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地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外,我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息,包括应用的ML算法,标记的培训数据的数量和数据类型(模型输出,卫星,原位,原位,重新分析等)。在我们调查的论文中,大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是,对于使用模型输出或大型,已建立的数据集的某些应用程序,培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈(水文)研究中尤其急切。
急性肾脏损伤(AKI)是全球骨科创伤手术的主要并发症,尤其是在老年人中(1)。AKI与死亡率的升高(2)和医院住院时间增加有关,其影响与医疗保健资源有关,尤其是对于结果较差的低收入国家(5)。创伤后骨科手术急性肾脏损伤(PTOS-AKI)的危险因素包括高龄,现有的疾病,例如慢性肾脏疾病和冠状动脉疾病(CAD)(2),男性性别(6),低阿尔巴米纳血症和血糖控制不良(7)。手术过程中可能的可修改因素也可能影响AKI的风险,包括选择麻醉(脊髓麻醉会增加AKI的风险升高)(1)(1),使用围血性肾毒性药物和流血过多(3)。脊柱麻醉,预先存在的CAD或失血可能会通过增加围手术性低血压的可能性而导致AKI,这是许多手术中AKI公认的风险因素,尤其是如果平均动脉压(MAP)<65mmHg <65mmHg持续超过5分钟(8)。如果低血压显着,则可以发展出缺血 - 重新灌注损伤(IRI)相关的AKI的次要过程(9)。失血还通过激活辅导补偿过程为AKI提供了进一步的刺激,该补偿过程驱动了围手术期促进性反应(10,11),该反应具有良好的直接和间接的肾毒性作用(12)。这就提出了一个问题,如果有肾内保护机制有助于减轻直接和间接的微管毒性突变过程。在将围手术性AKI推向其常见的肾脏病理生理途径的许多不同的临床因素中是有价值的,即灌注不足,IRI和PROIN浮肿的过程。由于量化了这些过程对单个患者的这些过程的不同影响而引起的,已经尝试确定生物标志物理论上是否与灌注不良的过程(心型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)(H-FABP)(H-FABP)和血管性内皮生长因子(VEGMFF)(VEGM)(MIDIM),并促进(MIDMIMMIMMINMINM),并促进细胞因子(13,14)在可检测到的AKI中表现出生物评估的意义。 这种方法已经在心脏手术相关的AKI(CS-AKI)(14)以及骨科骨折手术中生成生物标志物风险评分方面已经显示出一些希望(13)。 尽管在AKI的发病机理中可能会分别考虑浮动灌注和IRI的过程,但重要的是要注意,下灌注和IRI可能会导致次级促进性降低的管状管状损伤,这可能会导致直接的肾小管损伤,这可能会导致仅由Hypopopopoperfusion和IRI引起的直接肾小管损伤(15)。 在这种情况下,注意力集中在心脏手术中的内源性内抗炎性反应上,并没有(16)和没有(17)心肺旁路,是潜在的保护性保护性抗弹性介导的术语术受到的肾脏肾脏损伤(18),并且伴有炎症(18)造成毒性(14)受伤(14)受伤(14)。,已经尝试确定生物标志物理论上是否与灌注不良的过程(心型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)(H-FABP)(H-FABP)和血管性内皮生长因子(VEGMFF)(VEGM)(MIDIM),并促进(MIDMIMMIMMINMINM),并促进细胞因子(13,14)在可检测到的AKI中表现出生物评估的意义。这种方法已经在心脏手术相关的AKI(CS-AKI)(14)以及骨科骨折手术中生成生物标志物风险评分方面已经显示出一些希望(13)。尽管在AKI的发病机理中可能会分别考虑浮动灌注和IRI的过程,但重要的是要注意,下灌注和IRI可能会导致次级促进性降低的管状管状损伤,这可能会导致直接的肾小管损伤,这可能会导致仅由Hypopopopoperfusion和IRI引起的直接肾小管损伤(15)。在这种情况下,注意力集中在心脏手术中的内源性内抗炎性反应上,并没有(16)和没有(17)心肺旁路,是潜在的保护性保护性抗弹性介导的术语术受到的肾脏肾脏损伤(18),并且伴有炎症(18)造成毒性(14)受伤(14)受伤(14)。
Altiux Innovations是一个软件和产品工程服务组织,致力于帮助您加速物联网解决方案和产品的开发。我们在整个IoT开发周期中提供专门的工程服务,从咨询,设备工程,云和移动应用程序开发,数据分析以及支持和维护。Altiux已开发了一个IoT Toolkit -BoxPwr™。BoxPwr是一套为传感器节点和执行器,通信网关,边缘计算和云连接性的软件框架的生产套件,有助于加速物联网产品和解决方案开发。
