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IH＆RC 2025 -Pduuchery -IHRC SBVS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。
IH＆RC 2025 -IHRC SBV -SRI BOLOGY VIDAPETHS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。
业务回顾 - 2021| 2022
我们继续加强我们作为银行和中央银行值得信赖的合作伙伴、我们服务的国家的基本现金服务提供商以及风险管理领导者的地位。随着我们继续这一旅程，我们可以自豪地证明，截至 2022 年 6 月的又一个成功财年已经结束。我们很高兴向我们尊贵的利益相关者介绍 2021 年 7 月至 2022 年 6 月期间的 SBV 业务回顾，该回顾全面介绍了成就、关键战略目标的实现以及 SBV 业务在过去一年的整体表现亮点。我们与我们的愿景和使命保持一致，这激励着我们，推动我们对员工、客户、更广泛的现金行业和社区的坚定承诺。可持续性是关键，因为我们努力为所有 SBV 利益相关者创造长期价值。因为在 SBV，这不仅仅是金钱。访问此链接观看有关 SBV 的视频，这是我们引以为豪的业务。
使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验
摘要：宿主免疫系统的稳态受到白细胞的调节，具有各种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体，以唤起稳态迁移或朝向炎症组织或病原体的炎症条件下免疫细胞的趋化性。免疫系统的失调导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。 在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。 keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。 在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。 为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。 将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。 已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。 此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们从Chembl和策划数据集检索到大麻素受体的跨测试趋化因子受体数据集。在从Chembl检索的大麻素受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。
轴向脱钩的光刺激和两个光子读数（Adept）用于映射神经回路的功能连通性
摘要：宿主免疫系统的体内平衡受白细胞的调节，其中有8种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体9，以唤起稳态迁移或炎症条件下的免疫细胞的趋化性，即炎症组织或病原体。免疫系统的失调导致11种疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的12种长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选13（SBV），由KERAS/Tensorflow神经网络（NN）辅助，以查找在三个趋化因子受体上作用的新型化合物支架14：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow 15 nn在这里不是用作典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器16，不仅可以丢弃非活性化合物，而且还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合亲和力。为改善化合物的基本结合亲和力，提出了新的19种化学修饰。将修饰的化合物与这三个趋化因子受体的已知20个雄鹿主义者进行了比较。已知的CXCR3是预测的21磅，因此在基于结构的方法中显示了在药物发现中使用Keras/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们跨越了24个测试的趋化因子受体数据集，这些数据集从Chembl和策划的大麻素25受体中策划的数据集获取，网址为：http：//db-gpcr-chem.uw.edu.pl。在从Chembl检索的大麻素26受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性27预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型28在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。29
建模气候和矢量控制干预措施对Arbovirus传播的影响
评估疾病传播昆虫媒介物的媒介能力的大多数数学模型通常集中于气候因素的影响，以预测不同时间和位置的变化，或检查矢量控制干预措施预测其潜在有效性的影响。我们结合了现有模型的特征，以开发一种考虑气候和矢量控制的媒介能力的新型模型。该模型考虑了向量控制工具如何影响矢量周期的每个阶段的向量，并结合了主机的可用性和偏好。将该模型应用于欧洲的兽医疗程重要性，我们表明，非洲马匹病毒病毒（AHSV）的峰值预测矢量能力高于Bluetongue Virus（BTV），Schmallenberg Virus（SBV）和Epizootic Haagotic Haagic疾病病毒（EHDV）。但是，由于死亡率高，AHSV的平均传染周期较短，因此AHSV的总体基本繁殖数与BTV相似。SBV和EHDV之间存在类似的关系，这两种病毒都显示出相似的基本繁殖数。专注于英国AHSV传播，经过杀虫剂处理的稳定网络被证明可以显着降低库里卡德的矢量能力，即使在较低的覆盖率下也可以降低。但是，未经处理的稳定网络可能会产生有限的影响。总体而言，该模型可用于考虑当前使用的气候和媒介控制干预措施，或者用于疫情潜在使用可以帮助指导寻求减轻气候变化对疾病控制的影响的政策制定者。
黄金，美元和利率
黄金，美元和利率：这对越南在撰写本文时意味着什么，USD-VND汇率贬值了4.5％YTD，这是越南州立银行（SBV）过去采取具体诉讼以支持Dong的水平。自2015年以来的任何日历年，VN Dong的价值从未超过3.5％，即使在越南地区EM同伴的货币折旧的年份中，越南地区EM的FX折旧率却大得多（Malaysia的越南区域EM同行的FX率在Malaysia的4.1％YTD中折旧至8.5％的theand in 20224 in 2024 in inailand in lailand in lailand in 2024）。VND的相对弹性有助于获得SBV的州长A+评级，并于去年获得全球金融杂志的A+评级，反映了中央银行在2015年对中国货币进行了重大贬值之后的稳定越南货币的加剧决心。今年，VND价值的下降是由几个因素驱动的，包括美元的意外强度，这将近5％的YTD（对于DXY指数），因为预计美国的体现和经济增长速度较高，降低了美联储可能降低2024年美国利率的次数。此外，黄金价格上涨了多达16％的YTD（自2022年底以来增长了30％），这也施加了压力，因为越南投资者是黄金的热情买家，最终购买了黄金的购买者，最终使VN Dong / Dong销售了美元。美元/DXY指数上涨〜5％ytd全球黄金价格上涨〜15％ytd
2022/BC-TPB.HDQT 河内，2022 年 4 月 2021 年运营
部长。国家银行根据实际情况灵活运用货币信贷政策，以确保实现控制通胀的目标，同时支持经济增长和确保系统安全；信贷机构已采取有力措施，支持民众和企业克服新冠疫情带来的困难，例如节省成本降低贷款利率、简化授信程序但不降低授信条件，以便客户能够以优惠条件获得信贷，但信贷机构仍可控制风险；在实施新冠疫情预防措施的背景下，推动数字化转型，应用数字产品和服务，方便民众使用银行服务，推广无现金支付活动，确保银行业务安全。因此，2021年，货币和外汇
利什曼原虫的遗传多样性和基因组可塑性对治疗和寻找新型化疗靶点的影响
利什曼病是拉丁美洲、非洲、亚洲和欧洲的主要公共卫生问题之一。由于缺乏人用疫苗和有效的媒介控制计划，化疗成为控制所有形式该疾病的主要策略。然而，现有药物的高毒性、治疗药物的选择有限以及耐药性寄生虫菌株的出现是与化疗相关的主要挑战。目前，只有少数药物可用于利什曼病治疗，包括五价锑化合物 (SbV)、两性霉素B及其制剂、米替福新、硫酸巴龙霉素和羟乙基磺酸喷他脒。除了药物毒性之外，利什曼病的治疗失败也是一个严重的问题。耐药性寄生虫的出现是治疗失败的原因之一，并且与该属寄生虫的多样性密切相关。由于基因组具有巨大的可塑性，抗药性可以通过改变不同的代谢途径产生，这表明抗药性机制是多因素的，极其复杂。遗传变异和基因组可塑性不仅导致现有药物存在局限性，而且使寻找新药变得具有挑战性。在这里，我们研究了阻碍药物发现的寄生虫的生物学特性。