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如何引用本文 Karami MH、Abdouss M、Maleki B. 药物输送系统中最先进的金属纳米粒子：全面回顾。Na
摘要 人们对纳米技术、电磁学和光学领域的最新进展越来越感兴趣，也越来越感兴趣。这种跨学科合作涵盖了纳米材料、纳米电子学和纳米生物技术等领域，这些领域的应用往往有重叠。一个备受关注的领域是金属纳米粒子 (MNP) 的使用，它已在医学领域取得了显著的进步。MNP 有望显著提高药物输送效率、减少不良副作用并提高输送精度。它们还可用于诊断、生物相容性材料的开发和营养保健品的探索。在药物输送中使用金属纳米粒子具有提高稳定性、延长循环时间、增强分布和精确靶向等好处。纳米生物技术领域促进了生产 MNP 的环保方法（称为绿色合成）的创建。MNP 在药物输送中提供了更好的稳定性和靶向释放，同时也提供了一种比化学合成更可持续的替代方案。本综述旨在探讨 MNP 在药物输送中的应用挑战和前景，特别关注制造和修饰金属纳米载体的可持续方法。本综述还探讨了各种 MNP 在药物输送系统 (DDS) 中的应用。
Yasser Zeinali
•客户行为对订阅销售的影响：对在线电子书平台的见解。Seyyed Farid Hashemian，Yasser Zeinali，Negar Maleki，制造和服务运营管理。“审查”
Rouhollah Karimzadeh - 沙希德贝赫什提大学
■ 基于光子晶体平台的全光半减器和全减器的最新进展 Fariborz Parandin、Saeed Olyaee、Farsad Heidari、Mohammad Soroosh、Ali Farmani、Hamed Saghaei、Rouhollah Karimzadeh、Mohammad Javad Maleki、Asghar Askarian、Zahra Rahimi、Arefe Ehyaee 《光通信杂志》，第 0314 卷，第 1-30 页，2024 年
2015第八届频率标准与计量学术研讨会
欢迎来到波茨坦参加第八届频率标准和计量学研讨会 (8FSM)。研讨会大约每七年举行一次，作为汇集从事精密频率标准开发及其在计量学中的应用的国际科学家和技术人员的论坛，以交流该领域最新发展的信息，并指出未来的发展方向。第一次研讨会由 Jaques Vanier 于 1971 年在加拿大魁北克省的 Forêt Montmorency 组织。接下来的几届于 1976 年在美国铜山举行，由 Helmut Hellwig 组织，1981 年在法国奥苏瓦（Claude Audoin），1988 年在意大利安科纳（Andrea de Marchi），1995 年在美国伍兹霍尔（James Bergquist），2001 年在英国圣安德鲁斯（Patrick Gill），2008 年在美国太平洋丛林（Lute Maleki）举行。
jrip-13-e32276.pdf
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：达帕格里夫辛和卡纳格里夫辛和UTI风险之间没有发现统计学上的显着相关性。但是，发现使用empagliflozin可以增加尿路斯的风险。我们的荟萃分析表明，达帕格列申辛和canagliflozin可能不会增加UTI的风险，但是，应仔细监控empagliflozin的给药，以实现这种潜在的副作用。请引用该论文为：Haghighi R，Zaman Samghabadi N，Raeisi Jaski R，Razmjou S，Habibzadeh A，Maleki Ahmadabadi A，Gholamine B，Behi M，Behi M，Behi M，Tavassoli Z.研究SGLT-2抑制剂给药与尿路感染的风险之间的关联；系统评价和荟萃分析。J肾脏Inj Prev。2024; 13（1）：E32276。doi：10.34172/jrip.2024.32276。
自闭症的自动诊断：最新技术
I. Amir Valizadeh 1，医学博士，thisisamirv@gmail.com，ORCID：0000-0001-5983-8527 II. Mana Moassefi 1，医学博士，Moassefi@gmail.com，ORCID：0000-0002-0111-7791 III。 Amin Nakhostin-Ansari 2，医学博士，a-nansari@alumnus.tums.ac.ir，ORCID：0000-0002-1113-9257 IV。 Soheil Heidari Some'eh 2,3，医学博士，S-heidari@student.tums.ac.ir，ORCID：0000-0002-2339-1070 V. Hossein Hosseini-Asl 2,3，医学博士，hoseinihocein@gmail.com，ORCID：0000-0003-2753-8719 VI. Mehrnush Saghab Torbati 4，医学博士，M.storbati@yahoo.com，ORCID：0000-0003-2524-9315 VII。 Reyhaneh Aghajani 2,3，医学博士，Reyhaneh.aghajani1376@gmail.com，ORCID：0000-0001-6294-6799 VIII. Zahra Maleki Ghorbani 2,3，医学博士，Malmandi25@gmail.com，ORCID：0000-0001-8458-2375 IX. Iman Menbari-Oskouie 2，医学博士，imanmenbary@gmail.com，ORCID：0000-0002-5511-1512 X. Faezeh Aghajani 2,5，医学博士，faezehaghajani.fa@gmail.com，ORCID：0000-0002-9019-3904 XI. Alireza Mirzamohamadi 2,3，医学博士，Alimirzareza@gmail.com，ORCID：0000-0002-6355-9851 XII。 Mohammad Ghafouri 2，医学博士，mohammadghafouri1372@gmail.com，ORCID：0000-0003-3363-9129 XIII。 Shahriar Faghani 6,7，医学博士，Shahriar.faghani@gmail.com，ORCID：0000-0003-3275-2971 XIV。 Amir Hossein Memari 2 ，医学博士，memari_ah@tums.ac.ir，ORCID：0000-0002-9639-415X 附属机构：
