XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPurposes
以 REV-ERBα 为靶点实现治疗目的
REV-ERB α (NR1D1) 是一种昼夜节律时钟成分，具有转录抑制功能。由于其在代谢基因的直接调节中的作用，REV-ERB α 被认为是细胞代谢与昼夜节律时钟的整合因子。因此，REV-ERB α 首次被提议作为治疗睡眠障碍和代谢综合征（例如血脂异常、高血糖和肥胖）的药物靶点。近年来的研究发现 REV-ERB α 在局部炎症性疾病、心力衰竭和癌症等病理条件下发挥着相当广泛的作用。此外，REV-ERB α 参与调节昼夜节律药物代谢，这对时间药理学具有重要意义。同时，近年来人们发现了一系列新的 REV-ERB α 配体，其中大多数在体内具有药理活性。在本文中，我们回顾了 REV-ERB α 在各类疾病中的调节作用并讨论了其潜在机制。我们还描述了新发现的配体和旧配体及其靶向潜力。尽管 REV-ERB α 配体在动物中的药理作用已得到充分证实（临床前研究），但将其转化为临床试验方面尚未取得进展。这意味着 REV-ERB α 配体的药物开发存在某些挑战。特别是，我们讨论了与药物安全性（或不良反应）和生物利用度相关的潜在挑战。对于新药开发，主张 REV-ERB α 应靶向治疗局部疾病，靶向药物应局部分布，避免对其他组织产生不良影响。
牧师目的框架2024
该文件是由策划，土地和遗产部代表牧民委员会制作的。本出版物中表达或暗示的任何代表，陈述，意见或建议都是真诚的，并且是因为政府，雇员和代理商对任何损害或损失不承担任何责任，因为任何陈述，陈述，意见或建议都提到了此处，可能会采取或不采取任何行动或未采取的行动。在将本文档中包含的信息应用于特定情况下，应获得专业建议。
神经心理学测试（出于医学目的）
Capital Blue Cross的医疗政策是为了帮助管理会员的福利，不构成医疗建议并可能发生变化的制定。治疗提供者对成员的医疗建议和治疗负责。成员应与他们的提供商讨论与其覆盖范围或状况有关的任何医疗政策，并查阅其福利信息以确定是否涵盖了该服务。如果本医疗政策与成员的福利信息之间存在差异，则福利信息将管理。如果提供者或会员对将本医疗政策应用于特定会员的福利计划有一个问题，请联系Capital Blue Cross的提供商服务或会员服务。Capital Blue Cross认为本医疗政策中包含的信息是专有的，并且只能按照法律允许将其传播。
英语用于医疗目的2024
课程概述Precision Medicine系的英语主席将在上面列出的博士学位和专业学校的候选人中持有第四个英语课程。这仅是教师主导的课程。它的专业设计旨在为候选人提供他们在学术和专业的医学环境中进行交流所需的专业英语知识和技能，并向候选人提供与英语有关医学目的相关的话语和流派理论的实用方法的方向。
通用目的委员会 - 恩菲尔德议会
关于 SAP、会计科目表和估值。官员们建议，今年已经开始对流程进行更改，对全年的对账和基础账户采取更加严格的方法。在整个财务团队研讨会上，讨论的关键领域之一是第一次就把事情做好；工作文件的质量、财务团队如何更有效地协调、如何将文件移交给 BDO 并第一次就做到完整和正确，以便文件在第一次移交后不会再被退回。SAP 是主要的财务系统，作为一个系统，它在财务上是健全的。但是，很难及时从中提取数据，团队需要考虑比过去更早地获取这些信息，研讨会上讨论了对此的有效规划。已经为 2019/20 账户进行了会计科目表工作，现在可以从中获取试算表。总体而言，估值已在进行中，但需要先完成 PPA 工作。BDO 确认估值工作正在进行中，这与 PPA 以及不同估值的处理方式密切相关。BDO 拥有关于 Meridian Water 估值的技术论文，目前正在进行中。对于关闭而言，关键不仅是理事会在直接准备账目方面所做的工作，还要确保估值师及时提供信息。
用于计划和开发目的的土地测量
密度密度是按总或净基础测量的，对于住宅方案，可以以各种方式表示，包括每公顷/英亩的住所，每公顷/英亩可宜居房间或每公顷/英亩的床架。情节比率，地板面积比，地板空间比和场地覆盖范围也是可以应用于所有用途的密度的表达式，但最适当地用于商业场所。密度应始终用总面积（基于站点区域）表示，而净密度可以提供额外的措施，以帮助对开发强度的解释和评估。
使用基于人工智能的工具进行医疗保健
背景：多项研究强调了人工智能 (AI) 系统对医疗保健服务的影响。基于 AI 的工具可能会改善预后、诊断和护理计划。人们相信，在不久的将来，AI 将成为医疗保健服务不可或缺的一部分，并将融入临床护理的多个方面。因此，许多科技公司和政府项目已投资生产基于 AI 的临床工具和医疗应用程序。患者可能是 AI 应用程序最重要的受益者和用户之一，他们的看法可能会影响 AI 工具的广泛使用。应确保患者不会受到基于 AI 的设备伤害，相反，他们将受益于将 AI 技术用于医疗保健目的。尽管 AI 可以改善医疗保健结果，但在将其与常规临床护理相结合之前，应解决可能存在的担忧和风险。方法：由于医疗保健领域的特殊性，我们开发了一个主要基于价值观的模型。本研究旨在从消费者的角度研究具有临床决策支持 (CDS) 功能的 AI 医疗设备的感知收益和风险。我们使用在线调查来收集美国 307 名个人的数据。