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引用Paneni，Francesco，Joshua A. Beckman，Mark A. Creager和Francesco Cosentino。 2013年。“糖尿病和血管疾病：病理生理，诊所
高糖节和辛瑞氏菌的关键蛋白播放术和complication。反过来，ROS通过内皮功能障碍和漏气性，在沉淀糖尿病血管疾病中起主要作用。更好地理解ROS生成途径可能会为在这种环境中制定新型治疗策略的血管复杂性提供基础。部分评论Willfocus在最纯净的ADVANCASSIN-THEADTHOTHOTHO-- physiologicalmechanismsofvasculardisease:(i)emergingroleofendotheliuminobesity-inducedinsulinresistance;(ii)hyperglycemia-dependent microRNAsderegulationandimpairmentofvascularrepaircapacities;(iii)alterationsofcoagulation,plateletreactivity,and microparticlerelease; （iv）表观遗传 - 驱动器生成和proinmmatorgenes。takentogethesenovel InsightSpoints以机制的治疗策略为预防糖尿病中心血管并发症的有前途的选择。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ----------------------------------------------------------------------------------------》关键字糖尿病†血管疾病†病理生理
2024 年 11 月 15 日星期五 Palazzo della Salute，Via San Francesco，90 - 帕多瓦
10.55-12.15 下一代测序和细胞培养模型 主持人：Mario Luca Morieri 和 Paola Fioretto 讨论者：Giulio Ceolotto 和主编 Claudio Franceschi 11.00-11.08 无诱因静脉血栓栓塞症患者的基因分析：从下一代测序分析中获得的见解 Angela Napolitano，医学博士，医学诊所 1，DIMED 11.12-11.20 在 CLCN5 和 OCRL 基因未检测到突变的 Dent 病患者中鉴定新的致病变异：全外显子组测序研究 Monica Ceol，PT Biologa，Nefrologia，DIMED 11.24-11.32 探索 Waldenström 中染色体异常和基因突变之间的串扰巨球蛋白血症：通向新的活性和可用药物的生物标志物之路 Nicolò Danesin，医学专家，血液学，DIMED 11.36-11.44 通过下一代测序分析血浆 miRNA 表达谱的分析前变异性，以揭示骨髓增生异常综合征的特定潜在诊断生物标志物 Alessandra Pinello，实验室技术，实验室医学，DIMED 11.48-11.56 蛋白激酶 CK2 在脂肪生成中的作用：从沉默和基因组编辑到转录组表征的深入研究 Anna Pilatone，生物技术博士，医学诊所 3，DIMED 12.00-12.08 建立垂体腺瘤的 3D 培养模型 Serena Avallone，生物技术博士，内分泌学，DIMED
探索人工智能在实现可互操作和赋能的工业 4.0 方面的可能性和局限性 Francesco Lelli 1 1 蒂尔堡大学，瓦兰德
摘要 本文旨在提高人们对某些互操作性问题的认识，因为我们打算塑造工业 5.0，以实现以人为本的弹性社会。我们主张，随着基于人工智能的解决方案变得越来越普遍，共享小型和特定数据的需求将变得更加强烈。因此，应精心设计数据空间以满足这一需求。我们通过展示人力资源案例研究来推进对话，该案例研究展示了如何预测员工流失的可能性。我们的实验结果表明，我们需要超过 500 个样本来开发一个足以概括问题的机器学习模型。因此，我们的实验结果表明了这个想法的可行性。然而，在中小型公司中，由于样本数量有限，这种方法无法实施。同时，我们主张，如果多家公司加入共享数据空间，则可以克服这一障碍，从而引发互操作性问题。关键词 1 工业 4.0、工业 5.0 互操作性、机器学习、人工智能、人力资源、人员流失。
引用本文：Gloria Cicerone、Alessandra Faggian、Sandro Montresor 和 Francesco Rentocchini (2022)：区域人工智能和环境技术地理：本地人工智能知识是否有助于区域绿色技术专业化？，区域研究，DOI：10.1080/00343404.2022.2092610
区域研究和经济地理学的最新研究表明，本地环境技术发展是各区域提高环境可持续性和实现“绿色”的关键杠杆（Demirel 等人，2019 年；Gibbs 和 O'Neill，2017 年；Truffer 和 Coenen，2012 年）。虽然绿色技术本身可能会产生负面的环境回报（例如其生产工厂产生的资源效率低下和排放，以及其生命周期结束时产生的“电子垃圾”）（Hansen 等人，2021 年），但所谓的“可持续性转型”实际上是经过技术、机构和行为的适当重组，从而可以建立更具环境敏感性的“社会技术系统”（Geels，2002 年）。区域开发环境技术的能力以及专门从事这些技术的发明的能力也得到了研究，结果发现这些技术在空间上分布不均。它们的“关联性”是它们对已有技术的认知接近度的综合，已成为获取这些技术的重要驱动力。
