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共享护理青光眼方案（SCG）的回顾性定量分析在监测COVID-19
青光眼是一种慢性眼睛状况，其中绝对或相对的眼内压（IOP）会损害视力神经和视觉[1-3]的恶化。IOP的相对增加是指在标准化正常范围内的水平，但对于某些患者而言仍然很高，导致失明。几项研究将IOP确定为防止视力恶化的唯一可修改风险因素。这些研究还强调了及时干预措施管理青光眼进展的重要性[4,5]。它是全球失明的主要原因之一，与白内障相比，由于其不可逆转的性质，它比白内障更有害[6]。定期监视IOP，光盘和视野对于允许在这种情况下及时管理和干预至关重要，这是由于条件的沉默渐进性[3]。
使用机器学习模型预测以太坊价格
机械工程系 - 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀库马拉古鲁技术学院摘要：全球对可持续运输的关注已导致出现了改造现有的常规自行车，以作为从传统燃烧发动机车辆过渡到环境友好的替代方案的实用策略。这项研究深入研究了旨在增强传统自行车的性能，效率和环境影响的概念化，设计和实施。在技术进步，创新和发展时代，电动流动趋势引起了所有行业的关注。电动汽车有望彻底改变汽车行业。著名的行业优先考虑电气化而不是常规推进方法。在不久的将来，IC车辆预计将被电动对应物黯然失色。该项目旨在通过为现有车辆提供具有成本效益且环保的替代品来解决公共交通问题。所提出的设计涉及用纯电源源代替整个传动系统，需要对OEM自行车进行修改。该项目具有成本效益，轻巧的结构，互换性和完整的生态友好性，大大降低了可能导致事故或死亡的危险物质的使用。此外，该研究还考虑了改装自行车的生命周期分析及其对减少温室气体排放的潜在贡献，研究了改造的环境益处。关键字：改装，IC发动机，电动汽车，电池。
激活内源性逆转录病毒和胰腺癌中MEK1/2抑制病毒模仿的诱导
虽然胰管导管腺癌（PDACS）沉迷于KRAS激活突变，但下流kras效应子的抑制剂，例如MEK1/2激酶抑制剂TRAMETINIB，却没有治疗作用。但是，由KRAS途径衰减驱动的监管电路的广泛重新布线可能会引起治疗相关性的脆弱性。在MEK1/2通过Trametinib抑制后的最初几个小时，对PDAC细胞中的转录和表观基因组变量进行了深入的分子分析，揭示了诱导内组逆转录病毒（ERV）（ERVS）的诱导，从而逃脱了表观遗传的硅烷，从而产生了双链RNAS和Interfecn of interfece and Interfecron的生产（导致了Interfef）（Interfe）的产生。我们跟踪了ERV激活，以早期诱导量写因子ELF3的早期诱导，该因子ELF3在IFN和IFN刺激的基因的激活中与IRF1（干扰素调节因子1）进行了广泛结合和激活。在免疫肿瘤学中合理设计中，可以利用 trametinib诱导的PDAC中的病毒模仿。
对比造影剂增强了回顾性NSCLC队列模型中的CT放射基因组学，尝试验证已发布模型以及临床环境的相关性
来自多伦多大学多伦多大学玛格丽特公主医院医学成像联合部，加拿大M5G 2C1（又名R.H.，R.K.，R.K.，S.M.，C.O.，C.O.，U.M.，P.V.-H。）;苏黎世苏黎世大学苏黎世大学苏黎世大学诊断与介入放射学研究所，瑞士（R.H.）；多伦多大学多伦多大学玛格丽特癌症中心生物统计学系，加拿大M5G 2C1（L.A.）；加拿大安大略省多伦多的安大略省癌症研究所/公主玛格丽特癌症中心大学卫生网络（M.T.，Q.L.）;加拿大多伦多大学大学卫生网络辐射肿瘤学系（A.H.）。收到2023年12月11日；修订于2024年1月18日； 2024年1月23日接受。地址为：K.A。电子邮件：andres.kohan@uhn.ca电子邮件：andres.kohan@uhn.ca
甲状腺功能障碍与三级护理医院的甲状腺功能障碍与糖尿病的关联：回顾性研究
甲状腺功能障碍和糖尿病（DM）是密切相关的内分泌疾病，因为它们可以互相加剧[1]。甲状腺问题在糖尿病患者中比没有[2]的患者更为常见。在印度，有14.7％的DM患者（包括1型和2型DM的人）患有甲状腺异常[3]。在泰米尔纳德邦州，发现2型DM的患者中有21.5％具有甲状腺功能障碍，甲状腺功能减退症占多数（12.4％）[4]。当存在某些危险因素时，甲状腺问题和DM更加紧密相关，例如女性性别，中央肥胖，更长的DM疗程以及较高的糖化血红蛋白（HBA1C）读数，表明血糖控制不足[5-7]。Rong等。 对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。Rong等。对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。
未知主要起源癌的全面基因组分析：考虑库比斯科研究设计的回顾性分子分类
