摘要除了生活方式和饮食外,心血管疾病还可能是由与心脏功能问题和血液生化含量有关的遗传因素引起的。PON1基因将副氧酶1编码为HDL-依赖酶抑制LDL氧化和相对副作用。PON1的多态性可以显着影响血清PON1的活性和水平,以及心血管疾病的发生。因此,这项研究分析了伊朗心血管患者的PON1基因表达和Q192R多态性。此病例对照研究包括40例患者和40例对照。通过实时PCR分析了PON1基因的Q192R多态性。此外,通过PCR和RFLP的开发方法分析了PON1基因多态性。数据通过SPSS版本23.0通过t检验(p <0.05)统计分析。与对照人群相比,患者的PON1表达大大降低(P <0.05)。此外,基因,LDL水平和患者年龄的表达之间存在显着相关性(p <0.05)。低PON1基因表达可以表明该酶是伊朗人口中心血管疾病的积极影响的关键因素。此外,伊朗人口中的心血管疾病与PON1基因多态性显着相关。关键字:副氧酶1,PON1基因,心血管疾病,RS662,实时PCR,RFLP。1。简介
环境科学旨在了解世界;这可以通过使用地理信息系统(GISS)来实现。此外,地理发行允许将栅格数据与其他GIS数据结合起来调整和对齐。因此,就这些技术而言,可以解释这些类型的数据及其关系,模式和趋势。这项研究旨在研究现代工程程序的使用,即从无武装航空车(UAV)获得的摄影图像处理中被称为计算视觉。这是通过嵌入式系统前部的小型相机完成的,并与使用计算视觉资源的专有软件结合使用。尽管开放源软件是优先选择的选择,但研究开始于对无人机检查的最新计算视觉算法和摄影测量法的研究。一组摄影图像的生成,处理和验证是伴随算法和摄影测量的研究进一步的程序,随后导致了地理处理系统。实际上,在葡萄牙的DeTrás-Os-Montes e Alto Douro的研究中使用了采用计算视觉资源的专有软件,将其与使用现代计算资源的常规方法进行比较,以确定所获得的收益。总而言之,验证了生成的地理产品系统的位置质量,并报告了令人满意的结果。这强调了这些现代计算资源在当代摄影测量中的潜力。
肠道及其菌群(MB-GUT)是人体中细菌的最大吸收器官和储层。MB-GUT被认为是一个单个系统,其相互作用会产生影响整个身体功能的响应。中枢神经系统在所谓的MB甲状脑轴上与MB-GUT连续交叉对话,而MB产物激活的许多羽毛质途径对于大脑的正确发育和生理功能都是必需的。营养不良有助于年龄和年轻人口的许多病理状况。阐明MB脉冲如何影响衰老,阿尔茨海默氏病,多发性硬化症和其他神经退行性病理学的中枢神经系统至关重要。了解MB-GUT,肠系统,免疫细胞,神经元和神经胶质之间的相互作用及其对宿主防御,组织修复和神经变性的影响对于在疾病的分子基础上识别新参与者至关重要。在这方面,有必要遵循多学科的方法扩展到复杂的MB-Gut脑轴的所有地区和组成部分。尤其是,对MB-GUT驱动的变化的分析神经元 - 胃细胞 - 微神经三合会将突出与神经胶质细胞差异募集/激活相关的神经退行性机制,改善对神经元/Glia/Glia/Glia commental和PELUCIATS MB-GUT涉及的分子的了解,可以预防MB-GUT,以预防MB-GUT变化。Liang等。 QPCR分析进一步表明,DHC有效地下调了Alb,PON1和CNR1在结肠中的表达。Liang等。QPCR分析进一步表明,DHC有效地下调了Alb,PON1和CNR1在结肠中的表达。本社论介绍了《国际分子科学杂志》发表的新特刊,题为“行为和脑部疾病中的微生物群 - gut脑轴”,该问题涵盖了这一重要主题,其中包含六项有价值的贡献,即四项原始研究文章和两份评论。[1]研究了血肠citrina baroni(Daylily,DHC)对胃肠道转运,排便参数,短链有机酸,肠道微生物组,转录物和网络药理学的抗综合作用。作者证明,DHC的给药加速了小鼠的排便频率,并提高了一些有益的细菌分类群的丰富度,同时降低了盲肠内容中的病原体水平。转录组分析发现DHC干预后结肠中有700多个差异表达的基因(DEG),这些基因主要参与嗅觉转导途径。转录组学和网络药理学的整合揭示了七个重叠靶标(ALB,DRD2,IGF2,PON1,TSHR,MC2R和NALCN)。这些结果提高了对DHC抗便秘效应的理解,从而提供了新颖的转录组和网络药理学的综合视角。nuccio等。[2]研究了社会隔离对Microtus Ochrogaster(Prairie Vole)中肠道微生物组和代谢组的影响。生理压力导致孤立的女草原田鼠的焦虑和抑郁行为指标与配对的草原田鼠相对。在16S rRNA的水平上进行细菌DNA测序
抽象背景药物遗传学有望更好地控制心脏血管疾病(CVD)等疾病。乙酰基酸酸,阿司匹林可防止形成血小板聚集和血管收缩的激活剂,并用于预防CVD。尽管如此,由于遗传变异的改变了导致阿司匹林耐药性(AR)的代谢,因此患者可能会导致治疗失败。目标是实现系统文献综述,以确定遗传变异对AR的影响。的方法文章已系统地筛选在Medline/PubMed,Cochrane,Scopus,Lilacs和Scielo数据库中。总共确定了290篇文章,因此排除了269篇文章,因为它们不符合先前确定的纳入标准。总共包括20个病例对照研究和1个队列。结果遗传变体RS1126643(ITGA2),RS3842787(PTGS1),RS20417(PTGS2)和RS5918(ITGB3)是研究最多的。关于相关性,在通过文章评估的64种遗传变异中,至少一篇文章具有统计学意义(p <0.05; 95%的置信间隔[CI])。Among them, the following have had unanimous results: rs1371097 ( P2RY1 ), rs1045642 ( MDR1 ), rs1051931 and rs7756935 ( PLA2G7 ), rs2071746 ( HO1 ), rs1131882 and rs4523 ( TBXA2R ), rs434473 ( ALOX12),RS9315042(ALOX5AP)和RS662(PON1),而这些在AR:RS5918(ITGB3),RS2243093(GP1BA)(GP1BA)的实际干扰方面有所不同,RS1330344(PTGS1)(PTGS1),以及RS20417(PTGS1)(PTGS2)。作为研究局限性,我们强调了分析的文章和人口差异的非均匀方法。结论值得注意的是,药物遗传学是一个扩展的区域。因此,需要进一步的研究以更好地了解遗传变异与AR之间的关联。
摘要:确定房地产价格的传统(手动)方法在某些情况下容易犯错,这些错误可能是由于分心,缺乏专心或易受房地产经纪人欺诈的脆弱性。这项工作着重于使用更多最新方法评估房地产的房屋价格预测。使用诸如房屋定价指数和随机森林机器学习技术等方法的房屋定价已被讨论,提出了一种新方法,作为使用额外树回归的模型,因为它在树木建造过程中引入了额外的随机性。Kaggle波士顿壳体数据集具有506个条目,并采用了14个功能来训练和测试开发的模型,然后通过平均绝对误差和平均平方误差来确定效率。此外,在随机森林回归模型和提出的预测模型之间进行了比较,该模型表明,新的预测模型比随机森林回归产生的性能更好。
