摘要 目的 评估不同类型血脂异常个体罹患2型糖尿病(T2DM)的风险,并比较不同血脂参数对T2DM的预测价值。 方法 对中国健康与养老纵向研究(CHARLS)的数据进行二次分析。在基线调查(2011—2012年)中,共访谈17 708名45岁以上个体,采集11 847份血样。在两次随访调查(2013—2014年和2015—2016年)中确认T2DM的结果。通过Cox比例风险回归模型估计T2DM与血脂异常相关的HR和95%CI。通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)比较八个血脂参数的判别值。 结果 共7329名参与者纳入分析;在平均3.4年的随访期内,387名(5.28%)受试者新发糖尿病。与血脂正常者相比,高胆固醇血症、高甘油三酯血症及低高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)者的2型糖尿病风险显著升高(HR(95% CI)分别为1.48(1.11至1.96)、1.92(1.49至2.46)和1.67(1.35至2.07))。非HDL-C(0.685,95%CI 0.659~0.711)、甘油三酯(TG)(0.684,95%CI 0.658~0.710)、总胆固醇(TC)/HDL-C(0.685,95%CI 0.659~0.712)及TG/HDL-C(0.680,95%CI 0.654~0.706)的AUC均显著(p<0.005)大于其他脂质参数。结论中老年人高甘油三酯血症、高胆固醇血症及低HDL-C是罹患糖尿病的高危人群,非HDL-C、TG、TC/HDL及TG/HDL在预测2型糖尿病发病率方面优于其他脂质参数。
图2。生物启发的Zn@C电极的制造以及腐蚀和氢的耐药性评估。(a)生物启发的Zn@C电极的SEM图像后24 h聚合和热解后,(b)生物启发的SEI层的横截面视图。(c)TEM图像和碳球涂层的相应元素映射。(d)在2 m ZnSO 4中裸露锌电极的腐蚀表面的SEM图像7天,(e)生物启发的Zn@C电极的腐蚀表面,(F)xrd xrd表征在裸露的Zn电极的腐蚀表面上,并在50个cycles the cycm cycm -2 cer in 1 ma cm -2之后,(g)cy cy cy cy in Zn电极和Zn@C电极基于两个电极细胞,(H)裸Zn和生物启发的Zn@C阳极的接触角。碳球的沉积可以限制在选定区域,例如在
但是,彭随后赌博了所有的钱,并在12月底停止向他们付款。周五,张和胡告诉一名妇女,在新闻发布会时,她在跑步时,去了彭在澳门在那里找到他的烧烤餐厅,此后,该名女子带他去了Hu和Zhang租用的房间。他们拿走了彭的身份证,并强迫他打电话给妻子刘,告诉她在房间里见他们。他们威胁说,如果彭不偿还这笔钱,他们会把他送到东南亚去那里工作或伤害他的两个儿子。他们还迫使他签署一个iou,威胁说他和他的妻子不允许离开。最终,彭在烧烤餐厅与他的同事寻求帮助。警方救出了彭和刘,并于周日逮捕了张和胡。
脐尿管源自胚胎尿囊,是胎儿期连接膀胱和脐带的管道。随后,脐尿管最终退化形成称为脐正中韧带的纤维肌索。如果脐尿管无法退化,则可能导致脐尿管异常增生,甚至导致恶性肿瘤。脐尿管癌 (UrC) 是一种罕见但具有侵袭性的恶性肿瘤,占所有膀胱癌的不到 1% (Bruins et al., 2012) 。脐尿管癌在早期通常无症状,约一半的患者需要系统性化疗来延长生存期 (Szarvas et al., 2016)。然而,只有有限数量的晚期疾病患者对传统化疗有反应,而且目前还没有足够有力的研究来证实这些益处 ( Loizzo 等人,2022 年)。在其他类型的癌症中,包括结直肠癌 (CRC),靶向治疗对具有特定分子标记表达的患者显示出显着的疗效 ( Joo 等人,2013 年)。这些令人鼓舞的结果引起了研究人员对 UrC 精准治疗的浓厚兴趣。近年来,一些临床系列研究了 UrC 患者的基因组改变,并在靶向治疗方面获得了有希望的发现。因此,在本综述中,我们全面讨论了 UrC 的分子谱,并进一步确定了个性化治疗 UrC 的潜在靶点。此外,考虑到免疫检查点抑制剂的临床可能性,我们还讨论了几种免疫治疗的生物标志物。
