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Mattila，Jaakko，Viitanen，Arto，Fabris，Gaia，Strutynska，Tetiana，Tetiana，Korzelius，Jerome和Hietakangas，Ville（2024）干细胞MTOR MTOR信号指导R
成年肠是一个区域化器官，其大小和细胞组成是根据营养状态调整的。这涉及肠道干细胞（ISC）增殖和分化的动态调节。Nu-Trient信号如何控制细胞命运决策以驱动细胞类型组成的区域变化尚不清楚。在这里，我们表明肠道营养适应涉及细胞大小，细胞数和分化的区域特异性控制。我们发现MTOR复合物1（MTORC1）的激活以特定于区域的方式增加了ISC的大小。mTORC1活性促进了三角洲表达，将细胞命运引导到吸收性肠细胞谱系，同时抑制分泌的肠肠分离细胞分化。在老化的苍蝇中，ISC MTORC1信号被解剖，组成型高且对饮食无反应，可以通过终身间歇性禁食来缓解这种饮食。总而言之，MTORC1信号传导有助于ISC命运决策，从而使肠道细胞分化的区域控制对营养。
EDIH 年度峰会
Jaakko Aarnio 博士自 2019 年起担任欧盟委员会互联互通总司工业生态系统数字化转型部门的政策官员。此前，他曾担任项目治理联络官，负责集中制定的传播和开发战略以及框架项目的政策反馈框架。2003 年至 2018 年，他担任电子健康、福祉和老龄化部门的欧盟政策项目官员，最后几年负责引入创新采购资助计划、对医疗服务提供者的各项支持行动以及通过业务加速为中小企业提供支持。他于 1992 年在赫尔辛基理工大学（现为阿尔托大学）完成了固体物理学论文。加入委员会之前，他曾担任芬兰赫尔辛基诺基亚研究中心通信系统部和德国斯图加特阿尔卡特 SEL 研究中心的首席科学家。（工作组 1：数字健康会议）
巨型二倍体蚕豆基因组揭示全球蛋白质作物的变异
Murukarthick Jayakodi 1,26，Agnieszka A. Golicz 2,26，Jonathan Kreplak 3,26，Lavinia I. Fechete 4，Deepti Angra 5，PetrBedná病6，Elesandro Bornhofen 7 Heidrun Gundlach 10，Asis Hallab 11,12，Baptiste Imbert 3，Gabriel Keeble-Gagnère8，AndreaKoblížková13，LucieKobrlová14，PetraKrejčí6，Troels W. Mouritzen 4，Povel nove nove nove Noves Noves Nove Nove Noves Nave nave nave nave nave nave ，圣战奥拉比16，苏达尔·帕德玛拉苏1，汤姆·罗伯逊·希尔斯比 - 哈维5，劳拉·阿维拉·罗布雷洛13，安德里亚·史曼16，贾克科·坦斯科宁17，彼得里·托恩，佩特里·托恩， Uel Courty 3，JaroslavDoležel9，Liisa U. Holm 18，Luc L. Janss 7，Hamid Khazaei 17，Ji场ÖrnUsadel 11,25，Ingo Schubert 1，Donal Martin O'Sullivan 5✉，Alan H. Schulman 17,18,23✉＆StigUggerhøjAndersen 4✉
物流和供应链中的经验基础研究M
John E. Anderson B，George L.Herney J，Ralph A. Grant R，Jennifer B. Per-Henrik Groop，V，George Grunberger Lawrence A. Leiter AG，Norman E AP，AQ。 AQ，Peter E.H. lale tokg，lale tokg̈̈̈ozo baHerney J，Ralph A.Grant R，Jennifer B.Per-Henrik Groop，V，George Grunberger Lawrence A. Leiter AG，Norman E AP，AQ。 AQ，Peter E.H. lale tokg，lale tokg̈̈̈ozo ba
大脑复杂性状背后的细胞类型的基因鉴定有助于深入了解帕金森病的病因
Julien Bryois＃1，Nathan G. Skene＃2,3,4,5，Thomas Folkmann Hansen 6,7,8 9,20，Lars Alfredsson 21，Tetsuya Ando 22，Ole Andreasen 23，Ole Andreasen 23，Jessica Baker，Jessica Baker 24,25，24,25 Uehren 35，Cynthia Buklik 1,9,16，Roland Bhardt Man 14,15，Rock 39，Philippe Courtet 40，Steven Crawford 34，Scott Crows 41，Oliver Davis 42,43 CE Desocio 47，Dimitris Dikeos 49 Esko 58,59，Xavier Estville 53,54,55,60，Angela Favaro 46，Fernando Ferndez-Aranda 61,62，Manfred Ficher 63,64，ManuelFöcker5 ，Fragiskos Gonidakis 73，Philip Gondoth 31,75，Monica Gratacos Mayora 53,54,55，Jakob Grove 76,77,78,7 0,81 0,81，Katherine Halmi 82，Ken Hanscom，Ken Hanscom，kentine Hatzikotoulas 32，Johannes Hebebrand 65，Sietske Hers hers sherp hers stepl 7，约翰·霍德（L. 98，
