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同型半胱氨酸水平之间的关系，MTHFR C677T
sprabtract背景：在过去的十年中，已经进行了大量研究，以确定同型半胱氨酸和甲基苯二甲酸酯还原酶（MTHFR）基因多态性在多囊性卵巢综合剂（PCOS）的发病机理中的作用，但结果不一致。当前研究的目的是确定该关联是两层高半胱氨酸水平（HCY），MTHFR C677T和A1298C多态性，以及与PCOS的乔治亚女性的妊娠结局。材料和方法：这项病例对照研究包括177名女性参与者，其中96名妇女被诊断出患有PCOS，有81名年龄匹配的妇女没有PCOS。参与者分为四组；第I组：59名PCOS患者，有复发性妊娠损失史（RPL），II组：37例PCOS患者在病史中有活产，没有RPL，III组：39名无PCOS的女性，没有PCOS，IV组：对照组：42名在病史中有活产的妇女，没有RPL和PCOS。这些组根据其血清HCY和MTHFR基因中的两个常见单核苷酸多态性（SNP）的存在进行比较：C677T和A1298C。结果：PCOS患者的MTHFR基因中C677T和A1298C多态性的平均HCY，高脑结晶质血症（HHCY）的频率和A1298C多态性的患病率显着高于没有PCOS的患者（P <0.05）。与II组（10.3±2.6），III组（11.5±2.3）和IV组（7.3±2.2），P <0.001相比，I组I组（带有RPL）的HCY（13.7±2.7）显着升高（13.7±2.7）。在第I组中，C677T-CT，A1298C-AC基因型和C677T-CT /A1298C-AC的化合物杂合的频率显着高于其他组（P <0.05）。在II组（PCOS患者）中，MTHFR A1298C（CC）的患病率显着高于其他比较组（P <0.05）。结论：该研究揭示了高脑结膜血症，MTHFR多态性（C677T和A1298C）与PCOS之间的显着相关性，从而影响了妊娠结局。
Oana Stan、Renaud Sirdey、Aymen Boudguiga、Martin Zuber、Romain Ferrari 等人。特权：人工智能的隐私和同态加密。 CAID 2021（国防人工智能会议），DGA；武装部队部，2021 年 11 月，法国雷恩。第1-8页。 “cea-04487780”
摘要。PRIVILEGE 解决方案推动了目前已使用人工智能 (AI) 系统的国防技术的发展，在协作环境中实现数据安全和隐私保护。PRIVILEGE 将加强不同盟友在敏感国防和军事数据的安全分析方面的合作。该方法基于将分布式 AI 框架（例如联邦学习和 PATE）与隐私保护和安全工具（例如同态加密、可验证计算或多方计算）相结合。提出的解决方案是通用的，但是，将针对三个特定的实际用例来验证该方法并证明 PRIVILEGE 在实践中的适用性：国防行动中的无线电波分类、恶意网络日志的分类以及无人驾驶车辆的视频处理。
供应链关系中的政治同质性
本文探讨了在美国企业两极分化加剧的背景下政治意识形态如何影响供应链网络。利用企业员工政治捐款和供应链关系的数据，我们得出了三个主要发现。首先，政治意识形态的同质性显著增加了供应链关系的形成，尤其是在信息高度不对称的情况下。其次，这种意识形态的一致性带来了经济效益：供应商提供更好的贸易信贷条款，并将更多的创新资源投向政治上一致的客户。第三，拥有政治上一致的供应商的公司表现出更好的运营绩效，例如提高了市场价值和盈利能力。以辛克莱广播集团的交错地理扩张作为外生冲击，我们建立了意识形态同质性和供应链合作伙伴选择之间的因果关系。我们的研究扩展了组织行为文献，展示了企业之间的意识形态相似性如何通过降低交易成本和改善协调来创造经济价值。
血清同型半胱氨酸和 C 反应蛋白水平...
