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LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew 3； Tao，QIN 3，Simuni，Tanya 4; Chahine，Lana M. 5; Bzdok，4 Danilo 2,3,6*; Dagher，Alain 3,7* 5 1 1精神病学中心，心理健康与成瘾司，奥斯陆临床6医学研究所，奥斯陆大学，奥斯陆，奥斯陆大学，挪威7 2 2 2美国西北大学Feinberg医学院神经病学，美国12 IL，美国13 5 5 5 LRRK2基因变体是家族性和零星19帕金森氏病（PD）的主要遗传危险因素，为该疾病的机制和20种潜在疗法打开了无人看管的窗口。研究致病性变异在LRRK2基因对21大脑结构的影响是实现早期诊断和个性化治疗的关键步骤。22然而，尽管具有重要意义，但LRRK2基因型影响大脑结构的方式23仍未探索。在该领域的工作受到小样本量和队列组成的24个差异的困扰，这可能会掩盖临床25个亚组之间的真实区别。我们33进一步分析了脑脊液34和萎缩中骨骼α-核蛋白之间的关系。在这项研究中，我们通过结合显式26人口背景变化和模式匹配来克服如此重要的局限性。具体来说，我们27个利用了大量的641名参与者（包括364名具有PD诊断的参与者），以检查28种与LRRK2致病变体有关的MRI可检测性皮质萎缩模式，其中29名PD和非术中的人。LRRK2 PD患者表现出较轻的皮质30稀疏，在颞和枕骨31个区域中具有显着保存，表明神经变性的模式明显。非操纵LRRK2载体32没有明显的皮质萎缩，表明没有亚临床PD的结构迹象。我们发现那些有骨骼α-突触核蛋白的证据的人会经历35个明显的神经变性并增加皮质稀疏，可能会定义另外36个攻击性的PD亚型。我们的发现重点介绍了区分PD亚型的途径，37可以导致更具针对性的治疗方法以及对帕金森氏病进展的38个理解。39
引用：Alhulaefi，SS和Watson，AW和Ramsay，SE和Jakubovics，NS和Matu，J and Griffiths，A and Kimble，R和Siervo，M and M and M and Brandt，K and Sh
抽象的口腔健康可能会影响个人的饮食能力，并且与非传染性疾病的风险增加有关。虽然硝酸盐消费对口腔健康的好处首次提出了20年前，但尚未发布系统的审查，研究硝酸盐对口腔健康的影响。这项系统评价研究了硝酸饮食对随机对照试验（RCT）体内口腔健康标记的影响。五个数据库（PubMed，Cochrane图书馆，Cinahl，Medline和Sportdiscus）从成立到2023年3月。九篇文章报告了有关284名参与者的数据。在大多数研究中，通过甜菜根汁提供了硝酸饮食硝酸盐。干预措施的持续时间从一天到六周不等。饮食硝酸盐补充剂增加了包括奈瑟氏菌和rothia在内的几个单个细菌属的相对丰度。饮食中硝酸盐补充剂增加了唾液pH值和唾液酸化饮料后的唾液酸化降低。此外，补充饮食硝酸盐导致牙龈炎症指数减少。这项系统评价的结果表明，饮食中的硝酸盐可以代表一种潜在的营养策略，可以通过影响口腔微生物组，改变唾液pH，并最大程度地减少牙龈炎症来阳性地改变口腔健康。
轻微肝性脑病 - 从肝硬化到神经系统疾病 Jakub Jarmołowicz 1、Agata Boczar 2、Patryk Dryja 3、Sven Solisch 4、Iza
前提是注明原作者和出处。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名非商业许可协议共享条款获得许可。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）允许在任何媒体上进行无限制的非商业使用、分发和复制，前提是正确引用作品。作者声明，本文的出版不存在利益冲突。收到日期：2024 年 11 月 23 日。修订日期：2024 年 12 月 5 日。接受日期：2024 年 12 月 8 日。发布日期：2024 年 12 月 8 日。
心血管疾病中的口腔微生物营养不良
杂志在波兰评估参数教育和科学部长中的40分。附件是2021年12月21日教育与科学部长的环境。很好。32343。有期刊的唯一标识符：201159。分配的科学学科：物理文化科学（医学和健康科学领域）；健康科学（医学科学和健康科学领域）。2019年的部长朋克 - 现年40分。从2021年21日起，教育和科学部长的发展。32343。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。 ©作者2023;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are Credited. 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。 ©作者2023;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are Credited. 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。©作者2023;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are Credited.这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。收到：26.04.2023。修订：10.05.2023。接受：26.05.2023。发布：26.05.2023。
