吸烟、社会经济地位、糖尿病等。截至 2021 年,世界心脏联盟报告称,超过 5 亿人受到 CVD 影响,其中 2050 万人死亡与 CVD 有关,占全球死亡人数的 1/3。尽管新的治疗方案和生活方式的改变已被证明可以改善 CVD 患者的预后 ( 2 ),但与 35 年前记录的与 CVD 相关的死亡人数相比,这一数字约高出 60%。随着当前医学的所有进步,以下高数字主要是由于人口增长和老龄化 ( 2 )。动脉粥样硬化这个词源于希腊语词根,可以分解为“动脉粥样硬化”,对应于脂肪堆积和巨噬细胞,以及“硬化”,表示由结缔组织、平滑肌细胞和白细胞组成的纤维组织。 19 世纪初,Jean Lobstein 引入了“动脉粥样硬化”一词,为动脉疾病带来了更深刻的含义和理解 (3)。几年后,该领域的两位先驱提出了相互矛盾的动脉粥样硬化发展理论。一方面,奥地利医生 Carl Von Rokitansky 在“血栓形成”理论中提出了动脉粥样硬化发展的假说。他推测机械原因或其他原因造成的血管损伤是动脉粥样硬化斑块形成的原因 (4)。另一方面,德国医生 Rudolf Virchow 假设血管内已经存在的各种免疫促炎细胞簇是动脉粥样硬化发展的原因 (5)。直到 90 年代末,Russell Ross 才提出损伤后的慢性炎症会导致一系列事件,最终形成动脉粥样硬化斑块 ( 6 , 7 )。Carl Von Rokitansky 的研究中获得的人体样本表明,早期病变中存在 T 淋巴细胞,从而具体说明了慢性炎症对动脉粥样硬化发展的重要性 ( 3 )。如前所述,动脉粥样硬化的发展是多方面的,我们不知道为什么动脉粥样硬化的形成和进展会伴有血管和内皮不稳定以及免疫细胞过度激活。然而,这一切的核心是一个慢性炎症过程。这篇综述文章将讨论动脉粥样硬化发展的阶段、参与其发展的免疫细胞和免疫介质。
数据中心每年增加数百万美元的能源成本。最终使用这些费用是支持未经检查的消费主义和企业利润。这些中心使用的是必须针对共同利益的宝贵资源。当我们的公用事业需要提供更多的能源时,他们必须投资于满足客户需求。对数据中心的能源需求的需求导致了家庭公用事业账单的价格飙升。俄勒冈州的家庭因公用事业成本而达到了极限,这是我们两个最大的电力公司去年断开了近58,000户家庭的连接。HB 3546将保护俄勒冈人免受能源法案的增加。俄勒冈州的家庭和小型企业不应补贴数据中心的能源成本。HB 3546将通过在每个营利性电力公司中创建一个新的客户类别来确保可以跟踪和向数据中心进行适当的效用成本。HB 3546当这些高能源用户连接到能源电网以及将来为系统增加新的成本时,保护家庭和小型企业免于支付特定于数据中心的成本。HB 3546将允许监管机构分配仅受益于一种客户的成本,并确保昂贵的数据中心通过要求签署的公用事业合同至少10年来不断地由数据中心支付公用事业投资。我们处于气候紧急情况下。我敦促委员会支持HB 3546,并投票通过在本立法会议上提出这项法案以供批准。现在是成为气候英雄的时候了。俄勒冈州需要保护我们的能源系统和负担能力。HB3546确保公用事业可以计划如何通过要求数据中心承诺为最低能源使用和罚款过多的能源使用来可靠地向所有人提供电力。
Co-reviewer Theoretical Computer Science IEEE Transactions on Software Engineering SCP special issue on Software Evolution, Variability and Adaptability Applications of Graph Transformations with Industrial Relevance International Conference on Software Engineering International Conference on Software Language Engineering International Software Product Line Conference International Conference on Model Transformation International Conference on Generative Programming and Component Engineering ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems IEEE/ACM International Conference on Automated Software工程欧洲软件工程会议和ACM Sigsoft专题讨论会关于软件工程基础的国际软件工程研讨会,涉及软件密集型系统研讨会关于域特异性建模的软件工程建模国际建模研讨会
