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孟加拉国代谢综合征患者血浆脂联素水平及治疗指征研究
作者电子邮件地址：shaheensaalina@gmail.com（Salina Shaheen Parul）; reazahmmed147@gmail.com（雷兹·艾哈迈德）； s1710325103@ru.ac.bd（Md. Taohid Hasan）; ariful222222@gmail.com（Ariful Islam）monirbio31@gmail.com（M.Manirujjaman），motiar.rahman28@gmail.com（Motiar Rahman），wasim.bc36@yahoo.com（Md. Wasim Bari）； shakil13922@yahoo.com（Md. Shakil Ahmed），sohel_bio@ru.ac.bd（Md. Sohel Hasan）。通讯作者：电子邮件：maislam14@ru.ac.bd，拉杰沙希大学生物化学与分子生物学系，拉杰沙希-6205，孟加拉国。
12.3免疫|剑桥o级生物学修订说明...
如果对特定疾病接种疫苗的人数减少了人群的疫苗，则它会使其余人群处于大规模感染的风险中，因为他们更有可能遇到感染的人并具有感染的人，这会增加感染的数量，以及可能死于特定感染性疾病
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
血浆钙卫蛋白水平作为儿童血液肿瘤恶性肿瘤不同阶段的潜在生物标志物：一项初步研究
1. 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学健康研究所地中海贫血和血红蛋白病研究中心 2. 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学学生研究委员会 3. 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学公共卫生学院生物统计学和流行病学系 *通讯作者：Kaveh Jaseb 博士，伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学健康研究所地中海贫血和血红蛋白病研究中心。电子邮件：kavehjaseb1400@gmail.com。ORCID ID：0000-0002-3216-9113。收到日期：2024 年 7 月 31 日 接受日期：2024 年 11 月 6 日 摘要背景：钙卫蛋白被认为是全身炎症的生物标志物，尤其是在自身免疫性疾病中。炎症是一个与恶性进展相关的过程，而钙卫蛋白是一些血液系统恶性肿瘤的潜在预后生物标志物。我们的初步研究旨在评估血浆钙卫蛋白水平作为儿童血液肿瘤复发/难治期有希望的生物标志物。材料和方法：这项初步研究是一项病例对照研究。研究共纳入 168 人。分析对象为伊朗阿瓦士沙法医院转诊的 73 名被诊断为急性白血病的儿科患者和 60 名患有实体瘤癌症的儿科患者。根据疾病的三个阶段将患者细分，包括治疗期、复发/难治期和缓解期。此外，35 名健康儿童被视为对照组。在征得所有参与者的同意后，将他们的血液样本采集到乙二胺四乙酸 (EDTA) 管中，通过酶联免疫吸附试验 (ELISA) 法测量血浆钙卫蛋白水平。使用 SPSS26 软件分析数据。使用 Kruskall-Wallis、Bonferroni Post hoc 和双变量相关性检验，双侧 p 值 < 0.05 为显著性差异。结果：急性白血病不同阶段的血浆钙卫蛋白水平没有统计学上的显著差异（P = 0.099）；然而，研究组的平均水平高于健康对照组。与对照组相比，在实体瘤的不同阶段也观察到平均钙卫蛋白水平的增加。此外，与对照组相比，治疗组和缓解组之间存在显著差异（分别为 p = 0.011 和 p = 0.016）。结论：部分儿童血液肿瘤恶性肿瘤不同阶段血浆钙卫蛋白平均水平升高，但不能作为复发/难治期的特异性生物标志物。关键词：生物标志物，白血病，S100A8蛋白，S100A9蛋白，S100蛋白简介钙卫蛋白是S100蛋白家族中的一种报警素，在炎症反应中起关键作用，并参与各种细胞过程，特别是免疫调节 (1)。钙卫蛋白由两个亚基组成，即 S100A8 和 S100A9，存在于髓系细胞的细胞质中，尤其是中性粒细胞、单核细胞和巨噬细胞 (2)。
教师教育和专业发展，具体水平和方法，其他
密西西比大学已获得南方学院和学校学院委员会的认证，可颁发证书和学士学位、硕士学位、专业学位和博士学位。如需咨询认证事宜，请联系学院委员会，地址：1866 Southern Lane, Decatur, Georgia 30033-4097，电话：404-679-4500，或访问 www.sacscoc.org。
