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产前和产后妇女对 Covid-19 疫苗的接受度 Saju Denishya Prabhakaran 1、Richu Ravikumar 1、Dr. Poornima，C2*，博士马赫斯瓦尔
产前和产后妇女对新冠疫苗的接受度Poornima，C2*，博士Maheswari，S 3，博士S. Latha Maheswari 4 1 MBBS，医学系，PSG 医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 2 MS（妇产科），PSGGlogy，医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 3 MS（妇产科），副教授，妇产科，PSG 医学科学研究所，Avinashi rd,, Elemedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度 4 MD（妇产科），教授兼妇产科系主任，PSG 医学科学与研究研究所，OF, Avinashi Rd, Peelamedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度
Prabhakara（Prabha）Nagareddy，M.Pharm，M.Sc.，Phd，Faha
我实验室中的研究广泛地集中在理解心脏代谢疾病中动脉粥样硬化风险的病理基础上。在这方面，我们一直在研究NLRP3炎性体信号在髓样细胞中的作用，特别是中性粒细胞和巨噬细胞。我们已经确定了某些激活NLRP3炎性体的嗜中性粒细胞衍生的警报分子（即S100A8/A9），并促进促炎细胞因子的释放。这些细胞因子传播到骨髓，与骨髓（BM）中的不同造血茎和祖细胞（HSPC）相互作用，以刺激异常的脊髓脉和血栓形成，从而增加了动脉粥样硬化的风险。因此，我们的重点主要是确定与BM中与HSPC相互作用的炎症提示/信号传导介质以促进全身炎症。我们的短期目标是验证和重新利用某些FDA批准的药物以靶向急性和慢性炎症，以改善心脏代谢结果。长期目标是利用我们的研究和其他人的知识来制定新颖的治疗策略，以减轻心血管和心脏代谢性疾病的整体负担。奖项/荣誉： div>
引用 Bonne, George、Andrew W. Lo、Abilash Prabhakaran、Kien Wei Siah、Manish Singh、Xinxin Wang、Peter Zangari 和 Howard Zhang (2022)，“基于人工智能的行业同行分组系统”，金融数据科学杂志 4(2)，9–36，已发布 https://doi.org/10.3905/jfds.2022.1.090 出版商 Pageant Media Ltd.
摘要 在这项工作中，作者开发了一个数据驱动的同类分组系统，该系统使用人工智能 (AI) 工具来捕捉市场感知，进而将公司按不同粒度分组。此外，他们还开发了一种连续的公司间相似性度量；使用此度量将公司分组为集群并构建对冲投资组合。在同类分组中，分组在同一集群中的公司具有很强的同质风险和回报状况，而不同集群中的公司则具有不同的风险敞口。作者对这些集群进行了广泛的评估，发现按他们的方法分组的公司比按标准行业分类系统分组的公司具有更高的样本外回报相关性，但稳定性和可解释性较低。作者还开发了一个交互式可视化系统，用于识别基于人工智能的集群和类似的公司。