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Kai Fan 1 , Bohao Li 2 , Wen-Xuan Qiu 2 , Ting-Fei Guo 1 , Jian-Wang Zhou 1 , Tao Xie 1 , Wen- Hao Zhang 1 , Chao-Fei Liu 1 , Fengcheng Wu 2,3 * and Ying-Shuang Fu 1,3†
研讨会系列CRC 1073和CRC 1633 - 明智的2024/25 div div div div>
SFB 1633：Guanqi Qiu博士，MPI化学能量转换的MPI，Mülheiman der Ruhr，“质子耦合电子传输中的选择性：调节和利用PCET系统中内在反应性的概念框架”
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机载中红外腔增强吸收...
Corinna Kloss 1,* , Vicheith Tan 1 , J. Brian Leen 2 , Garrett L. Madsen 2 , Aaron Gardner 2 , 徐杜 2 , Thomas Kulessa 3 , Johannes Schillings 3 , Herbert Schneider 3 , Stefanie Schrade 1 , 晨曦邱 1 , 马克·冯·霍布 1
引文 Lin X, Zhou L, Si S, Cheng H, Alifu X, Qiu Y, Zhuang Y, Huang Y, Zhang L, Ainiwan D, Liu H 和 Yu Y (2024) 合并症的关联
妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道，全球 12.8% 的孕妇患有 GDM，在中国 GDM 的发病率已达 14.8%，且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病，包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道，全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2)，在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关，包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来，GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关，患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加（4）。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而，先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少，它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤（肩难产）、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房（NICU）和胎儿死亡等不良结局相关（5，6）。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿（SGA）和低体重出生儿的风险（3，7）。PE 显著增加胎盘早剥的风险（8）。研究表明，对于 GDM 合并 PE 的孕妇，妊娠期体重增加过多（GWG）会更明显地增加早产和大于胎龄儿（LGA）的风险（9），并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关（10），这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率，但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病（11）。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
整合机器学习和颜色化学
https://doi.org/10.1021/acs.accounts.0c00736。 （2）Selekman，J。 a。; Qiu，J。; Tran，K。；史蒂文斯（J。）； Rosso，V。; Simmons，E。; x Janey，J。化学过程开发中的高吞吐量自动化。 annu。 修订版 化学。 生物元。 eng。 2017，8（1），525–547。 https://doi.org/10.1146/annurev-chembioeng-060816-101411。 （3）将机器学习和计算化学结合到化学280 中https://doi.org/10.1021/acs.accounts.0c00736。（2）Selekman，J。a。; Qiu，J。; Tran，K。；史蒂文斯（J。）； Rosso，V。; Simmons，E。; x Janey，J。化学过程开发中的高吞吐量自动化。annu。修订版化学。生物元。eng。2017，8（1），525–547。https://doi.org/10.1146/annurev-chembioeng-060816-101411。 （3）将机器学习和计算化学结合到化学280 中https://doi.org/10.1146/annurev-chembioeng-060816-101411。（3）将机器学习和计算化学结合到化学280
接受的论文
B765 Wenjing Zhang, Yuting Tan, and Fang-Xiang Wu, Single Cell Clustering with Sparse Similarity Matrix Learning B772 Wutao Yin, Longhai Li, and Fang-Xiang Wu, A graph attention neural network for diagnosing ASD with fMRI data B776 Qihong Jiao, Zongzhao Qiu, Yuxiao Wang, Cheng Chen, Zhenghe Yang, and Xuefeng Cui, Edge-Gated Graph Neural
摘要-EPRINTS SOTON-南安普敦大学
Yanjia Zhou，A Feng Li，A，B Guihong Lan，A* Yongqiang Liu，C Haiyan Qiu，A Bo Xu，A Keyu Pu，A Wenren Dai，A Xinyang Zhang，A a。西南石油大学，化学与化学工程系，成都610500，中国。b。 Yibin Tianyuan Group Co.，Ltd.，Yibin 644004，中国。c。英国南安普敦南安普敦大学工程与物理科学学院。
欧庆东 助理教授
学术出版物（精选）J. Lv†、Y. Wu*†、J. Liu†、Y. Gong、G. Si、G. Hu、Q. Zhang、Y. Zhang、J.-X. Tang、MS Fuhrer、H. Chen、SA Maier、C.-W. Qiu*、Q. Ou *，具有可配置低对称布洛赫模式的双曲极化子晶体。《自然通讯》2023，14，3894。Q. Zhang†、Q. Ou *†、G. Si、G. Hu、S. Dong、Y. Chen、J. Ni、C. Zhao、MS Fuhrer、Y. Yang、A. Alu*、R. Hillenbrand*、CW Qiu*，高对称正交晶体中的单向激发声子极化子。《科学进展》2022，8，eabn9774。 G. Hu†、Q. Ou †、G. Si、Y. Wu、J. Wu、Z. Dai、A. Krasnok、Y. Mazor、Q. 张、Q. Bao*、C.-W. Qiu*，A. Alu*，扭曲 α-MoO3 双层中的拓扑极化子和光子魔角。 Nature 2020 , 582, 209.（被《物理世界》评选为 2020 年十大突破）Y. Wu†、Q. Ou †、Y. Yin、Y. Li、W. Ma、W. Yu、G. Liu*、X. Cui、X. Bao、J. Duan、G. Álvarez-Pérez、Z. Dai、B. Shabbir、N. Medhekar、 X. Li*，C.-M。 Li, P. Alonso-González, Q. Bao*, 通过氢插层实现 α-MoO3 中低损耗声子极化子的化学切换。《自然通讯》2020，11，2646。Q. Ou †, Y. Zhang*†, Z. Wang, JA Yuwono, R. Wang, Z. Dai, W. Li, C. Zheng, ZQ Xu, X. Qi, S. Duhm, NV Medhekar, H. Zhang*, Q. Bao*, 局部电子掺杂引起混合钙钛矿 pn 结的强耗尽。《先进材料》2018，30，1705792。
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