大脑在人体中主要的器官和组织中具有最高的代谢率之一(1)。然而,有关大脑的当前信息缺乏,神经退行性疾病的治疗方法无效。脑代谢与脑生理,神经元功能和神经退行性疾病有直接关系(2)。该项目的重点是使用核磁共振(NMR)光谱观察啮齿动物模型的代谢谱。nmr是一种分析技术,用于通过利用化合物核的磁性来定量测量有机化合物的结构。当前,分析生理大脑和啮齿动物模型的方法依赖于NMR使用液体样品提取(3,4)。为了改善这种方法,使用NMR光谱中实心样品的魔术角旋转(MAS)将通过减少从液体样品产生的噪声来收集更高质量的数据。通过微波固定的固体样品的测量将提供大脑的快照。使用生成的光谱与液态样品提取进行比较以测试有效性。总体而言,通过去除液体溶剂并减少验尸状况的影响,预计将观察到数据质量的改善(5)。
1. Tayan Raj Gurung 博士(博士)。农业部顾问 2. Min Prasad Timsina 先生,畜牧部顾问 3. Sonam Norbu 先生,农业营销和合作社部顾问 4. Pasang Wangchen Norbu 先生,林业和公园服务部顾问 5. Mahesh Ghimiray 先生,水稻专家,ARDC,DoA,Bajo 6. Kailash Pradhan 先生,农业系统专家,NCOA,DoA,Yusipang 7. Phub Dem 女士,农业部 PPD 首席农业官 8. Norbu Wangdi 博士(博士),FRMD,DoFPs 首席林业官 9. Ganga Maya Rizal 女士,农业部副首席饲料和饲料官 10. Tashi Yangzom 女士,农业部 PPD 副首席规划官 11. Jambay Dorji 先生,BAFRA 高级监管和检疫官 12. Tashi 女士Yangzom,BAFRA 高级监管检疫官员 13. Ugyen Lhamo 女士,DAMC 营销官
不丹农业和食品监管局(BAFRA)被授权通过分别实施生物安全和食品安全措施来保护该国的农业系统和公共卫生。为了有效,有效地提供这些授权,人们认为对具有相关领域知识,技能和能力的能力的有能力的官员的需求得到了感觉。因此,已经为Bafra官员提供了各种能力建设计划。在皇家公务员委员会(RCSC)的指导和财政支持下,Bafra为监管和隔离官(RQO)开发了基于能力的框架(CBF)。实施框架将根据现有性能差距的评估通过不同的能力开发干预措施来增强RQO的能力。CBF有望帮助RQO有效地认识到有效履行职责所需的关键知识,技能和能力,同时指导他们提高其工作场所的绩效和行为。根据RCSC通过一系列咨询会议,讲习班和在线调查与利益相关者验证信息并制定这份全面的文件,由RCSC通过一系列咨询会议,研讨会和在线调查,由BAFRA的四名成员组成的工作组开发了CBF。有3个关键角色,8个能力领域,24个关键能力和67个为RQO确定的行为指标。我非常有信心,该CBF将通过一致的专业和个人发展来增强服务交付,从而极大地使Bafra受益。Tashi Delek!Tashi Delek!还进行了培训需求分析以评估RQO的性能差距,我们已经确定了在不同能力水平下所需的短期和长期能力发展干预措施。
本文件基于 2019 年 7 月 23 日至 24 日举行的关于愿景设定和战略计划制定的利益相关方咨询研讨会而编写,研讨会由 Anu Joshi Shrestha 主持,与会人员包括 ICIMOD 前生计专题负责人 Arabinda Mishra、适应和恢复力建设区域项目经理 Nand Kishor Agrawal 和干城章嘉峰景观保护与发展计划项目协调员 Tashi Dorji;DCSI 前总干事 Tandin Tshering 和首席工业官 Tshering Dem;以及 Antarprerana 首席执行官 Niraj Khanal。我们要感谢为利益相关方咨询研讨会做出贡献的政府官员、DCSI 下的创业委员会成员、研究机构、商会代表、导师和创业中心的企业家。
Paul S. Ray a,* , Peter WA Roming b , Andrea Argan k , Zaven Arzoumanian c , David R. Ballantyne ♠ , Slavko Bogdanov d , Valter Bonvicini e , Terri J. Brandt f , Michal Bursa g , Edward M. Cackett h , Deepto , Chakrabarty , M. Coderle , M. Gianluigi De Geronimo j,†,§ , Ettore Del Monte k , Alessandra DeRosa k , Harley R. Dietz z , Yuri Evangelista k , Marco Feroci k , Jeremy J. Ford b , Cynthia Froning b , Christopher L. Fryer l , Keith C. Gendreau m , Goldenstein , H. Goldenstein . eter Hartmann ♣ , Margarita Hernanz o , Anthony Hutcheson a , Jean in 't Zand f , Peter Jenke p , Jamie Kennea q , Nicole M. Lloyd-Ronning l , Thomas J. Maccarone r , Dominic Maes ‡ , Craig B. Mark ward , Malgor , Malgor , Mika , Tashi and Aza less . andro Patruno o , Steven C. Persyn b , Mark L. Phillips b , Chanda Prescod-Weinstein t , Jillian A. Redfern b , Ronald A. Remillard i , Andrea Santangelo v , Carl L. Schwendeman b , Clio Sleator a , James Steiner u , Etro Stroh , Syer Syer , Jr. zer v , Steven P. Thompson b , Richard W. Warwick z , Anna L. Watts w , Colleen A. Wilson-Hodge x , Xin Wu y , Eric A. Wulf a , Gianluigi Zampa e
