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是由平山疾病引起的姿势震颤，模仿了本质震颤
姿势震颤是一个身体部位的非自愿节奏摇动，当个人保持对重力的位置时发生。姿势震颤通常会影响上肢，并且会大大损害日常活动。及时，准确的诊断对于有效治疗至关重要。基本震颤（ET）是姿势震颤的常见原因[1]。主要差异诊断包括必需的震颤，生理震颤，神经退行性疾病，药物诱导的震颤，遗传性疾病，结构性脑损伤和代谢障碍。临床医生经常遇到因重叠症状和非典型特征而导致的这些病因的困难。我们提出了由广山疾病引起的姿势震颤的案例，这是ET的一种罕见但重要的鉴别诊断。这种情况的独特特征强调了在评估手动震颤的年轻人时考虑考虑武山疾病的必要性。
Mango Supply Chain 的建议 Hamza Hussain 1 , Hira Nazir 2 , Muhammad Samiullah 3* , Muhammad Danial Faiz 4 , Muhammad Adnan Faiz 5 , Adnan
芒果供应链的建议 Hamza Hussain 1 , Hira Nazir 2 , Muhammad Samiullah 3* , Muhammad Danial Faiz 4 , Muhammad Adnan Faiz 5 , Adnan Manzoor 5 1 Muhammad Nawaz Shareef 农业大学，木尔坦。 2 巴基斯坦木尔坦爱默生大学网络安全系。 3 巴基斯坦木尔坦卡西姆普尔国立商务研究生院。HED 4 南旁遮普木尔坦学院数学系 5 巴基斯坦木尔坦爱默生大学商务与公共管理系* 通讯作者：Muhammad SamiUllah，samiiub@gmail.com。引用 | Hussain. H, Nazir. H, Samiullah. M, Faiz. M. D, Faiz. M. D, Manzoor. Adnan，“基于人工智能的芒果供应链建议方法”，IJIST，第 06 期第 04 期，第 1913-1931 页，2024 年 11 月 收到 | 2024 年 10 月 26 日 修订 | 2024 年 11 月 19 日 接受 | 2024 年 11 月 20 日 发布 | 2024 年 11 月 21 日。
引用本文为：Waqar Rasool Minhas，先生。 Hassan Saleemi、Mohanad Faris Raheem、Shahad Sabah Khalid、Hira Aslam、Waqas Ahmad (2024) Crispr 工程
摘要：目的：本研究的目标如下：比较使用 CRISPR 改造的微生物降解未减排污染物的效率与自然产生的微生物的效率。这些污染物包括塑料、重金属、杀虫剂和 PCB。本研究旨在确定 CRISPR-Cas9 进行的基因操作是否可以提高这些微生物的降解潜力，尤其是在污染场地的环境条件下，污染物难以去除。目标：本研究回答的主要问题是确定通过 CRISPR 对微生物菌株进行的修饰与天然菌株相比在多大程度上提高了生物降解效率。第二个目标是确定污染物类型对微生物降解的影响，以及研究 CRISPR 修饰数量与生物降解效率之间的相关性。方法：总共通过对天然或通过 CRISPR 技术进行基因改造的微生物菌株进行实验测试获得了 220 个响应。通过在实验室试验中量化污染物在一定时间内的质量减少来确定生物降解的效率。所分析的化学物质包括塑料、重金属、农药和多氯联苯 (PCB)。研究中使用的检验包括方差分析、Kruskal 和 Wallis 检验、回归检验和卡方检验。使用 SPSS 23 版进行统计分析，并以箱线图的形式对这些结果进行数据可视化，用于方差分析和 KW，以带有回归线的散点图的形式进行回归分析，以条形图的形式进行卡方检验。然后，这些数字提供了根据不同微生物菌株和污染物类型对生物降解性能的更好比较。回归分析还揭示了使用图形表示生物降解效率与 CRISPR 修饰次数的关系。结果：基于方差分析和 Kruskal-Wallis 检验的分析表明，降解效率
教授希兰迈机场
在他的整个职业生涯中，Saha 教授一直领导着光伏和传感器技术领域的开创性研究。早在 1974 年，他就实现了 CdS-Cu₂S 太阳能电池 7% 的效率，这一成就标志着印度在太阳能电池制造领域的早期进步之一。1988 年，他在 Jadavpur 大学任职期间，建立了领先的 IC 设计和制造中心，在那里他改进了用于气体检测、压力传感和甲烷气体监测的硅基光电和 MEMS 传感器。后来，在 2010 年，他加入 BESU（现为 IIEST Shibpur），领导新成立的绿色能源和传感器系统卓越中心 (CEGESS)。在他的领导下，该中心建立了用于硅太阳能电池制造和智能微电网技术的尖端设施。他的团队成功制造了高效太阳能电池，包括 Al-BSF、PERC、TOPCon 和 HJT 电池，效率高达 20%。
MKSSS的SMT。 Hiraben Nanavati管理学院＆...