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
摘要 - 基于IN的资源(IBR)越来越多地采用,并成为当今电力系统中的主要发电来源。这可能需要“底部”的操作和控制权逆变器的操作和控制,例如基于新兴网格的技术并通过整合储能。目前,在电力系统中同时可以看到网格遵循和网格形成的逆变器,而主要是演示小型或中等规模的情况。因此,网格遵循的逆变器应变得更聪明,并能够提供各种功能以响应静态和动态干扰,以支持电网。在本文中,光伏(PV)逆变器被认为作为虚拟能源存储(VES)的作用,以相当提供网格支持,例如,在更多基于IBR的电力系统的背景下,例如短期频率控制以提高频率质量。更具体地说,PV逆变器正在动态调节活动能力,以“存储”或“释放”到网格上,模仿物理能量存储系统的运行。除了网格支持外,VES操作还可以提高逆变器的可靠性,并在某种程度上增加PV逆变器的利用率。模拟和实验案例研究,以证明PV逆变器的VES操作及其惯性支持的有效性。索引术语 - 基于验证者的资源,光伏逆变器,网格频率支持,储能,惯性
摘要:在这种情况下,一名53岁妇女接受了乳腺癌化疗后患有严重的NE。用多西他赛(140 mg) +表蛋白(130 mg) +环磷酰胺(0.9 g)化学疗法的单个周期治疗乳腺癌患者。然而,根据常规的血液检查,该妇女5天后出现疲劳和腹泻症状,并患有严重的中性粒细胞减少症。计算机断层扫描检查显示了结直肠壁的增厚和肿胀。诊断出NE后,该妇女接受了抗生物药物和支持性治疗,但她的症状没有得到改善。然后,为患者设计了中草药(CHM)诊断模式。用两个CHM致化患者。一种汤包含24种草药材料,另一种被称为纯人参汤。每天2或3次对患者施用这两种浓度,以调解脾脏,nourish气和血液,并消除痰液和潮湿的热症状。CHM治疗持续10天后,患者的症状得到了改善,
可穿戴电子系统的快速发展需要一种可持续的能源,这种能源可以从周围环境中获取能量,而不需要频繁充电。压电聚合物薄膜具有柔韧性、良好的压电性,以及由于其固有极化而具有的与环境无关的稳定性能,是制造压电纳米发电机 (PENG) 以从环境中获取机械能的理想选择。然而,由于分子极化和不可拉伸性,它们的大部分应用仅限于基于 3-3 方向压电效应的按压模式能量收集。在本研究中,通过在基于聚合物薄膜的 PENG 上 3D 打印拉胀结构,PENG 的弯曲变形可以转化为良好控制的平面内拉伸变形,从而实现 3-1 方向压电效应。首次将膨胀结构的同向弯曲效应应用于柔性能量收集装置,使以前未开发的薄膜弯曲变形成为一种有价值的能量收集装置,并将 PENG 的弯曲输出电压提高了 8.3 倍。膨胀结构辅助的 PENG 还被证明是一种传感器,可通过安装在人体和软机器人手指的不同关节上来感应弯曲角度并监测运动。
MA Hongwei 1, 2 , SUN Siya 1, 2 , WANG Chuanwei 1, 2 , MAO Qinghua 1, 2 , XUE Xusheng 1, 2 , LIU Peng 1, 2 , TIAN Haibo 1, 2 , WANG Peng 1, 2 , ZHANG Ye 1, 2 , NIE Zhen 1, 2 , MA Kexiang 1, 2 , GUO Yifeng 1, 2 , ZHANG Heng 1, 2 , WANG Saisai 1, 2 , LI Lang 1, 2 , SU Hao 1, 2 , CUI Wenda 1, 2 , CHENG Jiashuai 1, 2 , YU Zukun 1, 2