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雪微生物在雪融化后定居北极土壤
抽象的北极土壤经常受到空降，海洋或动物来源的微生物侵袭，这可能会影响当地的微生物群落和生态系统功能。然而，在冬季，北极土壤是从雪以外的外部来源分离出来的，这是微生物的唯一来源。通过雪微小的ISMS成功地殖民地殖民化，取决于入侵和居民社区的生存和竞争能力。使用浅shot弹枪元素测序和扩增子测序，本研究监测了整个雪融化的雪和土壤微生物群落，以研究北极土壤的定殖过程。由于观察到成功定殖的所有特征，因此可能发生微生物定植。源自雪的定植微生物已经适应了当地的环境条件，随后在北极土壤中经历了许多相似的条件。此外，与竞争相关的基因（例如运动和毒力）在雪样融化时在雪样中增加。总体而言，在土壤中发现了一百个潜在成功的殖民者，因此证明了熔融过程中土壤中雪微生物的沉积和生长。
研究论文 宫颈癌术后放疗后循环淋巴细胞亚群的预后价值
背景与目的：循环淋巴细胞亚群对接受术后放疗的宫颈癌患者的预后价值尚不明确。本研究旨在探讨这些淋巴细胞亚群对该患者群体的预后意义。方法：采集101例宫颈癌患者术后放疗前的外周血样本。采用流式细胞术确定淋巴细胞亚群的比例和绝对计数，包括总T细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、自然杀伤（NK）细胞和B细胞。采用Kaplan-Meier方法和Cox回归分析估计总生存期（OS）并确定关键的预后因素。生成受试者工作特征（ROC）曲线以评估预测准确性。结果：生存分析显示，与NK细胞水平较高的患者相比，NK细胞比例降低（P = 0.02）或NK细胞计数减少（P = 0.01）的患者的总生存期（OS）明显较差。单因素Cox分析显示，NK细胞比例（P=0.025；HR，0.33；95%CI，0.12～0.87）和NK细胞计数（P=0.015；HR=0.28）均显著影响OS。多因素分析显示，CD4+T细胞比例（P=0.02；HR，0.08；95%CI，0.01～0.72）和NK细胞计数（P=0.08；HR，0.11；95%CI，0.01～1.37）为独立的预后因素。NK细胞计数预测1、2、3年生存率的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.66、0.76、0.68。与早期诊断的患者（特别是 IB3 和 IIA 期）相比，IIIC1 期患者的 NK 细胞绝对计数和比例均显著降低。结论：我们的研究发现，治疗前的循环 NK 细胞计数和比例水平可作为接受术后放疗的宫颈癌患者的有希望的预后生物标志物
如何引用本文 Ghanem SS、Abdulkreem EM、Alfurayh MS 等人 (2025 年 2 月 1 日) HbA1c 在糖尿病随访和控制中的作用
事实上，有不同的生物标志物可用于评估血糖控制。糖化血红蛋白 (HbA1c) 已成为一种关键的生物标志物，因为它能够反映长期（三个月）内的平均血糖水平。HbA1c 是由红细胞中的血红蛋白非酶糖基化形成的，其水平受血液中现行葡萄糖浓度的影响。它可以在一天中的任何时间进行，不需要任何特殊准备，例如空腹测量空腹血糖水平或进行口服葡萄糖耐量测试 (OGTT) 和每日血糖变化 [4] 。国际委员会和美国残疾人法案 (ADA) 现已推荐使用 HbA1c 来诊断糖尿病。它还被用作糖尿病高危人群的筛查测试 [5] 。因此，HbA1c 为长期血糖控制提供了宝贵的见解，并广泛用于临床实践中以指导糖尿病管理 [6] 。
一种简单的方法，可以在原位杂交后识别神经板阶段的海囊脑谱系细胞
克莱尔·哈德森（Clare Hudson）。一种简单的方法，可以在原位杂交后在神经板阶段识别海腹脑谱系细胞。Simon G. Sprecher。大脑发育。方法和协议，施普林格，第325-345页，2020年，《分子生物学中的方法》，978-1-4939-9731-2。10.1007/978-1-4939-9732-9_18。hal-02322828
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
