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结节硬化症复合物的简介
巨大的硬化症复合物（TSC）是一种可能影响多器官系统的遗传疾病。关心TSC的人需要进行持续的监视管理。这可能涉及医学专家，盟友医疗专家以及熟练的教育和心理护理。因此，对于患有TSC的个人，他们的家人和/或护理人员来说，对自己进行疾病的自我教育并促进医疗保健提供者与与他们互动的其他职业之间的沟通很重要。本小册子解释了TSC的临床节日及其可变特征。概述了一些常见的医疗测试及其目的；并帮助个人应对诊断。幸运的是，广阔的TSC社区中存在牢固的纽带，TSCAlliance®有助于提供指导，支持，服务和网络，以改善受TSC影响者的生活。
铁电拓扑超导体：$ \ alpha \ text { - } {{\ ...
二维拓扑超导体（TSC）代表一种外来的量子材料，在边界处具有分散性主要模式（DMMS），在边界上表现出quasiparti-cle激发。一个域壁DMM可以在两个TSC域之间的边界上出现，其配对缝隙中的两个TSC域或具有π相移的边界，只能通过磁场来调节。在这里，我们提出了铁电（Fe）TSC的概念，该概念不仅丰富了域壁DMM，而且显着使它们具有电气调节。表明，配对隙的π相移位于相反的Fe极化的两个TSC域之间，并通过反向Fe极化来切换。与铁磁（FM）极化结合使用，域壁可以容纳螺旋，手性的两倍和融合的DMM，可以通过更改电气和/或磁性磁场的方向来彼此转移。此外，基于第一个原理的计算，我们证明了α -In 2 Se 3是具有FM层和超导体底物的邻近性Fe TSC候选者。我们设想Fe TSC将通过电气场显着轻松地操纵DMM，以实现容忍故障的量子计算。
trichostatin C协同与DNMT抑制剂相互作用，通过在膀胱和肺癌细胞中抑制AXL抑制AXL
摘要：异常的表观遗传修饰是各种癌症发病机理的基本因素。因此，针对这些小分子（例如组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂和DNA甲基转移酶（DNMT）抑制剂）的畸变，提出了一种可行的癌症治疗策略。这项研究的目的是评估三链蛋白C（TSC）的抗癌能力，Trichostatin a的类似物是源自链霉菌SP的发酵。CPCC 203909。我们的研究表明，TSC证明了对人肺癌和尿路膀胱癌细胞系的有效活性，在低微摩尔范围内IC 50值。TSC诱导由caspase 3/7介导的凋亡，并在G2/M期停止细胞周期。与DNMT抑制剂法替滨结合使用时，TSC表现出协同的抗癌作用。另外，蛋白质分析阐明了酪氨酸激酶受体AXL的表达显着降低。值得注意的是，TSC的浓度升高与转录因子Forkhead Box O1类（FOXO1）的上调以及促凋亡蛋白BIM和P21的水平升高。总而言之，我们的发现表明TSC是具有HDAC抑制活性的有前途的抗癌剂。此外，我们的结果强调了TSC与DNMT抑制剂结合癌症治疗的潜在效用。
透视
送给我们新的董事会主席比尔·约瑟夫（Bill Joseph）。又开始了一年，我们很高兴举报2022年，TSCAlliance®取得了几项重大成就。首先，在艰难的几年之后，我们的组织能够为TSC社区再次聚集在Person中，从20周年的CURE®开始。其中的每一个都加强了TSC联盟对确保受TSC及其家人影响的每个人的承诺，并希望 - 并希望 - 每一步。您将在第7页上阅读，国防部的结节性硬化症复杂研究计划保持了800万美元的拨款，这在很大程度上是由于参加了Capitol Hill 3月的人，或以其他方式与您的参议员和代表联系，以敦促他们支持他们对这项联邦资助的计划的支持。感谢您为这项倡议所做的为期一年的努力。我们还要祝贺TSC联盟研究总监Gabrielle Rushing博士和医疗事务总监Ashley Pounders，MSN，FNP-C，他与董事会成员Tanjala Gipson，MD合作，撰写
铁电拓扑超导体
二维拓扑超导体（TSC）代表一种外来的量子材料，在边界处以分散性majorana模式（DMM）表现出Quasiparticle激发。一个域壁dmm可以在两个TSC域之间的边界上出现，其配对间隙中的π相偏移或π相移，只能通过磁场调节。在这里，我们提出了铁电（Fe）TSC的概念，该概念不仅丰富了域壁DMM，而且显着使它们具有电气调谐。表明，配对间隙的π相移位显示在相反的Fe极化的两个TSC域之间，并通过反向Fe极化而切换。与铁磁（FM）极化结合使用，域壁可以容纳螺旋，手性的两倍和融合的DMM，可以通过更改电气和/或磁场的方向将其彼此转移。此外，基于第一原理的计算，我们证明α -In 2 SE 3是具有FM层和超导体底物的邻近性Fe TSC候选者。我们设想Fe TSC将通过电场显着缓解DMM的操纵，以实现容忍度的量子计算。
癫痫的严重程度与结节性硬化症复合物的婴儿的头围和生长速率有关
结节性硬化症复合物（TSC）是一种遗传疾病，其特征是细胞过度生长，在整个人体中产生Hamartomas或良性肿瘤。hamartomas通常在脑实质中最常形成，它们被称为块茎。TSC与70-90％的寿命癫痫患者和自闭症谱系障碍（ASD）患病率为40-50％有关（Portocarrero LKL，2018）。块茎中的异常细胞取代了健康细胞，而不是增加大脑中细胞的总数（Crino，2010年），并且有关头圆周长（HC）和宏观畸形（HC大于2个标准偏差高于平均值的HC）的报告是稀疏的（Fidler DJ，2000）。HC增加可能反映了脑实质体积和/或脑脊液（CSF）体积增加（Bartholomeusz HH，2002）。大型畸形以TSC和其他发育障碍的速度为14–29.7％，但仅此前尚未报道过TSC人群中的脑头畸形率（Fidler DJ，2000）（Webb DW，1996）。TSC中HC和癫痫之间的关系也没有先前研究过。
CPPA PERSPAY eCRM 用户指南 v 2.5 - MyNavyHR
如何解决：如果您还不知道需要将工作提交到哪个队列，请联系您的服务 PSD/TSC。所有为 PSD/TSC 工作保留的队列都以相同的命名约定“PP”开头。如果队列中没有 PSD 成员，请记住联系 TSC，他们有协调员可以查看所有案例并重新分配到适当的队列。
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
太空探索与航空研究基金（SEARF）
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