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本质上,植物面临着许多不利环境所带来的挑战,例如干旱,极端温度和盐度。为应对这些缺点,植物通过积累兼容的溶质(例如溶液糖和一些游离的氨基酸)来适应非生物应激,这通常被视为在压力下保护和生存的基本策略[1]。在这些兼容的物质中,大多数糖不仅在渗透调节中起着作用,还起信号传导作用,例如葡萄糖[2-4],蔗糖[4-6]和三核-6-磷酸盐[7-9]。糖是植物中能量储存的基础和通过植物运输的基础。光合作用后代谢形成了不同类型的糖,并在整个植物的整个生命周期中发挥了许多代谢过程中起关键作用。在植物生长和发育和环境反应的过程中,糖主要充当信号分子,以调节各种生理和生化过程[10]。海藻糖是一种具有特殊的物理和化学特性的非还原二糖,在干燥和冷冻条件下具有强大的水分性能,并且可以替代生物分子表面上的结合水,以改善蛋白质和生物膜的稳定性[11,12]。海藻糖在包括细菌,酵母,真菌和藻类在内的各种生物中广泛发现,以及某些昆虫,无脊椎动物和植物[13]。本综述讨论了海藻糖在调节植物生长以及对非生物压力的反应方面的进步。海藻糖很容易通过压力诱导,刺激植物的分辨机制[14],并且在处理多种非生物胁迫(例如干旱胁迫[15,16],盐胁迫[15,17]和极端温度胁迫[18,19]中起着重要作用。
大约一半的T2DM患者直到被诊断出来才怀疑他们患有这种疾病[4]。因此,通过有效且可重复的诊断指标识别出早期T2DM风险的人并减少全球糖尿病流行非常重要[5]。在几个可修改的糖尿病风险因素中,肥胖被认为是主要危险因素[6,7]。在一般人群中,最广泛使用的措施来定义多余的体内脂肪(BF)是体重指数(BMI),腰围(WC)和腰围比(WHTR)。先前的研究表明,较高的BMI,WC和WHTR与2型糖尿病(T2DM)的风险增加有关[8,9]。但是,这些人体测量指标受到了批评,因为它们不考虑与肥胖相关的重要因素,尤其是年龄,性别和种族[10,11]。因此,提出了一种新的实用肥胖指数,即ClínicaDeNavarra-Body肥胖估计量(Cunbae),并被认为是人体脂肪估计的更准确的指标[12]。这种估计体内脂肪百分比的方法基于白人受试者的BMI,性别和年龄,与其他人体测量方法相比,通过空气位移体积跟踪测量的体内脂肪百分比的相关性最高[12]。以前的发现表明,与BMI或WC相比,Cun-Bae与T2DM和与脂肪相关的心血管危险因素更密切相关[13,14]。但是,以前的Cunbae评估研究仅限于白人人群,需要扩展到其他人群以确定其适用性。迄今为止,尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。 因此,这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联,并比较Cun-Bae,BMI,WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。迄今为止,尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。因此,这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联,并比较Cun-Bae,BMI,WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。
2型糖尿病(T2D),最普遍的糖尿病形式,占2021年所有糖尿病病例的96%[1]。2019年估计有4.63亿个人在全球范围内遭受T2D的困扰,导致1.5亿人死亡[2]。T2D的发病率将继续增加,预计到2035年将被诊断为T2D的5.9亿多人[3]。随着糖尿病治疗的改善,患者的寿命更长,并成为一系列并发症,包括大血管疾病(Cor Onary心脏病,中风和周围性动脉疾病)和微血管疾病(糖尿病肾脏病,视网膜病,以及周围性疾病,以及外周神经病)。心血管和微血管并发症的发生率分别为50%和27%[4],从而进一步增加了不良后果的风险,包括死亡率[5,6]。在整个疾病的过程中,包括糖尿病,与糖尿病相关的并发症和死亡率在内的各种疾病的发育范围涵盖了多种状况。这个动态的progres
高速隐孢子虫和贾第鞭毛虫检测Shaobo Luo 1,5,Kim Truc Nguyen 2,5,Binh T. T. T. Nguyen 2,Shilun Feng 2,5,Shilun Feng 2,5,Yuzhi Shi Shi 2,Yuzhi Shi 2,Ahmed Elsay 2,Yi Zhang Zhang 3,XHAN,XHAN WOU, Giovanni Chierchia 1,Hugues Talbot 4,Tarik Bourouina 1,Xudong Jiang 2和Ai Qun Liu 2,5,*
Shi,Shaoshuai等。“运动变压器具有全球意图定位和本地运动的重新构成”。2022。Shi,Shaoshuai等。“ MTR ++:具有对称场景建模和指导意图查询的多代理运动预测。”2023。
Jensen和Leffers,2008年; Chen It Al。,2013年);内分泌破坏(Austin等,2003; Shi等,2009); div>Jensen和Leffers,2008年; Chen It Al。,2013年);内分泌破坏(Austin等,2003; Shi等,2009); div>
