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World File Search SystemGilligan
引用efe o，al jurdi A，Eiting MM，Marks CR，Cote MA，Wojciechowski D，Safa K，Gilligan H，Azzi J，Goyal J，Goyal N，Raynaud M，Loupy A，Loupy A，Weins A和Riella A和Riella A and Riella
蛋白尿与肾移植受者（KTRS）中同种异体移植和患者存活率的减少有关（1，2）。在钙调神经磷酸酶抑制剂上的KTR中，优化阻断肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS）的药物通常受到不良反应（例如高钾血症）的限制（3，4）。此外，没有随机对照试验研究了KTR中SGLT-2抑制剂的抗蛋白尿作用。因此，需要其他策略来减少蛋白尿中的蛋白尿和延长同种异体移植的存活。在患有足细胞病的患者和肾小球肾炎的患者中，钙调神经蛋白抑制剂（CNIS）通过免疫和非免疫作用降低蛋白尿，例如血管收缩和足细胞稳定作用（5）。另一方面，它们还可以通过多种机制引起蛋白尿，包括管状损伤，血栓性微血管病和肾小球硬化症（6-9）。- CNIS还可以通过氧化应激和血管收缩损害内皮功能，进一步导致肾小球损伤和蛋白尿。相比之下，Belatacept不具有这些血管活性特性，可能支持更健康的内皮和降低的蛋白尿。一些临床前研究假定了共刺激阻塞的抗蛋白尿作用（10，11）。在蛋白尿KTR的回顾性队列中，CNIS的BELATACEPT转化或雷帕霉素（MTOR）抑制剂的哺乳动物靶标与转化后12个月的蛋白尿降低有关（7）。但是，这没有
影响报告22024
Rajiv and Bhagya Devulapalli Leonard and Patricia DiNote Diamond Business Communications Jorge Diaz and Ingrid Hernquist Laura Dimaggio Paul F. Dosch Linda and Jeff Dougherty Brian Engstrom* Colleen Flanagan Damon Flynn Fox Rothschild, LLP Susan and Howard Freeman Kathryn Fuller* GEICO Local Office Gerhart Electric, Inc. Vanguard Charitable Glenn和Ellen Perillo慈善捐赠基金的Peter Gilligan Gilligan Familaite Fund先生和夫人慈善基金，Fidelity慈善慈善机构Irene Irene Goldfarb Kierstin Gray Diane和Stephen Hamer Hanlon Niemann＆Wright，P.C。大卫·哈维尔·道格拉斯·霍诺德·霍诺德·阿尔克斯·汉尼克·卡罗尔和斯蒂芬·亨特·帕利沃伊家族基金会indegene razia和nasri jebran josloff工业有限责任公司纳丁和戴维·凯瑟·凯瑟·卡恩斯·卡恩斯·卡恩斯kraus
C1酯酶抑制剂
349 L7 Anaesthetics - Medics - Cons Russell Perkins 349 L7 Pre-Op Admission Team Martin Harty 349 L7 Dietetics - Children's Niamh Gilligan 349 L7 Major Trauma MRI AHP Sarah Adcock 349 L7 Physiotherapy - MRI Emma Barrett 349 L7 TRAF Salt CYPS Nicola Kenworthy 349 L7 Speech Therapy Acute Med Susanna Durant 349 L7 Anaesthetics Consultants Paul Lancaster 349 L7 Cytopathology Miles Holbrook 349 L7 Histopathology Lucy Foster 349 L7 Microbiology And Virology Kirsty Dodgson 349 L7 Microbiology Frances Garraghan 349 L7 Pharmacy Community Staff Elaine Chow 349 L7 Adult Clinical Services - Pharmacy Kathrine Parker 349 L7主X射线Eleni Kariki 349 L7超声 - Trafford Rachel Urbanski 349 L7 CDH-成像David David Tomkinson 349 L7 Ultrasound -Trafford Rae Anne Cunningham
伯克霍尔德菌选择性琼脂
伯克霍尔德菌琼脂以 PC 培养基为基础，该培养基最初由 Gilligan 发明。研究发现，这种培养基比麦康凯琼脂更适合伯克霍尔德菌的生长。培养基中的酪蛋白糖和酵母提取物提供碳、氮、长链氨基酸、维生素 B 源和其他必需营养素。结晶紫和抗菌剂用作选择剂。结晶紫和万古霉素可抑制革兰氏阳性球菌，包括肠球菌和葡萄球菌。多粘菌素 B 和庆大霉素等抗生素可抑制革兰氏阴性细菌。伯克霍尔德菌代谢丙酮酸形成碱性终产物。蔗糖和乳糖是可发酵碳水化合物。酚红指示剂在碱性 pH 下从粉橙色变为粉红色。如果出现带有黄色晕圈的绿褐色菌落或被粉红色区域包围的白色菌落，则可能存在伯克霍尔德菌。
9（情感）
在她的文章中，伯大尼·米兰达·史密斯（Bethany Miranda Smith）研究了在技术资本主义时代构成主观性的人格化和自我参考性的悖论。她说明了数字消费和精神病医学的过度如何影响抑郁，创伤和分散时间的经历。乔治·格里菲斯（George Griffiths）通过探索约翰·科尔特兰（John Coltrane）的作品以及创造爵士乐的逐步过程来研究爵士乐，情感和灵性的相互作用。哈丽雅特·鲍尔（Harriet Ball）通过卡罗尔·吉利根（Carol Gilligan）的“统治”以及她的作品对道德哲学的影响探讨了伦理学中情感的遗产。拉斐尔·亨利（Raphael Henry）在获得幸福时深入研究了爱的心理和哲学上的必要性。Bentham Digest的目的是尽可能多地包括各种视角，以期使所有人都可以访问令人兴奋的哲学写作。因此，与以前的问题一样，我们接受了UCL学生和UCL以外的学生的意见。本期所包含的文章是个别贡献者的意见。与第8期一样，我们决定将一篇文章纳入UCL哲学教授的建议，内容涉及他们最近喜欢阅读，听或观看的哲学相关内容。
评估糖尿病性视网膜病变的深度学习系统
4。Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。 内分泌学领域。 13，946915（2022）5。 das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。 生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。 Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。 ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。 7。 Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。 斯坦福教育的报告。 2016。 8。 Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。内分泌学领域。13，946915（2022）5。das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。7。Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。斯坦福教育的报告。2016。8。Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2018：2724-2727。9。Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2019：152-157。10。刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