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AARPN提交给澳大利亚糖尿病的议会调查。
我们的职业是通过证据与科学证据的临床营养/营养医学范式交往提供个性化营养的代名词。我们在盟国卫生饮食服务领域是独一无二的，因为根据对合格的经过临床培训的营养学家（也称为“澳大利亚治疗习惯”（澳大利亚治疗习惯）（澳大利亚治疗商品）的豁免，根据对合格的经过临床培训的营养学家的豁免，以及2018年5月6日（澳大利亚的养分医学生产商），根据经过合格的临床营养医学家（也称为术语的营养医学生产商），根据经过临床培训的营养医生（也称为营养医学生产商），并获得了2018年5次（澳大利亚州），这是5元素5伯爵， [澳大利亚人]治疗产品法案和法规，并分别提供正式确认并承认我们作为卫生专业人员和卫生执业者的地位。
2025（IARPNC2025）
在Mox燃料制造T4022的被动和主动个人剂量计的及其分布的及主动性剂量计P. Venkatraman，C.S。sureka，使用蒙特卡洛模拟T4024 Sridhar Sahoo，T。PalaniSelvam的千摩杆弧光束治疗和大量调节的电弧治疗，蒙特卡洛·塞尔瓦姆，用于32p和90y beta的剂量沉积内核的蒙特卡洛计算，用于核医学效果。印度泰米尔纳德邦Tirunelveli区的土壤中发射天然放射性核素水平的伽玛的物理化学特性，印度泰米尔纳德邦T4027 Charubala C S，估计外部受污染的辐射工人的CS-137人体负担T4029 p.g.shetty，术前环境伽马辐射监测哈里亚纳邦的GHAVP核电站周围。T4030 R.A. Takale，分析与Kudankulam核电站及其周围附近基线数据的操作γ辐射监测，泰米尔纳德邦T4031 Vivek Kaushik，Sabyasachi Paul，S Anand，Sander Sahayanathan，T4030 R.A. Takale，分析与Kudankulam核电站及其周围附近基线数据的操作γ辐射监测，泰米尔纳德邦T4031 Vivek Kaushik，Sabyasachi Paul，S Anand，Sander Sahayanathan，
RNS/RPN和筛查和诊断测试的自主顺序，以进行传染性疾病预防和管理
注册护士（RNS）和注册精神病护士（RPN）在其自主范围内可以订购或执行支持护理诊断的筛查和诊断测试。然而，虽然在2023年对实验室服务法规进行了修订，以确认RNS/RPN是将实践者参考实验室筛查和诊断测试，以进行预防疾病的目的（CD）预防和管理，但到目前门诊实验室。BCCDC在去年与卑诗省护士与助产士学院（BCCNM），卫生部，省实验室医学服务，第一民族卫生局和BC健康保险公司合作，以确保更新背景计费系统和运营实验室系统，以便更新MSP从业人员编号RNS/RNS/RPN。经过数月的协作和系统更新，RN/RPN现在能够申请并使用MSP从业人员编号来自动订购实验室筛查和诊断测试，以预防CD和管理。根据BCCNM标准，申请并使用MSP从业人员编号并需要组织/雇主批准以及建立的组织/雇主政策和流程。MSP从业人员通常只需要在护士订购要在门诊环境中完成或处理的测试（例如，公共卫生或社区健康护士）。自主护理范围的优化促进了精简并及时访问客户的护理。
螺环候选 ADRM1/RPN13 抑制剂 Up284 的开发和抗癌特性
硼替佐米已成功治疗多发性骨髓瘤，但对实体瘤无效，神经病变、血小板减少症和耐药性的出现等毒性促使人们努力寻找替代的蛋白酶体抑制剂。双苄基哌啶酮（如 RA190）共价结合 ADRM1/RPN13，这是一种泛素受体，支持识别蛋白酶体的多泛素化底物及其随后的去泛素化和降解。虽然这些候选 RPN13 抑制剂 (iRPN13) 在小鼠癌症模型中显示出有希望的抗癌活性，但它们的类药物特性并不理想。在这里，我们描述了 Up284，一种新型候选 iRPN13，它具有一个中心螺碳环，代替了 RA190 有问题的哌啶酮核心。来自不同癌症类型（卵巢癌、三阴性乳腺癌、结肠癌、宫颈癌和前列腺癌、多发性骨髓瘤和胶质母细胞瘤）的细胞系对 Up284 敏感，包括几种对硼替佐米或顺铂有抗性的细胞系。Up284 和顺铂在体外表现出协同细胞毒性。Up284 诱导的细胞毒性与线粒体功能障碍、活性氧水平升高、极高分子量多泛素化蛋白质聚集体的积累、未折叠蛋白质反应和细胞凋亡的早期发生有关。Up284 和 RA190，但不是硼替佐米，在体外增强了抗原呈递。Up284 在数小时内从血浆中清除，并在 24 小时内在主要器官中积聚。单剂量 Up284 经腹膜内或口服给药于小鼠，可抑制肌肉和肿瘤中的蛋白酶体功能，持续时间超过 48 小时。在重复剂量研究中，小鼠对 Up284 的耐受性良好。Up284 在异种移植、同源和基因工程小鼠卵巢癌模型中表现出治疗活性。
非小细胞肺癌中的新型新兴分子靶标
摘要：使用高光谱图像（HSIS）的对象跟踪获得令人满意的结果，以区分具有相似颜色的对象。然而，当目标发生变形时，跟踪算法往往会失败。在本文中，提出了基于暹罗Pn的高光谱跟踪器来解决此问题。首先，基于遗传优化方法的频带选择方法设计用于快速降低HSI中信息的冗余。特别是选择了三个具有最高关节熵的条带。为了解决SiamRPN模型中模板中的信息随着时间的流逝而衰减的问题，从一般目标跟踪基准中对数据集进行了更新网络的培训，该基准可以获取有效的累积模板。使用光谱信息的累积模板的使用使跟踪变形目标更容易。此外，预先训练的SiamRPN的转移学习旨在为HSIS获得更好的模型。实验结果表明，提出的跟踪器可以在整个公共数据集中获得良好的跟踪结果，并且当目标变形在定性和定量上比较时，它比其他流行的跟踪器要好，从而达到57.5％的总体成功率，变形挑战率的成功率为70.8％。