基于大脑 sMRI、rs-fMRI 和 EEG 的自闭症谱系障碍诊断的机器学习算法的准确性：三项系统评价和荟萃分析的方案
I. Amir Valizadeh 1，医学博士，thisisamirv@gmail.com，ORCID II。 Mana Moassefi 1，医学博士，Moassefi@gmail.com，ORCID III。 Amin Nakhostin-Ansari 2，医学博士，a-nansari@alumnus.tums.ac.ir，ORCID IV。 Iman Menbari Oskoie 2，医学博士，imanmenbary@gmail.com，ORCID V. Soheil Heidari Some'eh 2,3，医学博士，S-heidari@student.tums.ac.ir，ORCID VI。 Faezeh Aghajani 2,3，医学博士，faezehaghajani.fa@gmail.com，ORCID VII。 Mehrnush Torbati 4，医学博士，M.storbati@yahoo.com，ORCID VIII。 Zahra Maleki Ghorbani 2,3，医学博士，Malmandi25@gmail.com，ORCID IX。 Reyhaneh Aghajani 2,3，医学博士，Reyhaneh.aghajani1376@gmail.com，ORCID X. Seyed Hossein Hosseini Asl 2,3，医学博士，hoseinihocein@gmail.com，ORCID XI。 Alireza Mirzamohammadi 2,3，医学博士，alireza.mirzamohamadi@shahed.ac.ir，ORCID XII。 Mohammad Ghafouri 2，医学博士，mohammadghafouri1372@gmail.com，ORCID XIII。 Shahriar Faghani 5,6，医学博士，Shahriar.faghani@gmail.com，ORCID XIV。 Amir Hossein Memari 2 ，医学博士，Mehranamir@yahoo.com ，ORCID
10.1038/s42004-022-00744-x Maleki, R.、Shams, SM、Chellehbari, YM、Rezvantalab, S.、Jahromi, AM、Asadnia, M.，... & Razmjou, A. (2022)。利用人工智能发现离子选择性膜的材料。Communications Chemistry，5，1-13。https://doi.org/10.1038/s42004-022-00744-x 本期刊文章发布于 Research Online。https://ro.ecu.edu.au/ecuworks2022-2026/1594
人们已经做出了重大尝试来提高离子选择性膜 (ISM) 的生产效率和降低价格，而传统方法存在局限性、实验成本高和计算耗时的缺点。消除实验限制的最佳方法之一是人工智能 (AI)。本综述讨论了人工智能在材料发现和 ISM 工程中的作用。人工智能可以通过数据分析最大限度地减少实验测试的需要，从而加速基于使用 ISM 模拟结果的模型的计算方法。与计算化学的结合使人工智能能够在输出模型中考虑原子特征，因为人工智能充当了实验数据和计算化学之间的桥梁，以开发可以使用实验数据和原子特性的模型。这种混合方法可用于离子提取膜的材料发现，以研究基于人工智能的材料发现的能力、挑战和未来前景，为 ISM 工程铺平道路。
未使用六自由度机器人床的颅脑立体定向放射外科手术中的残留设置错误：无框架与刚性固定系统
4. Lundsford LD，Leksell D。Leksell 系统。LaunsfordLD 编。现代立体定向神经外科。波士顿，马萨诸塞州：Martinus Nijhoff 出版社；1988 年。5. Jacques S，Shelden CH，McCann G，Linn S。小型中枢神经系统病变的微立体定向方法。第一部分。CT 定位和 3-D 重建技术的发展。No Shinkei Geka。1980；8 (6)：527-37。6. Heilbrun MP，Roberts TS，Apuzzo ML，Wells TH Jr，Sabshin JK。Brown-Roberts-Wells (BRW) 计算机断层扫描立体定向引导系统的初步经验。J Neurosurg。 1983;59 (2):217 – 22。7. Lutz W、Winston KR、Maleki N。带有直线加速器的立体定向放射外科系统。Int J Radiat Oncol Biol Phys。1988；14：373 – 381。8. Babic S、Lee Y、Ruschin M 等人。使用框架还是不使用框架？基于锥形束 CT 的直线加速器立体定向放射外科和放射治疗专用头部固定装置的分析。J Appl Clin Med Phys。2018；19(2):111 – 120。
已发布版本 (APA) 的引用：Khedri, M., Beheshtizadeh, N., Rostami, M., Sufali, A., Rezvantalab, S., Dahri, M., Maleki, R., Santos, H. A., & Shahbazi, M.-A. (2022)。人工智能深度探索影响姜黄素负载电纺纳米纤维物理化学性质的参数。Advanced NanoBiomed Research，2(6)，文章 2100143。https://doi.org/10.1002/anbr.202100143
人工智能 (AI) 方法在药物发现和递送系统的设计和优化中得到了广泛考虑。在此，机器学习方法用于优化载姜黄素 (CUR) 纳米纤维的生产。通过文献调查挖掘所需数据，并检测和研究两类（包括基于材料和机器的参数）作为最终结果的有效参数。AI 结果表明，高密度聚合物具有较低的 CUR 释放率；然而，随着聚合物密度的增加，许多类型聚合物中的 CUR 包封效率 (EE) 都会增加。当分子量在 100 至 150 kDa 之间、CUR 浓度为 10 – 15 wt% 时，可获得最小直径、最高 EE 和最高药物释放百分比，聚合物密度在 1.2 – 1.5 g mL 1 范围内。此外，最佳距离为 23 cm、流速为 3.5 – 4.5 mL h 1 、电压在 12.5 – 15 kV 范围内可获得最高的释放率、最高的 EE 和最低的纤维平均直径。这些发现为未来通过 AI 方法设计和生产具有理想特性和性能的载药聚合物纳米纤维开辟了新道路。