o r i g i n a l r e s a r c h r c h血清铁蛋白在妊娠中及其与妊娠糖尿病的关联：一种前瞻性纵向
孕期。我们使用Spearman的等级相关性来估计SF，OS，炎症和葡萄糖水平之间的关联。逻辑回归分析以估计与SF相关的GDM的OR。多个逐步回归模型用于评估葡萄糖水平与危险因素之间的关系。结果：SF水平随研究人群的妊娠增加而降低。与对照组相比，GDM患者的SF水平明显更高（1 st和2 nd Trimesters），MDA，CRP和HBA1C。SF与MDA和空腹血糖（FPG）呈正相关。怀孕早期的SF水平升高与GDM风险增加显着相关（OR = 2.024，95％CI：1.076 - 3.807）。导致葡萄糖水平升高的解释变量是SF，MDA，体重指数（BMI），孕妇年龄和糖尿病家族史。结论：SF与GDM显着相关，可能是怀孕早期GDM的潜在生物标志物。关键词：妊娠糖尿病，铁蛋白，氧化应激，炎症
Alstom完成了欧洲最大的1级安装之一的爱尔兰
2025年2月10日 - 智能和可持续移动性的全球领导者阿尔斯通成功地完成了欧洲火车控制系统（ETC）1级在邓多克（Dundalk）到灰石路线的安装，标志着爱尔兰铁路现代化的一个重要里程碑。跨越约120公里，该系统覆盖了整个都柏林地区快速运输（DART）通勤网络及其他地区的新安全功能和增强的互操作性，从北部的Dundalk到南部的灰色。该项目在全球范围内支持50个以上的角色 - 从2022年初的设计阶段到2024年底的现场测试 - 代表了欧洲最大的1级等设备之一。与Iarnródéireann（爱尔兰铁路）合作交付，这项成就加强了阿尔斯通对提供针对爱尔兰需求量身定制的可靠，高效和安全的铁路解决方案的承诺。“邓多克（Dundalk）到灰色斯托（Greystones）等级别1级项目证明了我们的技术专业知识，并致力于提高爱尔兰的铁路安全性和效率。这项具有里程碑意义的成就为爱尔兰铁路的未来奠定了基础，确保了乘客更安全，更聪明，更绿色的运输工具。他补充说：“我们的团队不懈地努力实现这一里程碑，我们都为支持爱尔兰迈向现代化，可持续的铁路网络的旅程而感到自豪。”铁路数字未来的核心，ETCS是火车控制标准，基于能够监督火车运动（包括停止火车）的驾驶室内部设备。Ié22000级 - 22001 - 被安装为试用火车。是从轨道之间的衡平台收到的信息，其中安装了1200多个邓多克和灰色的工作的一部分。设备（包括337个信号）是由Alstom全球验证的轨道侧面组合提供的，其中超过450个微型编码线侧电子单元（LEU）覆盖了传统设备，以提供增强的安全性并最大程度地减少干扰。所有设备均在2024年10月至2024年11月之间的一年内配置，安装和测试。安全性至关重要，项目完成没有损失的时间事件（LTI）。
UKCP FactSheet：UKCP的全球变暖水平信息
此FACTSHEET总结了英国气候预测（UKCP）在2025年2月全球变暖水平的产品套件中获得的信息。它伴随着为UKCP概率预测和UKCP区域（12公里）发布全球变暖水平信息，这些信息现在可在UKCP用户界面上找到。本文档描述了数据集是什么，可以找到它们的限制和限制以及在哪里找到更多信息。
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
还原星*D：使用患者级别的数据忠于原始Star*D研究方案
PREPRINT: This manuscript has not been certified by peer review Restoring STAR*D: A Reanalysis of Drug-Switch Therapy After Failed SSRI Treatment Using Patient-Level Data with Fidelity to the Original STAR*D Research Protocol Authors: Colin Xu, Thomas T. Kim, Irving Kirsch, Martin Plöderl, Jay D. Amsterdam, & H. Edmund Pigott Colin Xu, PhD职位：心理学机构助理教授：心理学与传播系，爱达荷大学托马斯·T·金（University of Idaho Thomas T.精神病学，心理治疗和心理学系；马里兰州的帕拉塞苏斯医科大学，奥地利，马里兰州的阿姆斯特丹：精神病学教授（名誉）机构：宾夕法尼亚大学H. Edmund Pigott，博士职位：临床心理学家机构：无通讯作者：Ed Sotookering：Ed Pigott：Ed Pigott，Phd，博士