引言 糖尿病是一种持续性代谢紊乱，其特征是血糖 (通常称为血糖) 水平升高 [1]。糖尿病性周围神经病变 (DN) 是一种由周围神经系统和自主神经系统受损引起的疾病，可导致多种临床症状。它是最常见的神经病变类型。神经病变也称为神经损伤，可表现出多种症状，可能发生于全身或局部区域。该疾病的发病机制主要是由代谢和炎症损伤引起的，这种损伤专门影响负责传递运动和感觉信号的周围神经。糖尿病性周围神经病变 (DPN) 会显著增加下肢发生溃疡和截肢的风险，最终导致残疾 [2,3]。
kriptografi homomorfik dalam anonimisasi数据untuk pengolahan数据pada sistem e-voting
在信息技术进步时代摘要，维持安全和数据隐私是一个非常重要的挑战。本研究的目的是通过同态方法证明加密安全技术，当加密数据加密时可以处理数据，突显了仅描述数据的标准加密实施中的缺陷。该研究方法包括对同构密码学的分析，通过构建电子投票系统来应用具有Pailier算法的同态方法，该方法在加密时可以处理投票数据，可以加密投票数据和解密投票数据的关键创建。这项研究的结果是通过同构方法在电子投票网站系统中使用加密方法的应用，该网站系统在加密数据时获得数据处理的成功，然后从安全测试的安全性结果中，仅使用文本攻击来自1个数据投票的文本攻击。
顺势疗法中的人工智能 - 终结还是终结
摘要背景：顺势疗法是一种建立在“以毒攻毒”和个性化治疗原则之上的整体医学体系，已经实践了两个多世纪。医疗保健行业的巨大进步使人工智能 (AI) 成为一项变革性技术。目标：本研究的目的是了解人工智能与顺势疗法实践的整合，并评估其对患者护理的影响。材料和方法：在 PubMed 中对文献进行了全面审查，并使用关键词“人工智能”进行了 Google 搜索。收集见解，结果：本研究的结果表明，人工智能有可能以多种方式彻底改变顺势疗法实践，包括个性化治疗计划、增强研究能力、简化患者管理和改进治疗选择。此外，ChatGPT 等人工智能系统还可以协助患者教育、症状分析、初步指导、治疗建议、预约安排和患者记录保存。此外，人工智能还可以促进顺势疗法药物的质量控制、提供语言翻译支持、提供继续教育资源，甚至协助紧急情况和公共卫生信息传播。结论：人工智能与顺势疗法的结合，对于优化患者护理和提高顺势疗法实践的整体效率具有重要意义。虽然人工智能和 ChatGPT 可以提供有价值的信息和初步指导，但它们不应取代训练有素的顺势疗法从业者的专业知识。关键词：顺势疗法、人工智能、AI、ChatGPT
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。
人类增强：工业革命 5.0 迈向智人
已确定的四次工业革命 (IR)，即 IR 1.0 到 IR 4.0，分别在蒸汽机（机械化）、电力（大规模生产）、计算机（数字化）和物联网 (IoT)/信息物理系统 (CPS) 发明之后 [1]。关于 IR 5.0 的到来存在争议，但人机共舞是研究人员的共识，这是在世界经济论坛 (2019) 期间提出的。跳舞是外行人的术语，需要用科学的方法重新解决。因此，我们尝试在文献综述的基础上探索跳舞的人机关系，以概念化我们的论文。我们将论文分为文献综述第 2 部分、概念框架第 3 部分、工业革命 5.0 期间人类增强的应用第 4 部分，最后是第 5 部分结论。
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在评估ADA的模拟技术领域的主要参与者时，几种技术功能至关重要，尤其是关于数字双胞胎。高技术能力可确保数字双胞胎可以准确复制并预测ADAS系统的行为，从而为开发，测试和验证提供了可靠的平台。最重要的考虑是其解决方案的技术能力。高技术熟练度可确保数字双胞胎可以准确复制并预测ADAS系统的行为，从而为开发，测试和验证提供可靠的平台。技术能力的关键方面包括模拟精度，传感器集成，方案建模和实时性能。随着ADA的复杂性的增长，可伸缩性成为进一步的重要标准。解决方案应通过利用高级计算资源（例如边缘计算和云服务）来管理大型数据集并支持实时性能测试。
药物治疗同质癌细胞后出现不同的克隆命运
重印和许可信息可在 http://www.nature.com/reprints 上找到。通信和材料请求应发送至 Yogesh Goyal 或 Arjun Raj。yogesh.goyal@northwestern.edu；arjunrajlab@gmail.com。作者贡献 YG 和 AR 构思并设计了这个项目。YG 设计、执行和分析了所有实验，由 ARMP 监督，GTB 和 EIG 协助 YG 进行 FateMap 实验和分析。RHB、PTR、JL 和 MP 协助 YG 进行批量 RNA-seq 实验和分析。MP 根据 YG 和 ARIPD 的意见对修订进行了特定分析，GTB、SSA、EIG、MCD 和 CC 协助 YG 进行组织切片以及自动 RNA FISH 和 DAPI 扫描和分析。YG、BE 和 KK 设计并优化了 PCR“副反应”引物，以从 scRNA-seq 文库中恢复条形码。 RHB、GTB 和 JL 提取了 gDNA 用于 WGS 实验，NB 在 YG 的输入下进行了 WGS 分析，ARAK 协助 YG 设计和实施球体实验。GTB、NJ、JL、JB、MP 和 IAM 协助 YG 准备条形码库并完成计算流程。YG 设计了小鼠条形码实验，DF、HL、YC、GMA 和 MEF 在 YG、MH、AR 和 ATWYG 的输入下进行了小鼠实验，GTB 为小鼠实验准备了条形码库。MC、RHB、RGW、RL、DRI、SBJ、KW、MP、AJL 和 JAW 在 YG 和 ARYG 的输入下进行了人类患者实验和分析，GTB 和 EIG 准备了本研究中使用的所有插图。YG 和 AR 在所有作者的帮助下撰写了手稿。