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镰状细胞病的脉搏血氧测定 - NCBI
摘要 镰状细胞病患者通常有轻度低氧血症，其氧合血红蛋白解离曲线向右移动。因此，镰状细胞病患者的氧饱和度应低于正常值。然而，本诊所的大多数受试者通过脉搏血氧饱和度测定结果为正常。为了提高对这一矛盾的理解，对 20 名镰状细胞病儿童进行了动脉毛细血管氧张力 (Po2) 和氧饱和度与同时测量的脉搏血氧仪饱和度的比较。此外，还将所有 20 名患者 50% 血红蛋白饱和度 (Pso) 下的 Po2 与脉搏血氧仪测得的饱和度进行了比较。研究发现，脉搏血氧饱和度测量结果总体上与根据血液样本计算得出的结果相似。然而，个体偏差并非随机的，部分原因在于 P50 值的差异。结论是，脉搏血氧饱和度在镰状细胞病患者中产生的结果各不相同，应谨慎使用该法预测此类患者组的动脉饱和度。(Arch Dis Child 1993; 68: 735-738)
标准化护理分类系统 - NCBI
美国护士协会护理实践数据库指导委员会已确认了三种标准化的护理干预分类系统。由于这些分类系统都侧重于对护理行为的信息抽象进行编码，而不是提供可构建信息概念和抽象的受控词汇和组合语法，因此这些系统对于表示护士的工作是必要的，但还不够。特别是，专注于过程理解和过程改进的基于计算机的患者记录系统将需要原子级的护理行为表示，适合转换为各种信息抽象，包括但不限于现有三种分类系统中包含的抽象。
标准化护理分类系统 - NCBI
美国护士协会护理实践数据库指导委员会已确认了三种标准化的护理干预分类系统。由于这些分类系统都侧重于对护理行为的信息抽象进行编码，而不是提供可构建信息概念和抽象的受控词汇和组合语法，因此这些系统对于表示护士的工作是必要的，但还不够。特别是，专注于过程理解和过程改进的基于计算机的患者记录系统将需要原子级的护理行为表示，适合转换为各种信息抽象，包括但不限于现有三种分类系统中包含的抽象。
生物信息学实验室-NCBI
●问题6a）基因位于基因组上的哪里？（将鼠标传递到绿色条上。一个选项卡将带有来自基因组区域的信息，转录和产品。绿色条代表序列查看器中的基因，即NCBI功能。●问题6b）在此基因中看到了多少个外显子（看到了多少个灰色盒子）？●问题6C）周围基因的名称是什么（部分：基因组上下文）？●问题6D）是否有保守域？他们如何打电话？（转到相关信息部分中的左栏，单击“收获域”）。●问题6E）探索保守域后，返回基因页面。该基因涉及什么生物学过程（基因本体学术语）？（在页面上经常下去，转到该部分：一般基因信息。●问题6f）以下在基因页面上是：附加链接。单击链接基因。发生了什么？
预防医学在公路安全中的作用 - NCBI
我们高速公路上的事故数量已达到非传染性群体性疾病的流行程度。今年将有大约 42,000 人丧命，400,000 人某种程度上永久残疾，100 万人暂时残疾。因此，公共卫生部门应该承担起控制这一威胁的责任，就像以前在检疫疾病领域所做的那样，这似乎是合乎逻辑的。一般而言，事故分布随季节、年龄、性别和其他参数而变化，并且被认为遵循与影响疾病过程的基本生物学定律相当的原理。由于人为变量发挥的重要作用，事故控制属于预防医学和公共卫生的范畴，工业卫生和卫生工程领域也是如此。在大多数情况下，事故的起因是多种多样的，控制事故的尝试应考虑宿主、药剂和环境的相互作用，即工人、设备、周围环境或工作区域。虽然宿主是主要的医疗关注对象，但在有效的预防措施中，药剂和环境也必须考虑在内。这同样适用于军事和
风湿性心脏病 - StatPearls - NCBI 书架
风湿性心脏病主要影响那些生活贫困、无法获得足够医疗保健和不受控制地接触 A 组链球菌的人。一项系统性回顾和荟萃分析计算出临床无症状风湿性心脏病的患病率（每 1000 人 21.1 人）大约是临床有症状疾病的患病率（每 1000 人 2.7 人）的七到八倍。风湿性心脏病的患病率随着年龄的增长而增加，从 5 岁时每 1000 名儿童 4.7 人增加到 16 岁时每 1000 名儿童 21.0 人。[4] 根据这些数据，估计风湿性心脏病的负担可能比全球疾病负担研究中的负担增加一倍。根据撒哈拉以南非洲儿童占全球风湿性心脏病总负担的 6% 到 7% 的事实，估计目前全世界有 5000 万到 8000 万人患有风湿性心脏病。[5]
没有可靠的证据支持Javan Tigers的存在
序列ID分类源源序列来自Wirdateti等人。(2024, N=7) OQ601561.1 P. tigris sondaica (putative) NCBI Accession: OQ601561.1 OQ601562.1 P. tigris sondaica (putative) NCBI Accession: OQ601562.1 OQ629467.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629467.1 OQ629468.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629468.1 OQ629469.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629469.1 OQ629470.