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国际AIDA网络脊柱关节炎注册中的开发和实施
卟啉单胞菌（牙龈疟原虫）是一种革兰氏阴性菌细菌，是牙周炎的主要病因，牙周炎是与牙周疾病发展密切相关的疾病。牙周炎的进展是一种慢性传染病，与炎症性免疫反应无关。炎性细胞因子通过免疫调节作用于牙周组织，从而导致牙周组织破坏。最近的研究已经建立了牙周炎与各种全身性疾病之间的联系，包括心血管疾病，肿瘤和神经退行性疾病。神经退行性疾病是由免疫系统功能障碍引起的神经系统疾病，包括阿尔茨海默氏病和帕金森氏病。神经退行性疾病的主要特征之一是一种受损的炎症反应，它通过小胶质细胞激活介导了神经素的肿瘤。一些研究表明，牙周炎与神经退行性疾病与牙龈疟原虫作为主要罪魁祸首之间存在关联。牙龈牙龈可通过多种途径（包括肠脑轴）穿越血脑屏障（BBB），或介导神经素的炎症和损伤，从而影响神经元的生长和生存，并参与神经退行性疾病的发作和进展。然而，缺乏关于神经退行性疾病的传染性起源的研究的全面和系统摘要。本文回顾并总结了牙龈疟原虫与神经退行性疾病及其可能的调节机制之间的关系。本综述为理解神经退行性疾病发展的理解提供了新的观点，并突出了研究和开发用于治疗神经退行性疾病的量身定制药物的创新方法，尤其是从它们与牙龈疟原虫关联的角度来看。
实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿
iorgulescu，J。B.等。 （2025）。 对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。 癌症细胞病理学，133（1），E22930。 https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的，并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证，或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。 Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。 idylla™KRAS，EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途（RUO），而不是用于诊断程序。 idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规，在欧洲标记为美国II级设备，该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备，并在许多其他国家注册。 Biocartis和Idylla™是欧洲，美国和许多其他国家的注册商标。 Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。 idylla™可在欧洲，美国和许多其他国家 /地区出售。 请与Biocartis代表一起检查可用性。 ©2025年2月，Biocartis NV。 保留所有权利。B.等。（2025）。对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。癌症细胞病理学，133（1），E22930。https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的，并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证，或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。idylla™KRAS，EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途（RUO），而不是用于诊断程序。idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规，在欧洲标记为美国II级设备，该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备，并在许多其他国家注册。Biocartis和Idylla™是欧洲，美国和许多其他国家的注册商标。Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。idylla™可在欧洲，美国和许多其他国家 /地区出售。请与Biocartis代表一起检查可用性。©2025年2月，Biocartis NV。保留所有权利。
利用主动，道德t
在以前所未有的数字复杂性为标志的时代中，赛景观景观正在以惊人的速度发展，挑战了传统的防御范式。高级持续威胁（APTS）揭示了常规安全措施中的内在漏洞，并强调了迫切需要对连续，适应性和积极主动的策略，这些策略将人类的洞察力与尖端的AI技术无缝整合在一起。本手稿探讨了代理AI和Frontier AI的融合如何通过重新建立网络框架（例如网络杀戮链），增强威胁性智能过程以及将强大的道德治理嵌入在AU的响应系统中。借鉴了现实世界的数据和前瞻性观点，我们研究了实时监控，自动化事件响应以及永久学习在锻造稳定，动态的防御生态系统中的作用。我们的愿景是将技术创新与坚定不移的道德监督协调，以确保促进AI-Drienden的安全解决方案坚持公平，透明和问责制的核心人类价值，同时反对新兴的网络威胁。