急性髓样白血病(AML)是一种复杂而异质的血液系统恶性肿瘤,其特征在于各种遗传异常。FMS样酪氨酸激酶3突变(FLT3M)被认为是由于高复发率和生存率较低而赋予预后不良的。flt3突变,在近膜膜域中具有内部串联重复(ITD)是最常见的FLT3M。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。 与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。 尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。 索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。 在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。 在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。 在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。
在1型糖尿病(T1D)会议的儿童和青少年中,微血管并发症的发展很少见:在发达国家(1,2)中报道了血管并发症发生率的下降(1,2),而在发展中国家仍然是一个问题(3)。2023年ADA医疗保健标准和2022年T1D儿童和青少年的ISPAD临床实践(4,5)仍然表明,对糖尿病相关并发症的危险因素(例如血脂异常和蛋白尿)进行筛查的年龄限制。尽管如此,几项研究表明,动脉粥样硬化过程始于童年时期,并且在青春期之前可能发生心血管风险的第一个亚临床迹象(6)。脂质,并确定心血管并发症的危险因素在糖尿病诊断后早期开始(7,8)。同样,在2至18岁之间的T1D儿童中报道了估计的肾小球效果率降低(9)。总的来说,这些过去的研究没有对属于不同年龄段的T1D受试者之间的脂质和肾脏异常的患病率进行比较。因此,在这项研究中,我们分析了ADA和ISPAD指南开始筛查的儿童和青少年中的脂质功能和肾脏功能,无论对年龄和疾病的持续时间而言,他们的筛查具有基本重要性。此外,我们还分析了与脂质和肾脏标记相关的人口统计学和临床因素。
多囊卵巢综合征(PCOS)是最常见的内分泌疾病,影响了全球多达15%的生殖年龄妇女(1)。这种高度遗传,复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座,导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病(T2D)的大多数病例(1)。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4)。值得注意的是,目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择,该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平,除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步,但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解,PCOS的患病率仍然上升(1)。除了影响生育能力之外,患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖,胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高,所有这些都与线粒体功能障碍相互联系(6)。线粒体是负责能量产生的细胞器,是细胞ROS(活性氧)的主要来源,因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止,PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此,线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素(6)。有趣的是,PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变,即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究,它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中,大多数突变(在33个中的20个)被鉴定在D-Loop调节区域中,这表明
头颈癌是全球第六个最常见的癌症(Warnakulasuriya,2009年),口服和口咽癌是最常见的亚型。烟草和酒精消耗(Hashibe等,2009),人乳头瘤病毒(HPV)感染(Ang等,2010)和特定的性行为(Heck等,2010)已被认为是口腔和口腔和口腔咽部癌症癌症危险因素。最近,人们对癌症与微生物组之间的联系越来越多。特别是,在肠道微生物组中已经观察到癌症相关的生物标志物(Cullin等,2021)。肠道菌群是肠道中存在的细菌种类的集合。肠道微生物在肿瘤中的作用可以分为局部和远端角色(Matson等,2021)。除了特异性肠道微生物在局部致癌作用中具有的重要作用外,肠道微生物还可以改变宿主的整体免疫系统,从而导致癌症(Castellarin等,2012; Amieva and Peek,2016)。肠道微生物与肠上皮之间存在天然的解剖屏障,主要由分泌肠道粘液的杯状细胞组成(Kim和Ho,2010)和产生抗菌肽的细胞(Salzman等人(Salzman et al。,2007))。