流感和新冠肺炎双重疫苗接种后出现严重水肿性面部肌炎：病例报告
特发性炎症性肌病 (IIM) 或肌炎是一组异质性自身免疫性疾病，可影响多个器官，包括肌肉、皮肤、关节、肺、心脏和胃肠道。虽然有报道称 SARS-CoV-2 感染后会出现新发肌炎，但与 COVID-19 疫苗接种相关的病例仍然很少。我们描述了一名 22 岁男性的独特病例，该患者在接种 SARS-CoV-2 和流感疫苗一至两周后发病，该患者出现类似于血管性水肿的严重进行性水肿性面部肌炎。这最终导致诊断为全身性炎症性肌炎，广泛累及手臂和腿部的近端肌肉。我们概述了临床病程、诊断调查和治疗方法，并讨论了 SARS-CoV-2 感染或基于 mRNA 的疫苗接种引起的炎症性肌炎的潜在分子机制和现有文献。
过敏性休克后完全性心脏传导阻滞
房室 (AV) 结的传导障碍可能是短暂的、间歇性的或永久性的。它们可能是由于生理变化引起的，例如迷走神经张力增加，也可能是由于病理原因引起的，例如先天性缺血性心脏病、瓣膜疾病和医源性药物。文献中已报道了因药物而发生房室传导阻滞并需要永久植入起搏器的病例 (1,2)。目前，现有文献中没有将头孢克肟与房室传导阻滞直接联系起来的具体病例报告。然而，其他头孢菌素，如头孢曲松，与心血管事件有关，通常是组胺释放引起的过敏反应或心律失常 (3)。虽然头孢克肟通常被认为是安全的，但与其他抗生素类似，也有罕见的心血管副作用病例报告，包括传导障碍。本文介绍了一例由第三代头孢菌素头孢克肟引起的完全性心脏传导阻滞病例，在随访期间需要植入起搏器。
2型糖尿病患者随访期间的专业间通信：一项探索性研究
摘要。对2型糖尿病（T2DM）患者的随访涉及几名医疗保健专业人员。他们的交流质量对于优化护理至关重要。这项探索性工作旨在表征这些沟通及其问题。对全科医生（GP），患者和其他专业人员进行了访谈。数据分析，结果是通过人地图构建的。我们进行了25次访谈。GP，患者，护士，社区药剂师，医学专家和糖尿病学家是T2DM患者随访的主要参与者。发现了三个沟通问题：到达医院糖尿病学家的困难，接受报告的延迟以及患者传播信息的困难。根据工具，护理途径和新角色讨论了结果，以支持T2DM患者随访期间的通信。
2型糖尿病患者随访期间的专业间通信：一项探索性研究
摘要。对2型糖尿病（T2DM）患者的随访涉及几名医疗保健专业人员。他们的交流质量对于优化护理至关重要。这项探索性工作旨在表征这些沟通及其问题。对全科医生（GP），患者和其他专业人员进行了访谈。数据分析，结果是通过人地图构建的。我们进行了25次访谈。GP，患者，护士，社区药剂师，医学专家和糖尿病学家是T2DM患者随访的主要参与者。发现了三个沟通问题：到达医院糖尿病学家的困难，接受报告的延迟以及患者传播信息的困难。根据工具，护理途径和新角色讨论了结果，以支持T2DM患者随访期间的通信。
静脉溶栓后，通过机器学习预测与急性缺血性中风相关的糖尿病的结果
本队列研究旨在利用机器学习技术评估急性缺血性卒中 (AIS) 合并糖尿病患者静脉溶栓后的预后结果。分析使用来自沈阳市第一人民医院的数据进行，涉及 2018 年 1 月至 2023 年 12 月接受溶栓治疗的 3,478 名患有糖尿病的 AIS 患者，最终在筛选后关注 1,314 名患者。测量的主要结果为 90 天改良 Rankin 量表 (MRS)。采用 80/20 的训练测试分割进行模型开发和验证，采用各种机器学习分类器，包括人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF)、XGBoost (XGB) 和 LASSO 回归。结果表明，XGB 模型的平均准确率为 0.7355 (±0.0307)，优于其他模型。溶栓后预后的关键预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 和血小板计数。研究结果强调了机器学习算法（尤其是 XGB）在预测糖尿病 AIS 患者功能结果方面的有效性，为临床医生提供了有价值的治疗计划工具，并根据接收者操作特性 (ROC) 分析和准确性评估改善了患者结果预测。