公司规模和行业对企业文化有影响吗？斯洛伐克共和国Jakub Michulek 1，Anna Krizanova 2
摘要：如今，企业文化已成为公司的战略优先事项。这是公司的重要组成部分，因为它表明员工工作关系和流程行为的总体趋势。同时，企业文化帮助员工了解公司，确定公司的目标并成为公司的一部分。一些作者认为企业文化是区分成功公司的主要特征。如果公司表现出高水平的文化，其组织绩效也会提高。因此，我们认为企业文化是每个公司不可或缺的一部分。研究的数据是通过在线调查表获得的。随后，我们使用了统计程序IBM SPSS 25。为了确定公司规模与企业文化之间的关系以及行业文化与企业文化之间的关系，我们将Pearson的χ2测试用于应急表，因为变量是定性的。随后，我们根据Cramer的V评估了关系的强度。随后，使用信函分析以根据SK NACE和公司规模显示对行业的企业文化使用。使用Pearson的χ2测试，我们发现公司规模与企业文化之间的关系较弱，以及行业文化与企业文化之间的适度关系。根据通讯分析，我们发现，例如，微型企业使用权力文化，中型企业使用角色文化，电力和天然气供应行业使用了表现文化。本文的附加值是研究的主题，结果是与斯洛伐克共和国有关的事实，可以作为进一步研究的基础。作为我们研究的局限性，我们可以认为并非斯洛伐克经济的所有分支都根据SK NACE代表。关键词：企业文化；公司规模；行业根据SK NACE；对应分析。在当今的竞争环境中介绍，健康而有吸引力的企业文化是最有价值的优势之一。各种危机强调了当前有效的企业文化，尤其是一种影响组织绩效，其形象，员工忠诚度以及他们如何看待客户的强大企业文化。企业文化基于由管理层支持的共同信念，价值观和行为规范，并被组织中大多数员工所接受。然后以各种形式的行为表现出这些价值观 - 通常在仪式，神话，习俗，传说或故事中，这些仪式，习俗，传说或故事通常在组织中持续多年，并且是社会系统稳定性的重要因素之一。良好的企业文化还有助于提高员工对公司目标，忠诚度和对公司责任的承诺，并使公司内部的沟通效率更高。公司文化也是对工作满意度的重要影响，也是与公司认同的先决条件（Jasso＆Menkyna，2013年）。
Ignatowicz Katarzyna，lozowicki jakub szymon，olozowickaboêena，piekarski Jacek：处理含水的农业清洗水的处理
摘要：这项研究的目的是确定使用氢化方法降解所选农药（pyraclostrobin和boscalid）从农业废物（废水）中降解并评估其去除效率的可行性。这将允许从农业废水中回收水和原材料。此外，还使用生物制备来提高过程的效率和降解速率，并减少废水中化合物的半衰期。农药通常用于农业，用于实验。这项研究是在两个相同的氢化治疗系统中以微生物支持和不支持的相同的氢化治疗系统进行的。同时，为了鉴定农药，优化了一种基于液相色谱串联质谱的分析方法，从而可以确定具有令人满意的敏感性，准确性和精确性的废水中所施加的农药。根据数学模型和废水中农药消失动力学的方程式确定了氢化床中农药分解的动力学。废水中农药的DT 50半衰期的参数和理论的参数
经典与战略 Jakub Grygiel
本书的统一主题是，经典著作——无论是罗马历史学家塔西佗还是希腊悲剧作家埃斯库罗斯的著作——都为我们提供了重要的、甚至是不同寻常的战略见解。它们当然没有提供可以应用于我们现在面临的特定安全问题的现成战略。圭恰尔迪尼或孟德斯鸠对如何控制中华人民共和国或采取何种姿态来阻止普京的新帝国主义俄罗斯计划只字未提。所有这些古代作家都关心他们自己时代的环境，并受到那些带领他们的政体走向成功和毁灭的伟人的独特性格的影响。即使他们可能希望他们所写的文字能像修昔底德所说的那样永远被人们拥有，但他们受到人类思维的限制，无法预见未来，当然也无法为后人提供行动计划。也就是说，大多数作家都是他们时代的孩子，而不是未来的先知。
这是：Hohol，M。（2021）的证明版本。认知科学：一种跨学科的思维和认知方法。在B.Bro附，M。Jakubiec，
尽管对精神的计算代表性方法和感知和行动之间的认知态度受到了挑战（例如，参见Chemero，2009年），但它们是所谓认知科学早期阶段的特征（Henceforth，Cog-Sci）。cogsci通常被描述为跨学科企业，旨在了解思维的工作原理。在本章中，我将通过跟踪和追踪其历史来关注Cogsci的跨学科性。一开始，我将概述自1950年代至1980年代COGSCI黎明以来的各个学科的合作（这一时期通常称为Classic Cogsci）。十，我将仔细研究Cogsci跨学科的一些新面孔。将通过经典COGSCI中的计算机模拟和最近对认知隐喻的搜索进行计算机模拟的情况来说明。最后，我将描述与思维和认知跨学科研究有关的最近争议。
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云