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引用buzdin aa，Zolotovskaia MA，Roumiantsev SA，Emelyanova AG，Golounina Oo，Pugacheva PA，Luppov DV，Kuzminyh AV，Alexeeeva AO，Alexeeva AO，Emelianova AA，Emelianova AA，No
内分泌疾病，包括糖尿病，甲状腺功能障碍和其他激素失衡，对全球疾病负担显着贡献（1）。这些疾病不仅会影响公共卫生，而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低（1）。这些疾病的患病率正在增加，尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下（2，3）。这些疾病可能是由单个基因（孟德尔或单基因疾病）中的罕见变异引起的，由多种遗传变异的综合作用，或环境和生活方式因素（2型糖尿病型糖尿病或肥胖）引起的。新技术（例如基因疗法）在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时，这是可能的。因此，在基因治疗药物的帮助下，将基因的功能副本引入了人体，从而减慢了疾病的进展，在某些情况下甚至可以取得显着改善（4）。近年来，技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征（5）。下一代测序（NGS）和基因组广泛的关联研究（GWASS）已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础（6-9）。为提高诊断，预后和遗传咨询的准确性，越来越多地认识到具有特定诊断患者（12）患者的变异数据库的重要性。然而，使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会（ACMG/AMP）广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的，因为在大多数数据库中，与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制（11）。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库，并补充了临床数据（13）。通过允许共享有关基因，变体和病理表型的信息，他们促进了研究人员，临床医生和患者之间的沟通（11）。先前的研究创建了数据库，其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如，MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库，其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体（14）。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类，这是负责
引用：Pandy G.，Pugazhenthi V.J.，Murugan A.和Jeyarajan B.（2025）AI驱动的机器人和自动化：创新，挑战和通往
摘要：人工智能（AI）通过实现前所未有的智能，适应性和效率来深刻地改变了机器人技术和自动化。本研究探讨了AI与机器人技术的整合，重点是其应用，创新及其对从医疗保健到制造业的行业的影响。从增强运营工作流程到实现自主决策，AI正在重塑机器人与人类及其环境的相互作用。我们为无缝AI驱动机器人集成的框架提出了一个框架，强调学习算法，传感器技术和人类机器人协作方面的进步。该研究还确定了关键挑战，包括道德问题，可伸缩性问题和重新限制，同时提供可行的见解和未来的方向。结果表明，精度，运营效率和决策能力的显着增强，将AI驱动的机器人定位为现代自动化的基石。此外，讨论扩展到探索AI在新兴的事物中的作用，例如群体机器人技术，预测分析和软机器人技术，从而在这个变革性领域中提供了一种看法。关键字：人工智能，机器人技术，自动化，机器学习，人机协作，物联网，道德AI，工业应用
补充L-精氨酸对心血管和内分泌疾病Guilherme Morais Puga的治疗作用，Iane de Paiva Novais，
摘要一氧化氮是由L-精氨酸形成的，在调节血压，抑制血小板聚集和动脉粥样硬化的起源方面起着基本作用。大多数研究表明，补充L-精氨酸的有益作用与一氧化氮对细胞的生物利用度更大，改善内皮功能障碍，减少氧化应激，血脂异常和胰岛素抵抗。但是，一些研究表明结果矛盾。考虑到内皮在DCV和内分泌代谢疾病的疗法发生中的重要性，该修订将着重于描述分子生产机制及其信号通路在控制血管功能中。主要的结果还将在使用口服L-精氨酸补充或不运动的临床试验中解决，以促进对心血管和内分泌 - 代谢系统，患者和健康个体的有益影响。