这是以下文章的同行评审版本：Ranzau、Brodie L.、Rallapalli、Kartik L.、Evanoff、Mallory、Paesani、Francesco、Komor、Ale
碱基编辑器是一种基因组编辑工具，可通过对 DNA 中的核碱基进行化学修饰来实现位点特异性碱基转换。腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 利用腺苷脱氨酶将目标腺苷修饰为肌苷中间体，从而将 DNA 中的 A•T 转换为 G•C 碱基对。由于缺乏可以修饰 DNA 的天然腺苷脱氨酶，ABE 是从 tRNA 脱氨酶 TadA 进化而来的。之前利用由野生型 (wt) TadA 组成的 ABE 进行的实验未显示对 DNA 的可检测活性，因此需要定向进化以使该酶能够接受 DNA 作为底物。在这里，我们表明 wtTadA 可以在细菌和哺乳动物细胞中的 DNA 中进行碱基编辑，对 TAC 的序列基序有严格的要求。我们利用这一发现优化了报告基因检测，以检测低至 0.01% 的碱基编辑水平。最后，我们将该分析与完整 ABE：DNA 复合物的分子动力学模拟结合使用，以更好地了解突变 TadA 变体的序列识别如何随着它们积累突变而变化，从而更好地编辑 DNA 底物。
最初发表于：Grossmann，Nico C； Schuettfort，Victor M； Pradere，本杰明； Moschini，Marco； Quhal，法哈德； Mostafaei，Hadi； Soria，Francesco
1泌尿外科，综合癌症中心，维也纳综合医院，奥地利维也纳医科大学； 2瑞士苏黎世大学医院泌尿外科系； 3德国汉堡汉堡大学医学中心泌尿外科系； 4法国旅游学院泌尿外科泌尿外科； 5瑞士卢塞恩卢泽纳·肯顿斯史克特的泌尿外科； 6沙特阿拉伯达马姆国王法哈德专家医院泌尿外科； 7基于证据医学的研究中心，伊朗的巴特里斯医学科学大学； 8意大利都灵都灵大学莫琳特医院泌尿外科系； 9日本冈山冈山大学医学院泌尿外科泌尿外科系； 10俄罗斯莫斯科塞海诺夫大学泌尿外科健康研究所； 11日本东京吉基大学医学院泌尿外科； 12男士健康与生殖健康研究中心，伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学科学大学； 13约旦大学约旦大学医院特种外科泌尿外科系； 14加拿大蒙特利尔健康中心泌尿外科泌尿外科的癌症预后和健康成果部； 15美国纽约州纽约市威尔·康奈尔医学院泌尿外科； 16美国德克萨斯州德克萨斯州西南部泌尿外科系； 17捷克共和国布拉格查尔斯大学第二学院泌尿外科； 18卡尔·兰德斯坦纳泌尿外科研究所，奥地利维也纳； 19欧洲泌尿外科研究基金会，荷兰阿纳姆
康，宁；埃克斯顿，马克；克莱蒙（Clermont），pier-luc；拉塔拉尼（Latarani），玛丽安（Maryam）；男性大卫·金斯利（David Kingsley）； Wang，Yuzhuo和Crea，Francesco（2020）。 EZH2抑制：p
免疫疗法正在彻底改变广泛的癌症的临床管理。然而，由于动态癌症的侵害，确实会发生对免疫疗法的反应或获得对免疫疗法的反应，最终导致免疫逃生。在许多人类癌症中，Zeste 2（EZH2）的进化保守的组蛋白修饰剂造型（EZH2）异常过表达。累积研究表明，EZH2是癌细胞免疫编辑和通过下调免疫识别和激活，上调免疫检查点并创建免疫抑制性肿瘤微环境的主要驱动力。在这篇综述中，我们概述了EZH2在CER免疫编辑中的作用，当前药理EZH2抑制剂的临床前和临床研究以及EZH2抑制剂的前景以及用于癌症治疗的免疫疗法组合。
“马可尼 - 曼加诺”
1A COSTANZO ANGELO DI VITA GIORGIA LOPEZ DIEGO MAIO NICOLO' VENTURA FEDERICO 1B ABRAMO FRANCESCO GRESTA NICOLO' LEONARDI ALFIO MUSUMECI FRANCESCO PARISI ANDREA 1C IMBROSCIANO GIULIA PERDICARO FABRIZIO SCALIA DARIO SIRACUSA FRANCESCO 1D CALTABIANO DAMIANO COCO GIUSEPPE FRANCESCO JUROR FRANCESCO NUNZIO MARANO ANDREA
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
COVID-19 对泌尿肿瘤患者的影响 - PubliCatt
1泌尿外科学院，Cattolica del Sacro Cuore，Largo Francesco Vito 1，00168 Rome，Rome，Rome，Italy 2 Francesco Vito 1，00168，意大利罗马4个研究生学院，cattolica del Sacro Cuore，Largo Francesco Vito 1，00168 Rome 5 Icatt.it†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。 ‡ 这些作者对这项工作做出了同等贡献。