背景。未知原始起源（CUP）的癌占新诊断的晚期恶性肿瘤的2％ - 5％，并以化学疗法作为护理标准。Cupisco（NCT03498521）是一项正在进行的随机试验，该试验使用全面的基因组亲膜（CGP），将杯赛患者分配给基于基因组亲实现的靶向或免疫疗法治疗臂。，我们对CGP的杯子病例进行了重新观察分析，以确定有多少有资格进入实验性杯状臂的可能有资格。材料和方法。使用基于混合捕获的基础CDX分析（平均覆盖范围，> 600倍）分析了基础库数据库中基础科目数据库中的腺癌和未分化的杯子标本。确定了基因组改变，微卫星不稳定性（MSI），肿瘤突变负担（TMB），杂合性（GLOH）的基因组丧失（GLOH）和程序性死亡 - 结构1（PD-L1）阳性。
延迟术后康复对瓣膜心脏病患者的影响：回顾性队列研究
目标：术后康复的延迟开始可能会因改善瓣膜心脏病术后患者的日常活动而有害。康复是术后瓣膜性心脏病的疾病；但是，尚不清楚修复的有效开始时间。这项研究旨在调查术后康复的延迟是否会在等待瓣膜心脏病手术后影响患者的结局。方法：从JMDC数据库中提取了4330名诊断为瓣膜心脏病的患者，并在入院后5天内接受了手术。比较了通常的康复组（术后2天内开始康复）和延迟的康复组（术后3-5天开始康复）之间的患者特征（在术后2天内开始康复）。预期的结果是与住院相关的残疾（HAT）；也就是说，在住院期间表现出Barthel指数下降的患者比例。出院时的巴特尔指数，住院后的肺并发症和术后并发症是次要结局。结果。结果：在4330名患者中，将3845例患者分配到通常的康复组，并将485例患者分配到延迟的康复组。在倾向得分匹配后，对通常的康复组进行了统计分析，每个康复组都有418名患者。延迟的康复组的HAD（10.5％vs 8.1％）和呼吸并发症（14.8％vs 11.2％）的率明显高于通常的康复组。结论：术后康复延迟可能与瓣膜心脏病患者的预后不良有关。
探索病毒式伪notted RNA结构的从头算预测方法的准确性：回顾性队列研究
背景：第三级RNA结构的预测对医学领域（例如Messenger RNA [mRNA]疫苗，基因组编辑）和病毒转录物的探索很重要。尽管存在许多RNA折叠软件程序，但很少有研究仅将其关注的源头简化为病毒式Pseudoknotted RNA。这些调控假诺在基因组复制，基因表达和蛋白质合成中起作用。目的：本研究的目的是探索5个RNA折叠引擎，该发动机用于计算最低自由能（MFE）或最大期望准确性（MEA），当应用于先前使用诱变，序列比较，结构探测，结构探测，或核磁共振（NMR）的特定病毒式Pseudoknotted RNA。方法：对本研究中使用的折叠发动机进行了26次实验得出的短伪序列（20-150 nt），使用在测试软件预测准确性时很常见的指标：百分比误差，平均平方误差（MSE），敏感性，敏感性，敏感性，积极的预测值（PPV），Youden的INDEX（Youden's Intex（j）和f 1-score。本研究中使用的数据集来自包含398个RNA的pseudobase ++数据库，该数据库使用PRISMA（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）的一组包含和排除标准进行了评估。在Mathews的参数之后，给定RNA序列内的基本配对被认为是正确或不正确的。结果：本文与以前的软件的迭代相比，与较旧的折叠引擎相比，RNA预测引擎具有更高的精度，例如PKISS。本文还报道说，当使用诸如F 1 -SCORE和PPV等指标评估时，MEA折叠软件并不总是以预测准确性的MFE折叠软件，而当应用于病毒式PseudokNotted RNA时。此外，结果表明，如果不应用辅助参数，例如Mg 2+结合，悬挂式最终选项和发夹型惩罚，则热力学模型参数将无法确保准确性。结论：这是将一套RNA折叠发动机套件应用于仅包含病毒式伪KNOTED RNA的数据集的首次尝试。本文报道的观察结果突出了不同的从头算预测方法之间的质量，同时实施了这样一种想法，即对更有效的RNA筛选更有效地了解细胞内热力学是必要的。
对南部非洲能源过渡的回顾展
Development IDM: Intra-Day Market IEA: International Energy Agency ILO: International Labour Organisation IMF: International Monetary Fund IPP: Independent Power Producer IRENA: International Renewable Energy Agency IRP: Integrated Resource Plan LEC: Lesotho Electricity Company LHPC: Lunsemfwa Hydro Power Company Limited LNG: Liquified Natural Gas LPG: Liquified Petroleum Gas Mln: Million MOTRACO: Mozambique传输公司MPI：多维贫困指数MS：成员国MW：Mega Watt Nampower：Namibia Power Corporation NAP：国家行动计划NDCS：全国确定的贡献ND-GAIN：Notre Dame Global Adaptation Index oecd OECD：经济合作组织：
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。