因此,肠道微生物与免疫系统之间的接触受到限制。但是,特定的微生物会影响肠道屏障的完整性。益生菌调节免疫系统是一种潜在的抗肿瘤策略(Vétizou等,2015)。当这种完整性被破坏时,癌的数量越来越多,通过受损的肠道障碍循环(Rajagopala等,2017);此外,诱导了炎症或免疫抑制,在促进癌症中起间接作用(Yu and Schwabe,2017)。An example illustrating this distal role is that the gut microbiota can promote hepatocellular carcinoma and pancreatic cancer growth/progression/invasion and metastasis, which contain no known microbiome, by elevating cancer- promoting in fl ammatory microbial-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides ( Dapito et al., 2012 ; Ochi et al., 2012 ).肠道微生物可以通过调节肠上皮屏障的原发性和继发性淋巴机构来调节免疫力,从而影响肿瘤微环境(Gopalakrishnan等,2018)。先前已经报道了肠道微生物与肠肿瘤敏感性之间的关联(Yachida等,2019)。肠道微生物群已被证明通过调节免疫细胞功能,影响炎症反应,调节免疫耐受性(Zhou等,2021)和产生代谢物(Zhang等,2019)。然而,肠道菌群与肠胃外肿瘤(尤其是口咽和口服癌症)之间的因果关系尚不清楚。Mendelian随机化(MR)是一种统计方法,用于根据工具变量(遗传变异)评估暴露与结果之间的因果关系,可以看作是随机对照试验(RCT)的自然类似物。因此,我们旨在研究肠道菌群是否与口服和与传统的黄金标准RCT相反,参与者根据其基因型分配,从而减少了反向因果关系和混杂因素(例如道德和社会经济因素)的影响。
雌激素调节鱼和其他脊椎动物中的许多生殖过程。在鱼类中,大脑,垂体和肝脏是脑垂体 - 甲状腺肝轴雌雄同体的主要作用部位。在脑因子的影响下,垂体合成促性腺激素,在雌性鱼类中,促促性蛋白刺激雌二醇的合成,从而刺激肝脏中的卵巢生成(1,2)。雌激素还通过大脑和垂体中的反馈机制来调节促性腺激素的合成并释放(3-5)。因此,作用在雌激素靶组织(例如肝脏和垂体)上的雌激素化合物有可能干扰鱼类的生殖过程。在过去的几十年中,环境中的内分泌破坏化学物质(EDC),尤其是模仿人为化合物(Xenostrogens)的雌激素,引起了人们对它们对人类和野生动植物健康的潜在影响的担忧(6,7)。工业化合物,例如增塑剂双酚A(BPA)和药物雌激素乙基甲二醇(EE2),是在环境中无处不在的内分泌干扰物中广泛研究的(8-12)。BPA是一种高生产量工业化学化学化学物质,主要用于制造塑料产品和使用的环氧树脂,例如,食品包装金属罐的表面涂层(13)。BPA已被证明具有雌激素作用,也可能导致代谢破坏(14、15)。最近的研究还报道说,许多BPA替代方案具有与BPA相似的内分泌干扰作用(13,16)。ee2用于避孕药中,经常在家庭污水中检测到,并可能污染水生环境(17 - 19)。ee2是一种有效的雌激素,许多研究都记录了其内分泌干扰作用,例如卵黄蛋白的合成增加,男性鱼类女性化,生育率降低和人口下降(12,20 - 20 - 26)。大多数研究都研究了这些EDC在鱼类中的分子效应,主要使用有限的生物标志物(例如植物生成素)(27,28)。虽然雌激素反应式生物标志物在暴露于雌激素方面具有丰富的信息,但它们提供了有限的有关影响的潜在目标和过程的信息。最近的一些基于转录组的研究表明,OMICS确定可能提供更多见解
在过去的几十年中,糖尿病性肾病(DN)的全球患病率已大大增加,主要是由于2型糖尿病患病率的增加而驱动。糖尿病患者的DN发病率为35-40%(1,2),糖尿病和DN代表终结阶段肾脏疾病(ESRD)的主要原因(3)。DN的早期症状并不容易检测,但是总蛋白尿可以确定有进展到ESRD的风险的患者(4)。许多患者最终需要维持透析或肾脏移植,导致临床和经济负担很大(5)。糖尿病性视网膜病(DR)和DN是糖尿病的主要微血管并发症。DR和DN都有阴险的发作,并且逐渐发展为不可逆转的损害。糖尿病患者的DR发生率为34.6%,增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)的发生率为7%。在全球范围内,PDR是新的失明病例的最常见原因(6)。早期诊断和治疗可以延迟DN和DR的发生和进展,并改善糖尿病患者的预后。当前用于诊断DN的黄金标准是肾脏病理;但是,该方法是侵入性的,它限制了其应用。可以使用非侵入性成像观察到视网膜血管。此程序可能会导致包括DN在内的糖尿病的其他微血管并发症的发展。因此,一些证据表明,视网膜血管分形维度是糖尿病微血管病性的共享生物标志物,表明可能是常见的致病途径(7)。在1型糖尿病(T1DM)的患者中,视网膜血管直径与肾脏结构变化有关。特定于基线中央视网膜小动脉直径与肾小球病指数的变化相关,并且中央视网膜直径与中键基体积体积分数的变化相关(8)。无蛋白尿的T1DM的病理表现,包括肾小球基底膜(GBM)厚度和肾小球矩阵体积分数,随着DR的严重程度的增加而增加(9)。