气候变化可能是灾难性的，并且已成为对人类文明的紧急全球威胁。科学是复杂的，关于气候变化及其未来影响的威胁仍然存在许多未知数。现在，“碳足迹”一词通常用作活动量（通常以吨为单位）的缩写。燃烧化石燃料，森林砍伐和水泥产量产生的碳排放量在大气中积累。气氛没有足够的能力吸收这些排放。因此，当在总足迹的背景下呈现碳足迹时，将碳排放量以吨为单位表示，作为分离这些碳排放所需的生产陆地面积的数量。真正的解决方案需要全球行动，但是在日常生活中可以做出一些选择，以减少对环境的个人影响。
Ichiro Hirao职位：首席科学官地址Ichiro Hirao职位：首席科学官地址
1995-1997印第安纳大学化学系副科学家1997-2001 Yokoyama Cytologic Project，ERAO，日本科学与技术公司。 2001-2002蛋白质制备/NMR设施团队负责人，Riken Genomic Sciences Center。 2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。 2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。 2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。 Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。 J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，1995-1997印第安纳大学化学系副科学家1997-2001 Yokoyama Cytologic Project，ERAO，日本科学与技术公司。2001-2002蛋白质制备/NMR设施团队负责人，Riken Genomic Sciences Center。2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。 2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。 2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。 Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。 J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，Commun。，14，195（2023）。具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。K. Matsunaga，M。Kimoto，K. Matsunaga，M。Kimoto，2007-2015 tagcyx Biotechnologies 2007-2015北海道大学化学科学与工程研究生院访问教授，北海道大学2008-2013团队负责Riken Life Science技术中心合成分子生物学团队2013 - 2015年，2013 - 2015年团队负责A*Star，新加坡，2016 - 2022年科学报告，2018 - 2020年化学生物学区域的编辑委员会成员，担任生物工程和纳米技术研究所执行主任（IBN），*STAR，新加坡2021 - 2022年的STAR； Xenolis Pte。tagcyx Biotechnologies 2007-2015北海道大学化学科学与工程研究生院访问教授，北海道大学2008-2013团队负责Riken Life Science技术中心合成分子生物学团队2013 - 2015年，2013 - 2015年团队负责A*Star，新加坡，2016 - 2022年科学报告，2018 - 2020年化学生物学区域的编辑委员会成员，担任生物工程和纳米技术研究所执行主任（IBN），*STAR，新加坡2021 - 2022年的STAR； Xenolis Pte。
人工智能平台用于识别复发风险较高的原发性前列腺癌患者 Wei Huang, MD1,2, Parag Jain2, Ramandeep Randhawa2,3, Bijay S Jaiswal2, Samuel Hubbard1, Hirak Basu4, Rajat Roy2 1威斯康星大学麦迪逊分校病理学和实验室医学系, 2加利福尼亚州PathomIQ, Inc, 3南加州大学数据科学和运营系, 4MD 安德森癌症中心 GU 肿瘤学系
目前，尚无批准的原发性前列腺癌 (PCa) 辅助疗法。由于距离复发时间较长，且缺乏预测一线治疗后复发的强有力生物标志物，因此无法在短时间内完成临床试验并获批辅助疗法。人工智能 (AI) 为从 PCa 组织中提取关键形态特征作为人眼无法发现的预后标志物提供了独特的机会 [1-3]。我们构建了一个基于 AI 的平台来分析 PCa 的 H&E 染色组织学图像。我们的平台可以准确检测、分级和量化患者组织图像中的 PCa [4,5]。在这里，我们展示了该平台如何通过无监督提取来识别形态特征，这些特征表明根治性前列腺切除术 (RP) 后 3 年内出现生化复发，准确率为 84%。我们的结果表明，与目前临床使用的任何其他标志物相比，我们的方法更能预测术后疾病复发。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法