用家庭护理机器人授权老年人
图片来源：闪烁的州长汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）https://www.flickr.com/photos/governortomwolf/51038559263/图像许可证：CC by 2.0使用限制：在没有医学许可的情况下，无法重复使用人类longevity。估计表明，到2030年，全球每六个人中的每六个人都将在60岁以上。老龄化人口的迅速增加意味着需要护理的年龄较大的个体。家庭成员和专业护理人员可能无法满足这种日益增长的需求。此外，报告表明，在几个发达国家，包括护士在内的劳动力短缺，强调了满足老年人需求的其他策略的需求。简单有效的技术（例如机器人）可以弥合这一差距，并为老年人舒适地提供所需的护理。尽管具有很大的潜力，但社会接受辅助家庭护理机器人在衰老社会中仍然是一个问题。此外，考虑到文化，道德和财务差异，可以满足需要在不同国家 /地区需要长期护理的老年人的特定需求来迎合需要长期护理的老年人的特定需求的挑战，从而阻碍了他们的广泛使用。在一项新的研究中，日本千叶大学的研究人员试图阐明影响用户使用家庭护理机器人的意愿的因素。先前的研究表明，公众参与研究对研究设计和患者参与产生积极影响。这种方法考虑了现实生活中的期望和用户面临的问题。在此基础上，研究人员研究了一种以用户为中心的方法，该方法涉及潜在用户参与家庭护理机器人的研发过程。在2024年11月12日发表在科学报告上的作品进一步见解，该文章的相应作者Sayuri Suwa教授说：“在人口老化的国家，使用家庭护理机器人将使许多人能够实现“老化”。每个国家都有自己独特的历史，文化和法律制度，因此我们想澄清如何以尊重这些差异的方式开发和实施家庭保健机器人。”这项研究由东京大学的Hiroo Ide博士积极地进行，来自Tokyo Healthcare Healthcare Healthcare Healthcare Secult of Naonori Kodate的Naonori Kodate博士的Yumi Akuta博士。科学;该团队对日本，爱尔兰和芬兰的护理人员和看护人进行了调查表调查。调查表评估了用户意愿的四个不同方面，即 - 对机器人的熟悉，有关家庭护理机器人的重要观点，由家庭护理机器人期望的功能以及通过48个不同的项目进行道德上可接受的用途。研究人员分析了525个日本人，163位爱尔兰人和170名芬兰参与者的反应，以影响他们使用机器人的意愿的常见和不同因素。
在77,184个外部信息中的单基质代谢条件下的外观和可变表达性的决定因素补充信息补充
GonçaloR。Abecasis 1.2，Carlos A. Aguilar-Salinas 3，David M. Altshuler 4,5,6,7,8，Gil Atzmon 9,10,111111111111，Francisco Bajas-Olos 12，Aris Baras 13，Aris Baras 13，Nir Barzilai 10，Graeeme I.贝尔14，托马斯·W·布莱克威尔1，约翰·布兰格15.16，迈克尔·博恩克17，埃里克·布威克尔18.19，洛里·邦尼卡斯尔20，埃尔温·P·鲍廷格21，唐纳德·W·鲍登22.23，22.23，jennifer A. Cenno-Cruz 12.27，John C. Chambers 28,29.30,31，Juliana Chan 32，Edmund Chan 33，Ling Chen 34，Siying Chen 17，Ching-yu Cheng 35,36,37.38 14.41, Emilio Córdova 12, Dana Dabelea 42.43, Paul S. De Vries 44, Ralph A. Defronzo 45, Freder- Iick E. Dewey 13, Lawrence Dolan 46, Kimberly L. Drews 25, Ravindranath Duggiorala 15,16, Josée Dupuis 47,48.49, but Elena Gonzalez 50，Amanda Elliott 8.34，Maria Eugenia Garay-Sevilla 51，Jason Flannick 7,8.523，Jose C. Florez 4,6,7.8，James S. Floyd 54，Philippe Frossard 55，Philippe Frossard 55，55 58.59.60，Benjamin Glaser 61，Clicerio Gonzalez 62，Niels Grarup 63，Leif Groop 64,65.66，Myron Gross 67，Christopher A. Haiman 68，Sohee Han 69，Sohee Han 69，Sohee Han 69，Craig L. Hanis Sus 70，Torben Hansen 63.71，Nancy.nancy L.nancy L.7，nandy l.nanda，nandy l。 Heckbert 73，Brian E. Henderson 68，Soo Heon Kwak 74，Anne U. Jackson 75，年轻的Jin Kim 69.76，MaritE.Jørgensen77.78.79.78.79，Megan Kelsey 25.42，Bong-jo Kim 69，Ryan Koesterer 8，Ryan Koesterer 8，Ryan Koester 8，Heikki A.Ko.ko.ko.ko.ko.s.881.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.8181.81。 30,31,83.84，Johanna Kuusisto 85,86.87，Markku Laakso 85,86,87.88，Leslie A. Lange 89,90.91，Joseph B.