Scott D. Solomon 1 * , John W. Ostrominski 1 , Muthiah Vaduganathan 1 , Brian Claggett 1 , Pardeep S. Jhund 2 , Akshay S. Desai 1 , Carolyn SP Lam 3 , Bertram Pitt 4 , Michele Senni 5 , Sanjiv J . , Imran Zainal Abidin 9 , Marco Antonio Alcocer-Gamba 1 0 , John J. Atherton 11 , Johann Bauersachs 1 2 , Chang-Sheng Ma 1 3 , Chern-En Chiang 1 4 , Ovidiu Chioncel 1 5 , 1 Vijay Chopra , Jopra Sep 6 , Gerosop pathos 1 8 , Cândida Fonseca 1 9 , Grzegorz Gajos 20 , Sorel Goland 2 1 , Eva Goncalvesová 22 , Seok-Min Kang 23 , Tzvetana Katova 24 , Mikhail N. Kosiborod 25 , Gustav Latski 26 , Alex Puiski ard CM Linssen 28 , Guillermo Llamas-Esperón 29 , Vyacheslav Mareev 30 , Felipe A. Martinez 3 1 , Vojtˇech Melenovsk´y 32 , Béla Merkely 33 , Savina Nodari 34 , Mark C. Petrie 2 , Clara Saria 35 , Saria Saria , Naoki Sato 37 , Morten Schou 38 , Kavita Sharma 39 , Richard Troughton 40 , Jacob A. Udell 4 1 , Heikki Ukkonen 42 , Orly Vardeny 43 , Subodh Verma 44 , Dirk von Lewinski 45 , Leon Bir Yiv Ghan 46 , Shemet Ghan . lley Zieroth 48 , James Lay-Flurrie 49 , Ilse van Gameren 50 , Flaviana Amarante 5 1 , Prabhakar Viswanathan 52 , and John JV McMurray 2
研究表明,一些重要的工人,例如医疗保健工作者,社会工作者和急救人员(包括警察,护理人员和消防员),面临着出现短期和长期心理健康问题的更大风险(Berger等,2012; 2012; Canady,2022; Canady,2022; Gray等,2020; 2020; Haugen et al。其中最普遍的包括焦虑,抑郁和压力以及其他社会和认知问题 - 压力会对心理健康造成有害影响,并可能导致焦虑和抑郁,这可能会破坏个人的社会关系,家庭生活和工作。尽管在受到大流行的压力和心理健康问题时,在医疗保健部门之外检查了其他大流行的压力和心理健康问题时,医护人员是最受大流行影响的人,但缺乏所有基本工作者所经历的心理挑战的数据(Jainbo等,2020)。在特立尼达(Trinidad)中,对除医疗工作者以外的基本工人进行的研究未知。至关重要的是,减轻精神健康不良的趋势并增加所有基本工人的压力支持和心理健康是至关重要的。本研究的目的是解决特立尼达劳动力中所有工人的共同压力和心理健康信息的差距。
Tina Borek 女士 39 室学习中心规格。Benjamin Pershouse 先生 29 室学习中心规格。Jennifer Reilly 女士 30 室学习中心规格。Jo Anne Thorlin 女士 29 室学习中心规格。Kathryn Clevenger 女士 29 室学习中心规格。Janeen Abrams 女士 14B 室特殊教育教师 Jessica Scioli 女士 29 室特殊教育教师 Jessica Harris 女士 13 室职业治疗 Kerry Callanan 女士 14A 室体育教师 Elizabeth Weiss 女士体育馆美术教师 Gretchen Shaw 女士 19 室音乐教师 Christine Morgan 女士 20 室护士 Coleen Reska 女士护士办公室阅读顾问。 Karen Muniz 女士 37 号房间 语言治疗师 Mary Hayden 女士 图书馆办公室 语言治疗师 Shannan Barry 女士 学校心理学家 Kristina Petrie 女士 器乐 Kristen Dye 女士 数字学习规范 Chris Lindsay 女士 数字学习助理 Sandra O'Connell 女士 普通助理 Denise Miedico 女士 普通助理 Patty Fay 女士 普通助理 Stephanie Tannian 女士 普通助理 Debra Hayes 女士 普通助理/全日制 K. Melissa Tassinari 女士 普通助理/全日制 K Lauren Kelly 女士 普通助理/全日制 K Caroline Beaumier 女士 包容助理 Meagan Killion 女士 包容助理 Carmela Peake 女士 包容助理 Cheri LaMonica 女士 学习中心助理 Colleen Pennie 女士 31 号房间 学习中心助理 Karen Harris 女士 29 号房间 包容特殊教育助理 Theresa Gwozdz 女士 13 号房间