前言 这是 2014 收入年度销售税司 (STD) 绩效指标报告的首次发布。该报告详尽地统计了该司在评估、征收和其他行政举措等核心领域的绩效。报告分为七个部分;第一部分概述了部门和司的组织设置以及 2014 年的任何新发展和采取的任何新举措;第二部分讨论了销售点 (POS) 和入境点 (POE) 的总体销售税征收情况;第三部分主要介绍了 POS 的 ST 征收,并讨论了通过现场评估、罚款和罚金以及上诉案件征收的额外销售税;第四部分涵盖了 STD 进行的销售税豁免、退税和清关后审计;第五部分列出了销售税司的员工概况,分析了征收成本并衡量了每个销售税官员对征收的贡献;第六部分叙述了八个地区销售税科室的绩效指标;最后,第七部分概述了绿色税、其征收和退税。由于报告期不同,读者可能会注意到本报告中提供的数字与国家收入报告中报告的数字存在差异。PI 报告基于收入年度/日历年,而国家收入报告则基于财政年度。该部门要感谢并承认收集工作 g
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛(Ryan Lowe),培训语言模型遵循人类反馈的指示4,2022)(未出版的手稿),https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景(2023年12月7日)(未发表的手稿),https://www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI,GPT-4技术报告(3月1,2024)(未发表的手稿),https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中,因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反,正如本文强调的那样,LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实,他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应,但目前,他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此,在这种情况下,“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内,并且经常近似于一个类似位置的人,他们确实理解了认知水平上的输入,会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的,但考虑到当前AI模型的工作方式,人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi,介绍ChatGpt:对话的优化语言模型,o Pen AI:B日志(2022年11月30日),https://openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi,《律师的AI工具:实用指南》,108 M Inn。h eadnotes 1,1(2023);乔纳森·H·乔(Jonathan H.
纳米凝胶在降低癌症耐药性中的应用Vitalis B. Mbuya,N。Vishal Gupta**和Tenzin Tashi药物系JSS药学系,JSS药学院,JSS JSS大学,Sri Shivarathreeshwara Nagara,Mysuru,Mysuru,Karnataka,Karnataka,sri Shivarathreeshwara _____________________________________________________________________________________________ ABSTRACT Different mechanisms in cancer cells become resistant to one or more chemotherapeutics is known as multidrug resistance (MDR) which hinders chemotherapy efficacy.MDR的潜在因素包括增强的药物解毒,药物摄取降低,细胞内亲核试剂水平升高,药物诱导的DNA损伤的修复,过度的药物转运蛋白(例如P-糖苷蛋白(P-GP)),多药耐药性抗性蛋白(MRP1,MRP1,MRP2)(MRP1,MRP2)和乳腺癌耐药蛋白(MRP1,MRP1)和BCRP(BCRP)。已开发出新的化学治疗药物递送系统来打击耐药性和多药耐药性。纳米凝胶用于在癌症化学疗法中更有效地输送药物。这些新颖的应用和技术包括:用于加载siRNA的纳米凝胶。这是一个小的干扰RNA(siRNA)是一类双链RNA分子,该分子由21-23个核苷酸组成,涉及抑制由Messenger RNA编码的蛋白质合成。纳米凝胶用作携带siRNA的载体。另一种技术和应用是基于透明质酸的纳米凝胶 - 药物结合物,其抗癌活性增强,旨在靶向CD44阳性和耐药性肿瘤。关键词:纳米凝胶的应用;耐药性癌症化疗;癌症化疗中的纳米凝胶。在这种技术中,具有疏水性核心的小纳米凝胶颗粒和在超声波化后形成的高药物载荷,并在可生物降解酯连接的水解后证明了持续的药物释放。将在本评论文章中讨论的其他技术和应用程序包括;活化的核苷类似物的新型抗癌聚合物共轭物,具有磷酸化核苷类似物的纳米凝胶制剂和5'三磷酸核苷类似物的5'三磷酸酯的交联聚合纳米凝胶制剂。_____________________________________________________________________________________________ INTRODUCTION The term ‘nanogels' defined as the nanosized particles formed by physically or chemically crosslinked polymer networks that swell in a good solvent.首先引入了术语“纳米凝胶”(纳米凝胶)(纳米凝胶),以定义聚子和非离子聚合物的交联双功能网络,用于递送多核苷酸(交联的聚乙烯胺(PEI)(PEI)(PEI)和聚乙二醇)和(PEG-cl-cl-cl-cl-Pei)。纳米技术领域的突然爆发引入了开发纳米凝胶系统的需求,这些纳米凝胶系统证明了他们以受控,持续和可目标的方式运送药物的潜力。[1]癌症的治疗涉及手术,包括手术,放疗和化疗。化学抗性的发展是治疗局部和传播疾病期间的持续问题。有选择地但不仅靶向积极增殖细胞的大量细胞毒性药物包括诸如DNA烷基化剂,抗替代剂,抗量代谢剂,互化剂和有丝分裂抑制剂等多种基团。抗性构成对药物诱导的肿瘤生长抑制的反应;它可能是异质癌细胞亚群固有的,也可能是对药物暴露的细胞反应。主要机制可能包括涉及多药耐药性(MDR)基因的P-糖蛋白产物以及其他相关蛋白的膜转运的改变,改变了靶酶(例如,突变的拓扑异构酶II),药物激活降低,
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