Sadeghian M,Asadi M,Rahmani S,Akhavan Zanjani M,Sadeghi O,Hosseini SA等。循环维生素D和妊娠糖尿病的风险:系统评价和剂量反应荟萃分析。内分泌。2020; 24; 70(1):36–47。sun X,Yang L,Pan J,Yang H,Wu Y,Chen Z,Chen X,Mu L.初潮的年龄和妊娠糖尿病的风险:系统评价和元分析。内分泌。2018; 61(2):204-209。 doi:10.1007/s12020-018-1581-9。 EPUB 2018 3月20日。 PMID:29556913。 Xu Y-H,Shi L,Bao Y-P,Chen S-J,Shi J,Zhang R-L等。 怀孕期间睡眠持续时间与妊娠糖尿病之间的关联:元分析。 睡眠医学。 2018; 52:67–74。 Zhu B,Shi C,Park CG,ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病:系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67:47-552018; 61(2):204-209。 doi:10.1007/s12020-018-1581-9。EPUB 2018 3月20日。PMID:29556913。Xu Y-H,Shi L,Bao Y-P,Chen S-J,Shi J,Zhang R-L等。怀孕期间睡眠持续时间与妊娠糖尿病之间的关联:元分析。睡眠医学。2018; 52:67–74。 Zhu B,Shi C,Park CG,ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病:系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67:47-552018; 52:67–74。Zhu B,Shi C,Park CG,ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病:系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67:47-55Zhu B,Shi C,Park CG,ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病:系统评价和荟萃分析。睡眠医学。2020; 67:47-55
心血管疾病(CVD)包括影响心脏和血管系统的多种疾病(Tsao等,2022)。遗传因素和环境因素都可能在CVD的发展和发展中起作用。尽管在诊断和治疗这些疾病方面取得了进步,但CVD仍然是全世界死亡率和残疾的主要原因(Roth等,2020)。鉴于严重的社会和临床后果,对CVD的危险因素的早期识别和干预对于降低发病率和死亡率至关重要(Roger等,2020)。值得注意的是,一些研究表明,强直性脊柱炎和CVD之间可能存在关联(Ding等,2022; Kwon等,2022)。强直性脊柱炎(AS)被分类为一种自身免疫性疾病,导致骨骼重塑和脊柱僵硬(Toussirot,2021)。先前的研究尚未确定在AS患者中确定CVD的风险。一些研究表明是CVD的独立危险因素(Setyawan等,2021; Kwon等,2022),但已经发布了冲突的结果(Tsai等,2015),这些关系是否是因果关系,其方向性是否仍然不清楚。最近,大型荟萃分析表明,CVD合并症在AS中很常见,提供了关联的关键证据并引起了显着的关注(Zhao等,2020)。由于混杂因素的潜在局限性和当前观察性研究中的因果关系的逆转,因此迫切需要使用强大的研究方法探索AS和CVD之间的因果关系。孟德尔随机化(MR)是一种研究方法,它利用与利益暴露作为工具变量(IVS)相关的遗传变异来推断暴露与疾病后果之间的联系(Burgess和Thompson,2015年)。孟德尔随机分析(MR)分析与常规观察性研究相比,由于在受孕的遗传变异的随机分配而与常规观察性研究相比,在疾病发作之前,与常规观察性研究相比,较不容易受到混淆,反向因果关系和测量误差(Lawlor等人,2008年; Yarmolinsky等人,2019年)。在评估行为暴露,教育程度,社会经济地位和各种疾病之间的各种因果关系中,已经证明了MR研究的适用性(Tillmann等,2017; Harrison等,2020)。此外,先前的MR探索已经审查了AS中风的因果关系(Mei等,2022)和心房效果(Chen等,2022)。尽管如此,这些努力主要集中在特定形式的CVD上。因此,我们的研究参与了MR设计,以确定AS和CVD之间存在因果关系的存在,从而为主要预防CVD提供了科学基础。
管理人(例如 Li、Zhang 和 Zhao 2011)、基金特征(例如 Teo 2009;Aggarwal 和 Jorion 2010)、金融契约机制(例如 Agarwal、Daniel 和 Naik 2009)、赎回限制(例如Aragon 2001;Aragon、Martin、Shi 2019)和监管披露(例如Shi,2017)