Omega-3 长链多不饱和脂肪酸 (LC-PUFA)、二十碳五烯酸 (EPA;20:5 D 5,8,11,14,17) 和二十二碳六烯酸 (DHA;22:6 D 4,7,10,13,16,19) 现已被公认为健康均衡饮食的重要组成部分 (Napier 等人,2019 年;West 等人,2021 年)。供应 Omega-3 脂肪酸的野生捕捞渔业已达到可持续生产的最高水平;因此,满足日益增长的人口日益增长的需求的尝试依赖于替代鱼油来源 (Tocher 等人,2019 年)。亚麻荠 (Camelina sativa) 是一种油籽作物,含有高含量 ( > 35 % ) 的 α -亚麻酸 (ALA;18:3 D 9,12,15 ),并且已重建一条从 ALA 到亚麻荠 cv 中合成 EPA 和 DHA 的生物合成途径。 Celine 种子通过表达异源去饱和酶和延长酶基因,产生与海洋鱼油相当的 EPA 和 DHA 水平,以原型系 DHA2015.1(缩写为 DHA1)为例,积累了超过 25% 的 n-3 LC-PUFA(图 S1 和 S2(Petrie 等人,2014 年;Ruiz-Lopez 等人,2014 年)。英国、美国和加拿大的 DHA1 田间试验表明,omega-3 LC-PUFAs 特性在不同的地理位置和农业环境中是稳定的(Han 等人,2020 年)。同时,使用 DHA1 种子油的鲑鱼饲养试验和人类饮食研究均表明,这些转基因植物衍生油可以作为海洋衍生鱼油的有效替代品(Betancor 等人,2018 年;West 等人2021 年)。基于我们观察到的 ALA 是种子 omega-3 LC-PUFA 生产的内源性 C18 前体(Han 等人,2020 年),我们假设增加 ALA 库可以进一步增强 DHA1 亚麻荠中的 EPA/DHA 积累。DHA1 构建体已经含有 D 12 去饱和酶,可驱动脂肪酸流入 PUFA 生物合成(图 S1 和 S2)。然而,作为一种不太明显的方法,我们建议使用基因编辑的亚麻荠 fae1 突变体。亚麻荠 FAE1 与内源性 FAD2 D 12 去饱和酶(其
Tarter, D., Nutter, B. (2022)。Haar 小波树的快速编码。IEEE 数据压缩会议论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2021)。使用 t-SNE 可视化 fMRI 的时间脑状态变化。医学影像杂志,8 (4)。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2020)。使用深度学习 3D-CNN 对 fMRI 数据进行阿尔茨海默病的时空特征提取和分类。医学影像杂志。Nutter, C.、Nutter, B. (2020)。在竞争性录取专业中取得成功。全国学生保留研讨会论文集。学生保留和数据交换联盟。 Bazgir, O.、Walden, E.、Nutter, B.、Mitra, S. (2020)。一种用于量化代谢物浓度的新型数据驱动磁共振波谱信号分析框架。算法。Johnston, D.、Nutter, B.、Gale, R. (2020)。通过新颖的 S 参数测量技术进行 IC 辨别。IEEE 国际仪器和测量会议论文集。Parmar, H.、Mitra, S.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S. (2020)。使用 t-SNE 可视化和检测大脑状态的变化。IEEE SSIAI 论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Mitra, S.、Long, R.、Antani, S. (2020)。用于阿尔茨海默病分类的 fMRI 的体积 3D CNN 深度学习。 SPIE 医学成像论文集。Rizkalla, M.、Patnala, M.、Yadav, A.、Williams, J.、Gopinath, A.、Nutter, B.、Ytterdal, T. (2020)。GaN TFET、FinFET 和 GNRFET 技术中 8T 静态 RAM 单元的低功耗高速性能——综述。固态电子学,163。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2019)。基于主成分分析从 4D fMRI 数据中自动消除信号漂移和全局波动作为 fMRI 数据分析的主要预处理步骤。SPIE 医学成像论文集。Gupta, S.、Petrie, C.、Rao, V.、Nutter, B. (2018)。智能校园 HVAC 系统的节能控制方法。IEEE 绿色技术会议论文集。 Parmar, H., Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。f-SIM:使用数字脑模型和建模噪声的准现实 fMRI 仿真工具箱。IEEE SSIAI 2018 论文集。Bazgir, O., Mitra, S., Nutter, B., Walden, E. (2018)。磁共振波谱中的全自动基线校正。IEEE SSIAI 2018 论文集。Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。用于研究稳健功能连接的人类大脑高同质性功能分区。IEEE SSIAI 2018 论文集。专利
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