AI在病理学中的力量：医疗保健的新领域
人工智能（AI）正在迅速转化医疗保健，疾病诊断的基石病理学也不例外。本评论探讨了AI驱动病理的新兴领域，强调了其彻底改变诊断准确性，效率和个性化医学的潜力。我们检查了AI在分析组织病理学图像中的关键应用，包括对癌细胞的自动检测和分类，鉴定微妙的疾病模式以及对生物标志物的定量评估。此外，我们讨论了AI与其他OMICS数据（例如基因组学和蛋白质组学）的整合，以对疾病和指导治疗决策产生全面的理解。还解决了在病理学中实施AI解决方案的挑战和机会，包括数据标准化，算法验证和道德考虑。最终，病理学中的人工智能代表了医疗保健领域的新领域，有望用强大的病理学家使用强大的工具来改善患者的结果并迎来精确诊断的时代。
基础生物多样性信息计划（FBIP）
协议草案必须构成该文件的一部分，该文件将与该提案一起提交，并应与提案中指定的角色，责任和预算一致。该协议必须以公平的精神起草，并且必须具有有关权利的细节（例如版权，出版物，知识产权等。项目中的产品或其他开发项目），知识利用以及付款，进度，最终报告和机密性等事务。协议此外，详细详细介绍了财团治理的条件和安排（在一定程度上为有效的合作提供了足够的保证），财务状况，如果适用，基本知识应贡献，责任，纠纷和信息共享。项目负责人将在分配裁决后的3个月内提交最终的财团协议。
具有妊娠糖尿病史的女性中特定饮食模式与心脏代谢结局的关联：范围评论
人脑分为控制和协调独特功能的各种解剖区域。前额叶皮层（PFC）是一个大脑区域，包括一系列神经元和非神经元细胞类型，与皮层区域共享广泛的互连，并且在认知和记忆中起关键作用。通过胚胎发育及时出现不同的细胞类型对于解剖学上完美且功能性的大脑至关重要。无法直接追踪人脑中的细胞命运发展，但是单细胞转录组测序（SCRNA-SEQ）数据集为剖析细胞异质性及其分子调节剂提供了机会。在这里，使用胎儿阶段的人类PFC的SCRNA-SEQ数据，我们在PFC发育过程中阐明了不同的瞬时细胞态及其基因调节电路。我们进一步确定，不同的中间细胞状态由特定基因调节模块组成，该模块使用离散的发育路径到达末端命运所必需的。此外，在使用硅基因敲除和过表达分析中，我们在少突胶质细胞祖细胞的谱系规范过程中验证了至关重要的基因调节成分。我们的研究说明了独特的中间状态和特定的基因相互作用网络，这些网络需要进一步研究其对典型大脑发育的功能贡献，并讨论如何收获这些知识来在挑战神经发育障碍方面进行治疗干预。
稀有疾病的新领域早期诊断
AI是指机器执行通常需要人类智能的任务的能力，包括学习，解决问题和决策。许多AI算法在支持RDS和非RDS的诊断方面具有值得注意的优势。AI的一个名为ML的分支允许机器从其经验中学习，并且在不需要明确编程的情况下变得更加有效。通过三种主要类型的算法，ML在诊断中起着至关重要的作用：（a）识别模式的无监督； （b）受监督，根据先前的示例对或预测； （c）加强学习，它使用奖励和惩罚过程来制定克服特定障碍的策略。一个称为DL的ML技术的子集专注于图片识别。通过将复杂的映射分解为简单的映射，DL允许进行更有效的分析[4]。最后，可以使用天然
地理位置 - 绿色能源边界会议计划
推动可持续的城市期货16：00-16：20受邀演讲：对罗马尼亚最近的地热招标进行故障排除。如何处理招标和实现跑步项目期间的计划失败？- ViktóriaFörsternéNán（匈牙利的Foratherm Kft。）16：20-16：40罗马尼亚的地热项目，从思想到现实。案例研究：beiuș和塔纳德地区 - Marian Bordeianu 1,2，Alexandru Schlett 3，LuanaCălburean1，Alena Finogenova 3（1 Transgex sa Oradea 3（1 Transgex sa Oradea，2 paletheriology and quaternary and Quaternary of Quaternary and quaternary of star-ubbb Institute，babe babe babe babe bube by-bolyai of cluiai of cluj nops or cluj naps- 33 16:40—17:00 Seismic Modelling of Beiuș Geothermal Field — Juri Muzi, Vita Kalashnikova, Alena Finogenova (PSS-GEO, Norway) 17:00—17:20 Electric Surveys Applicability for Geothermal Project Beiuș (Romania): Forward 2D Modelling, Inversion and Recommendations for Field Work — Alena Finogenova 1 , Juri Muzi 1，Vita Kalashnikova 1，Alexandru Schlett 1，Marian Bordeianu 2,3（1 PSS-GEO，挪威； 2 Transgex SA，Romania，Romania，3 Star-ubb Institute，Babeș-Bolyai Bolyai University of Cluj-napoca）
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。