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使用有效的代谢抑制剂Orozco-Moreno，M。靶向前列腺癌细胞中异常的溶解和岩藻糖基化。 Visser，Eline A。； hodgso
1纽卡斯尔大学癌症中心，纽卡斯尔大学生物科学研究所，中央大道，纽卡斯尔 - 泰恩，泰恩河畔纽卡斯尔和佩戴NE1 3BZ，英国，2合成有机化学，分子与材料研究所，Radboud University nijmegen，Nijmegen，Nijmegeld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，nijmegen，Nijmegen，Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，netherland，代谢组学，莱顿大学医学中心，Albinusdreef 2，2333 Za Leiden，荷兰，4个Glycotherapeutics B.V.肌肉骨骼研究，肿瘤学和代谢系，Sheffinfiled大学，医学院，Beech Hill Rd，Beech Hill Rd，Sheffiffiffiffiffiffiffiffiard，约克郡S10 2RX，英国，7生物分子化学研究所，分子和材料研究所，Radboud Universit
唾液酸o-乙酰化：从生物合成到E.A.健康和疾病Visser的角色；卫星，S.J。； Timmermans，S.B.P.E。; Jong，H。de； Boltje，T.J。
唾液酸是九种碳糖，经常在脊椎动物细胞中的细胞表面以及某些类型的无脊椎动物和细菌的细胞中限制胶囊。唾液酸的九个碳主链可以在自然界中进行广泛的酶促修饰，并在C-4/7/8/9处尤其是在C-4/7/8/9处进行O-乙酰化。近年来，o-乙酰化的唾液酸的检测和分析已经采用了乳酸特异性（SOATS）和O-乙酰基酯酶（SIAES），分别鉴定并在哺乳动物细胞中添加和表征盐酸 - 乙酰基酯酶（SOATS）和O-乙酰酯酶（SIAES）（SIAES）（SIAES）（SIAES）（SIAES）（siaES），分别鉴定出和去除O-乙酰基组。这些进步现在使我们能够更完整地了解多样的O-乙酰化唾液酸的生物合成途径，以驱动遗传和生物化学模型细胞系和生物体的产生，并具有o-乙酰化的唾液酸表达的表达，以改变其角色，以使其在孔隙蛋白中脱离孔隙蛋白的良好性，并伴随着孔隙蛋白的良好性，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并逐渐识别。此外，越来越多的研究将唾液酸O-乙酰化与癌症，自身免疫性和感染相关联，这为开发选择性探针和Soats and Siaes的抑制剂提供了理由。在这里，我们讨论了O-乙酰化唾液酸的生物合成和生物学功能的当前见解，并回顾了将这种修饰与疾病联系起来的证据。此外，我们讨论了针对不自然的O-乙酰化唾液酸的设计，合成和潜在应用的新兴策略，以及肥皂和SIAES的抑制剂，这些策略可能可以实现这种多功能唾液酸的治疗靶向。
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参考：Dankoly Usman，Vissers Dirk，El Farkouch Zainab，Kolasa Esther，Ziyyat Abderrahim，Van Rompaey Bart，Maamri Abdellatif.-感知障碍
Reference: Dankoly Usman, Vissers Dirk, El Farkouch Zainab, Kolasa Esther, Ziyyat Abderrahim, van Rompaey Bart, Maamri Abdellatif.- Perceived barriers, benefits, facilitators, and attitudes of health professionals towards multidisciplinary team care in type 2 diabetes management : a systematic review Current diabetes reviews - ISSN 1573-3998-17：6（2021），E111020187812全文（出版商doi）：https：//doi.org/10.2174/157399816999999992010101110200126来引用此参考： https://hdl.handle.net/10067/1799440151162165141
已发布版本的引用 (APA)：Vernooij, M. W., Zaki, L. A. M., Smits, M., Tolman, C., Papma, J. M., Visser, J. J., & Steketee, R. M. E. (2022)。比较两种人工智能软件包在记忆临床成像中的规范性脑容量测定。神经放射学，64 (7)，1359-1366。 https://doi.org/10.1007/s00234-022-02898-w EUR 研究信息门户上的出版物链接
摘要 目的 比较两个执行规范性脑容量分析的人工智能软件包，并探索它们是否会在临床背景下对痴呆症诊断产生不同的影响。方法 回顾性地纳入了 60 名患者（20 名阿尔茨海默病、20 名额颞叶痴呆、20 名轻度认知障碍）和 20 名对照。每个受试者使用两家专有制造商的软件包处理一次 MRI，为每个受试者生成两份定量报告。两名神经放射科医生仅使用这些报告中的规范容量分析数据分配强制选择诊断。他们将体积分布分类为“正常”或“异常”，如果“异常”，他们会指定最可能的痴呆亚型。通过比较（1）基于软件输出的诊断之间的一致性；（2）诊断准确性、敏感性和特异性；来评估软件包之间的临床影响差异；和 (3) 诊断信心。还比较了定量输出，以提供任何诊断差异的背景。结果 软件包之间的诊断一致性为中等，用于区分正常和异常体积（K = .41– .43）和特定诊断（K = .36–.38）。但是，每个软件包在区分正常和异常概况时都产生了较高的观察者间一致性（K = .73–.82）。软件包之间的准确度、灵敏度和特异性没有差异。对于一个评估者来说，不同软件包之间的诊断信心是不同的。软件包之间的全脑颅内容积输出不同（10.73%，p < .001），用于诊断的规范区域数据相关性弱至中等（r s = .12–.80）。结论 用于脑 MRI 定量规范评估的不同人工智能软件包可以在临床解释层面产生不同的效果。诊所不应假设不同的软件包可以互换，因此建议在采用之前对软件包进行内部评估。