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北巴勒斯坦地区肉鸡养殖场分离的禽致病性大肠杆菌的分子特征
溶血性尿毒症综合征、脑膜炎、脑膜炎症、脓毒症、手术部位感染、尿路感染和医院获得性肺炎均与 ExPEC 有关 [1]。禽致病性大肠杆菌 (APEC) 是 ExPEC 的一个亚型，已成为禽类宿主的主要病原体，可引起禽类大肠杆菌病，这是一种以多种局部和全身感染为特征的综合征 [2]。最常见的病变是脐炎、蜂窝织炎、心包炎、肝周炎、气囊炎、心包炎、卵腹膜炎、输卵管炎、大肠杆菌肉芽肿和全身感染。导致疾病的大肠杆菌菌株中存在许多毒力因子 (VF)，这些毒力因子编码在质粒、噬菌体或致病岛 (PAI) 内的细菌染色体上，以及其他移动元件 [3]。致病性大肠杆菌菌株通过染色体或染色体外转移从非致病性菌株获得毒力操纵子 [4]。多项研究表明，由不同基因编码的一些 VF 增强了 APEC 的致病性，导致大肠杆菌病和肉鸡组织中的生长 [5, 6]。实验室用于识别大肠杆菌的传统诊断技术
生物炭干预措施以改善油棕>下的土壤健康
项目描述：石油 - 帕尔姆是世界上生产力最高的石油作物，能够满足人类食品和能源需求。令人震惊的是，土地转换为石油 - 与生物多样性丧失，区域性大火，有毒 - 热情和温室气体排放有关。在石油帕尔姆种植园生命周期结束时采用了诸如斜线燃烧之类的非法实践，作为清除土地并通过提高pH和养分的供应量来提高泥炭的易耕作的一种简单手段。但是，由于矿物的浸出，这些好处是短暂的。另一方面，在现场保留石油 - 粉状废物以增强造成重大棕榈损失的Ganoderma真菌的扩散。在这里，我们提出了从石油 - 帕尔姆（Oil-PALM）和将油帕尔姆（Oil-Palm）领域重新应用的生物炭生产，以解决这些相交问题的解决方案。马来西亚目前的大部分石油 - 正在过渡到第二代种植周期，这为评估这种方法的潜力提供了理想的机会。
孢粉学和沉积物 DNA 分析，了解
马达加斯加岛过去一千年的景观和人口 科学背景 马达加斯加距离东非仅 200 公里，是亚洲南岛人种和非洲班图人种的独特交汇地。这些群体带来了农业实践、植物、家畜和各种文化表现形式，至今仍留下了这种融合的明显痕迹。 Madeogen 项目旨在重建这些殖民的脉络、人口的扩散以及过去 3,000 年来它们对岛屿景观的各种影响。这项研究采用跨学科方法，结合古生态学、人类遗传学和民族生态学，以了解长期的社会生态动态。 博士后目标 博士后研究员将专注于使用两种互补方法进行古生态学研究：
安全并管理SSL/TLS密钥：带有Thales CipherTrust Manager
Palo Alto Networks NGFWS使用成千上万的客户部署生成的智能检测已知和未知威胁，包括在加密流量中。这意味着它们会降低风险并防止广泛的攻击。例如，它们使用户能够根据业务需求访问数据和应用程序。随着流量被解密和检查，流量与特定用户相关。该信息以及流量，应用程序和相关内容的上下文用于根据定义的安全策略做出交付决策。政策允许管理员选择解密的流量并保持安全和合规性，从而避免了人力资源和财务运营以维持法规合规性。合并时，
帕劳数字美元和帕劳发展代币
Biozipcode 株式会社与滋贺医科大学再生医学创新课程特聘教授小岛秀人教授合作，致力于开发治疗糖尿病的细胞靶向技术（Biozipcode）。我们还与 KIYAN PHARMA 株式会社合作开展工作。
巴勒斯坦Ahliya大学（PAU）致力于通过过渡到低碳能源来减少其碳足迹。该政策概述了
•PAU将优先使用可再生能源，例如太阳能，风和其他低碳技术，以满足其能源需求。•大学将最大程度地减少其对化石燃料的依赖，并探索节能替代品以加热，冷却和运输。•将在所有校园设施中实施节能实践，并将在新的建筑和翻新工程中优先考虑节能技术。•PAU将与包括能源提供者和地方当局在内的外部合作伙伴互动，以支持采用低碳能源解决方案。
Ibrance®（Palbociclib）事先授权表 - Oklahoma.gov
附加信息：处方医生签名：日期：我保证所示治疗是医学上必要的，并且据我所知所有信息均真实准确。请不要发送病历说明。如有必要，将要求提供具体信息。未能完整填写此表格将导致处理延迟。
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是