庭案件相关的FATWA方面对用户友好且有效，从而使宗教裁决更容易获得。然而，它还揭示了GPT-3.5在家庭法案件中发布了不正确的FATWA，尤其是在涉及婚姻，离婚和继承的问题中。因此，研究建议依靠经过认证和可靠来源的FATWA。
糖尿病患者的致命散布黑梅利病
在马来西亚，黑麦片并不是一种通知的疾病，而是死亡率很高，尤其是在糖尿病患者中。半糖尿病病可能是致命的，其中有16％至37％的病例出现非特异性症状，使早期诊断变得复杂。一些患者患有或没有菌血症的脓肿。我们提出了一种糖尿病患者的致命疾病，具有模糊的初始症状。值得注意的是，她表现出较低的化粪池参数，包括正常的白细胞计数和低C反应性蛋白水平，这掩盖了抗fection的严重程度并延迟了适当的治疗。缺乏早期放射学发现和特定的实验室测试，使诊断过程更加复杂。此案强调了提高临床意识的必要性以及诊断工具的发展，尤其是在高风险人群中，以促进及时的干预措施并减轻致命的结果。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP11）：120-122。 doi：10.47836/mjmhs20.s11.25马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP11）：120-122。 doi：10.47836/mjmhs20.s11.25
研究肝硬化患者的肠道脂肪酸结合蛋白-2及其与质子泵抑制剂长期使用的关系
II组中代理的主要迹象是腹水，其百分比为86.7％，其次是黄疸和静脉曲张出血，每一个的百分比为56.7％。肝脑病也有43.3％的患者报道。在实验室测试方面，代偿组中的血红蛋白水平明显低于对照。在补偿和代偿参与者中，血小板明显低于对照组。此外，表1表明，肝功能测试包括AST水平和胆红素总的代偿性患者和对照组明显更高，而血清白蛋白的代偿性低于补偿参与者和对照组明显低。凝血酶蛋白时间显着延长。根据表1，代偿组中的AFP显着增加了，而不是补偿。没有发现统计显着性差异
在由稀有特异性激动剂驱动的神经元腹腔细胞命运期间解码转录身份
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经Peer Review的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年12月24日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.23.630055 doi：Biorxiv Preprint
公共访问父亲案例信息
1。有理由相信虐待儿童和/或忽视儿童（CA/N）可能是死亡或几乎死亡的一个因素。和/或2。儿童死亡或几乎死亡是突然的，出乎意料的且无法解释的，孩子不到三（3）岁。DCS与执法DC的协调将与执法机构（LEA）协调儿童死亡和/或近乎死亡的评估，并在必要和适当的情况下与死因裁判官协商。DC评估不得干扰或复制LEA调查。DCS本地办公室应完成一项评估，其中包括从LEA获得的信息或完成联合DCS/LEA评估。如果DCS不参与联合评估，则执法人员和LEA报告的信息是完成评估所谓的虐待或忽视报告的资源（311）。例如，在LEA报告中可以找到访谈日期和出生日期。
人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。
采用材料挤压法制造的具有不同浓度的功能梯度材料的拉伸和疲劳分析
本研究采用材料挤出 (MEX) 技术，特别是多材料单挤出系统，通过混合 PLA 和 TPU 材料来制造功能梯度材料 (FGM)。该过程引入了旨在增强材料界面的梯度过渡。在拉伸和疲劳载荷条件下，对一系列浓度模式（按体积计从 20% 到 80% 的 FGM）进行系统评估。在制造过程中，对实验参数进行细致的控制，包括应力水平、应力比和频率。表征过程需要对 FGM 界面进行比较分析。结果显示，无论材料浓度如何梯度变化，界面强度都有显著增强。这种增强在从较软到较硬的材料成分过渡期间尤为明显。本研究的主要目标有两个：阐明材料在拉伸-拉伸载荷情况下的行为，并全面了解 FGM 界面的复杂性。
亲爱的 Fathima M
• 开发了一种由蛋壳制成的补充剂，并在国际会议上获得了最佳论文演讲奖，从而使人们对替代钙源的认识提高了 15%。 • 开展饮食咨询课程，使患者的营养状况在三个月内平均改善了 10%。 • 在高血压案例研究中调查了生活方式改变对血压控制的有效性，从而开发了一种饮食干预措施，使平均血压水平降低了 12%。 • 促进糖尿病检查计划，使 50 人早期发现糖尿病并随后参加管理计划。 • 领导了一个创新细胞项目，专注于开发健康的披萨品种，使校园餐饮设施中营养披萨的销量增加了 20%。 • 组织并执行了以小米为基础的活动“食品中心 2023”，使当地社区消费者对小米产品的认识和消费量增加了 30%。
TFEB 在发育和再生过程中调控小鼠肝细胞命运
已清楚的是，胎儿和出生后肝脏 (LPC) 中的多能干细胞能够分化为肝细胞和胆管细胞。然而，与 LPC 分化有关的信号通路仍未完全了解。转录因子 EB (TFEB) 是溶酶体生物合成和自噬的主要调节因子，已知其参与成骨细胞和髓系分化，但它在肝脏谱系承诺中的作用尚未得到研究。我们在这里表明，在发育和再生过程中，TFEB 驱动小鼠 LPC 分化为祖细胞/胆管细胞谱系，同时抑制肝细胞分化。遗传相互作用研究表明，Sox9 作为前体细胞和胆道细胞的标志物，是 TFEB 的直接转录靶点，也是其影响肝细胞命运的主要介质。总之，我们的研究结果确定了一条控制肝细胞谱系承诺的未探索的通路，其失调可能在胆道癌中发挥作用。