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629470.1 OQ629471.1 P. Tigris sumatrae ncbi登录：OQ629471.1其他老虎的序列（n = 24）NC_010642.1 P. Tigris NCBI辅助：NC_010642.1 PTI183 P. Tigrigris sumatrae sumatrae sun et al an al and al。（2023）PTI184 P. Tigris Sumatrae Sun等。（2023）PTI096 P. Tigris Sumatrae Sun等。（2023）PTI105 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTI103 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTI331 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTV02 P. Tigris Virgata Sun等。（2023）PTV17 P. Tigris Virgata Sun等。（2023）PTI305 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI306 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI307 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI247 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）PTI269 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）PTI272 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）RUSA06_CAP P. Tigris Sun等。（2023）RUSA23_CAP P. Tigris Sun等。（2023）RFET0002 P. Tigris Altaica Sun等。（2023）RFET0007 P. Tigris Altaica Sun等。（2023）PTI220 P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）HPS P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）M2 P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）Maza0008 P. Tigrs Sondaica Sun等。（2023）Nobby Nobb0004 P. Tigris Balica Sun等。(2023) Sequences from other Pantherra Animals (N=12) jf720183.1 P. Padarus NCBI ACCESION: jf720183.1 MH588626.1 P. Padarus NCBI Accession: MH588626.1 NC_0 NCBI Accession: NC_010641.1 NC_028302.1 P. Leo NCBI加入：NC_028302.1
充分利用Foodmicrobionet 5.0
fmbn专业（食物细菌和真菌生物群落，251项研究，14,035个带有细菌数据的样本和1,114个带有真菌数据的样品），对食物进行了优化的样品元数据结构，可以以几种形式出口数据，以便以几种形式出口数据，以准备进一步分析；可以结合来自不同研究的数据；连接到其他几个数据库（NCBI SRA，LPSN，NCBI分类法，Omnicrobe）
预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
一套基础模型捕获了密码子之间的上下文相互作用
图1：Encodon和Decodon的概述：A）已从NCBI基因组数据库中提取了5000种物种的6000万个编码序列，并用于预先培训Encodon和Decodon基础模型。b）绝大多数数据（98.7％）由细菌编码序列组成。显示了NCBI中非细菌编码序列的分裂构成的饼图。c）NCBI基因组数据库中编码序列长度（密码子数）的直方图。我们将2048用作由Encodon和Decodon支持的最大序列长度，并考虑到所示的分散量以覆盖超过99.8％的序列。d）我们使用蒙版语言建模（MLM）目标仔细研究了Encodon，其中序列的一部分被损坏/掩盖了，并且该模型必须在给定其余的令牌（即上下文）。decodon是一种有条件的生成变压器模型，它通过将序列生物体作为第一个输入令牌来提供可控的编码序列生成。我们在汇总的编码序列中，用因果（自动性）语言建模目标进行了训练，其中每个序列都用特殊的有机体令牌培养。旋转位置自我注意事项均在Encodon和Decodon块中使用。e）3个ecdodons和2个解码，比例不同（即可训练参数的数量）已在NCBI基因组数据库的汇总语料库上进行了超过1,000,000个优化步骤的预训练。