抽象的简介和目标。由脑肠轴疾病和牙龈凝干轴疾病产生的条件显示出许多相互的,通常是双向相互关系的。可以通过实施正确调整的饮食疗法有效调节肠道菌群的伴随定量和/或定性疾病。该研究的目的是研究小肠细菌过度生长(SIBO)和肠易激综合征(IBS)与非特异性炎症性肠道疾病(IBD)之间是否存在关系,以及营养模式的适应症。审查方法。使用数据库PubMed,Google Scholar和Web of Science进行了文献综述。由非系统文献综述进行了简短的收集信息综合。简要描述了知识状态。从临床角度来看,SIBO通常与IBS相关。这两种情况都有常见症状,例如:腹痛,肠胃气息和腹泻以及类似的神经心理疾病。反过来,IBS与IBD具有许多共同点,以至于IBD中的IBS一词甚至提出了。关于饮食疗法,低FODMAP(可发酵的寡糖,二糖,单糖和多醇)是最推荐的饮食。但是,建议益生菌治疗以恢复微生物学平衡。摘要。目前,越来越多的研究表明SIBO和IBD之间存在密切的关系,而SIBO在患有克罗恩病的患者中比患有溃疡性结肠炎的患者更频繁地发生。为了获得良好的治疗结果并防止这些疾病的复发,在药物治疗,心理治疗,益生菌治疗和饮食疗法的熟练,个性化结合的领域需要跨学科和专业的合作。
•Frank,M。C.,Baumgartner,H.,Braginsky,M.,Kachergis,G.(提交)。学习变异性网络交流(Levante):衡量儿童学习的全球框架
重编程髓样衍生的抑制细胞(MDSC),因此有助于肿瘤微环境的免疫抑制(Siu等,2022)。MK-4830, a novel fi rst-in- class human IgG4 monoclonal antibody targeting the immunoglobulin-like transcript 4 (ILT4) receptor, is being introduced as such an agent, as it induces a proin fl ammatory response by inhibiting ILT4 in MDSCs, thereby enhancing the T-cell response with anti-PD-1 therapy ( Siu et al., 2022)。ICI为直接临床益处提供了巨大的潜力,但它们也可以非明确激活免疫系统,从而导致副作用的亚型,称为免疫相关的不良事件(IRAE)。皮肤毒性是最常见的伊拉斯,发生在30% - 40%的接受PD-1抑制剂治疗的患者中,其中包括多种疾病,例如非乳状细胞皮疹,瘙痒,瘙痒,牛皮癣,ecepiorsior,eczematous和lichenoid Dermatose(Geisslos Dermatoses)(Geissloselose(Geisslose)(Geisisler等)。抗PD-1诱导的类地类喷发的患病率估计为0.5%至6%;然而,由于临床文献中零星的报道,PD-1抑制剂后的地衣样平面样反应被低估了(Curry等,2017; Phillips等,2019)。尽管PD-1抑制剂Pembrolizumab经常与地衣 - 平面样反应有关,但与MK-4830组合免疫疗法的副作用相关数据的数据有限。我们报告了一种由MK-4830免疫疗法继发于药物诱导的类地类次爆发的病例,并在转移性乳腺癌患者中与pembrolizumab结合使用。据我们所知,这是第一个描述在接受MK-4830与Pembrolizumab结合使用MK-4830的患者中的地衣样反应。
• 序列化产品/交付物 – 传统(设计、设施、设备等) • 周期性进展 – 敏捷(IT、开发、原型设计、调试等) • 功能服务(合同、工作量水平 (LOE) 管理、运营) • 混合 – 多种类型的混合(例如传统、LOE 管理和业务服务、敏捷 IT)
人工智能方法的方法2015年春季教程论文共同判决算法用于分配方法的战略区合并(M.Sc。)多翼纳选举的持续联盟操纵:算法和实验(b.sc.)2019年秋季在尊重无环社交网络的公平和嫉妒的分配(b.sc.)2019年春季资源共享:通过社交网络减少嫉妒(M.Sc.)春季2019
摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域,AI 已经显示出巨大的潜力,例如,在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而,在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如,全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制,这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此,人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中,并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。
我们提出了一种算法,该算法是基于变异量子假想时间探索的算法,用于求解由随机差异方程的多维系统产生的feynman-kac局部差异方程。为此,我们利用Feynman-KAC局部差异方程(PDE)与Wick-Rot的Schrödinger方程之间的对应关系。然后将通过变异量子算法获得的A(2 + 1)维feynman-KAC系统的结果与经典的ODE求解器和蒙特卡洛模拟进行比较。我们看到了经典的甲基动物与六个和八个量子的说明性示例之间的显着一致性。在PDE的非平凡情况下,它保留了概率分布 - 而不是保留ℓ2-norm - 我们引入了一个代理规范,该规范可以使解决方案在整个进化过程中近似归一化。研究了与该方法相关的算法复杂性和成本,特别是针对溶液的特性提取。还讨论了定量财务和其他类型的PDE领域的未来研究主题。