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转座因子在多态性变异与多因素疾病关联中的作用 RN Mustafin * 巴什基尔国立医科大学
摘要。分子遗传学研究使得确定多因素疾病 (MFD) 与许多特定 SNP 的关联成为可能，这些 SNP 对 MFD 发病机制的影响通常很难解释。这是因为寻找这些 SNP 影响机制的策略过于片面，主要局限于确定这些多态性位于其附近或内部的蛋白质编码基因的作用。本文提供了有关 SNP 影响 MFD 发病机制的机制的数据，这些机制是由于转座因子的变化导致其激活、功能障碍或对外源性病毒感染的易感性。结果，转座因子与特定蛋白质、非编码 RNA 和表观遗传因素的关系发生变化，这是 MFD 发展的诱因。事实上，大多数与疾病相关的 SNP 位于基因的内含子和调控区域以及基因间区域。人类基因组的转座因子也位于这些位置。因此，特定 SNP 与某些 MFD 的关联是由于特定转座因子的不同活性。确定 SNP 对转座因子的影响在生物信息学研究中很有前景，可以构建这些因子在基因内和基因间区域的分布图，并识别受多态性影响的结构变化。以神经退行性疾病为例，已经表明，由于人类基因组中 SNP 所在区域的病理功能和逆转录因子的激活会导致这些 MFD 的发展。关键词：关联、多因素疾病、单核苷酸多态性、逆转录因子、转座因子、靶向治疗。
研究口腔微生物组营养不良在动脉粥样硬化和心血管疾病的发展和进展中的作用：荟萃分析
包括细菌，真菌和病毒的复杂生态系统的口腔微生物组存在于微妙的平衡状态，这对于维持口腔健康至关重要。但是，这种平衡容易受到破坏，这种现象称为口腔微生物组营养不良。这种营养不良可能是由于口腔卫生，饮食模式，吸烟，药物或潜在的系统状况而引起的，这不仅对口腔健康，而且对全身性健康产生了重大影响（1）。最近的研究强调了这种营养不良在导致全身性疾病的重要作用，尤其是心血管疾病（CVD）和动脉粥样硬化，强调了口腔和一般健康的相互联系性质（2）。心血管疾病仍然是全球发病率和死亡率的主要原因之一，心肌梗塞和其他CVD对全球医疗系统造成了重大负担。口腔健康与心血管结局之间的关联越来越有据可查。研究表明，口服微生物群，尤其是通过慢性牙周感染，促进了全身性炎症，这在CVD的发病机理中起着关键作用。这些感染引发了炎症标志物的升高水平，例如白介素6（IL-6），急性期蛋白和纤维蛋白原，它们统称会导致内皮功能障碍，这是心血管病理学进展的中心事件（3）。
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米兰，2024年11月27日 - 从欧洲对胚胎干细胞的研究到帕金森氏疗法人的临床实验的第一阶段。这是从2008年开始进行的研究的关键结果 - 在欧盟的三个研究联盟中进行的研究（均由欧盟资助的三个研究财团（带有第七框架计划和地平线2020年的呼吁），由“由生物学家及其神经疾病的生物学生物学的生物学和药理学实验室协调”。卡塔诺。目前正在进行的临床实验是欧洲的第一个实验，其中包括从帕金森患者中的人类胚胎干细胞开始在实验室中产生的神经元的移植，以取代由于疾病引起的受损神经元。如果这些测试的结果是积极的，那么新观点将开放，以治疗包括亨廷顿在内的其他神经退行性疾病，始终是卡塔内奥教授研究活动的中心。
罕见病药物 FDA 正在采取措施......
FDA 正在实施一个新的罕见病创新中心，旨在加强 CDER 和 CBER 之间的协调，帮助加快开发和批准安全有效的罕见病药物。为此，FDA 将制定一个跨中心战略议程，并听取公众意见，帮助确定优先事项和计划。据 FDA 官员介绍，这项新举措将包括为该机构的罕见病活动制定全机构目标。虽然还为时过早，但这项举措有望以战略性和协调的方式指导该机构的罕见病活动。据 FDA 介绍，新举措将利用每个中心的罕见病活动，并加强现有的跨中心合作。在该机构宣布其新举措之前，这两个中心专注于为各自的罕见病活动制定中心特定的目标。FDA 官员表示，两个中心都计划在确定全机构目标后将其目标与全机构目标保持一致。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
遗传性视网膜疾病的尖端
RM 50.00，用于马来西亚学员/医务人员/护理人员RM 100.00马来西亚专家USD 50.00用于国际代表 div>RM 50.00，用于马来西亚学员/医务人员/护理人员RM 100.00马来西亚专家USD 50.00用于国际代表 div>
在Secuty和Sectern Security下的ISEA第三阶段赞助的安全软件开发和测试一周的新兵训练营
这是为了证明MR/MS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。称为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。组织名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。被批准参加由ISEA第三阶段的安全软件开发和测试的一周新兵训练营，由印度电子和信息技术政府发起，由印度信息技术设计与制造业研究所钦奈肯尼普拉姆（Kancheepuram）组织 - 600 127年12月20日2024年12月24日。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。
女性心血管疾病 加入我们的团队以ob/gyn
这是妮可，她和丈夫和两个孩子一起住在新斯科舍省。她意外地失去了姐姐，没有任何警告，她的妹妹25岁。六个月后，妮可（Nicole）在30岁时就患有她的第一次心脏病发作，这是一个ntemi，需要一个支架。她怀有儿子，另一个nstemi时患有第二次心脏病发作，她今年34岁。妮可说，她亲眼目睹了女性心脏健康的各个护理和预防的不平等现象，并且已经成为女性心脏健康的强有力的拥护者。