XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemabn
简历 - 帕布纳
MD. FATIN ISHRAQUE 助理教授，孟加拉国帕布纳科技大学（PUST）电气、电子与通信工程（EECE）系，帕布纳 6600。邮箱：fatineeeruet@gmail.com；fatin@pust.ac.bd；现住址：孟加拉国帕布纳 Monsurabad R/A，GA 区，5 号路，174 号楼。永久地址：孟加拉国朗布尔，5400，朗布尔萨达尔，Khalifapara，17 号病房，651/006 号楼。手机：+8801712501856 Google Scholar 链接：https://scholar.google.com/citations?user=rhfdJuYAAAAJ&hl=en ORCID ID：0000-0003-0863-5169 LinkedIn ID：https://www.linkedin.com/in/fatineee ResearchGate 个人资料：https://www.researchgate.net/profile/Md- Ishraque Scopus 个人资料：https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57215128649
hpv）感染和阴道微生态异常
持续感染了高危人乳头瘤病毒（HR-HPV）是宫颈癌的主要原因。阴道微生源异常与HR-HPV感染之间的关系逐渐引起了公众的关注。阴道微环境由阴道微生物群，阴道解剖结构，免疫防御机制和内分泌调节因子组成[1]。大多数健康的绝经前妇女，阴道菌群以乳酸杆菌为主，乳酸杆菌通过产生乳酸，过氧化氢和细菌素来创造低pH环境[2-4]。乳酸杆菌具有较强的粘附特性，可以紧密地粘附在阴道上皮并激活补体系统和局部免疫反应，从而保护阴道免受致病性微生物的定殖[5]。当前，阴道微环境的异常被认为与HPV感染的获取，重新激活或延迟清除率以及宫颈病变的严重程度有关。这项研究回顾性地分析了2023年6月至2024年6月，拜访了首都北京迪坦医院Ditan医院Ditan医院的妇科门诊诊所的患者的数据，并接受了HR-HPV测试和阴道学测试的HR-HPV测试，以调查阴道模型和阴道Microcrodination and Hangormatient and Hangormatient and Hinf Hongrant Honcromant Honcrant and Hongrant Honcrant Honcrant Honmologent and Hinf hinm hinf hins Hinf hins Hinf hins Hinf hangormatient。
CC2D1A会导致纤毛病，智力障碍，异性疾病，肾脏发育不良和异常CSF流量
智力和发育障碍是由正常神经系统发育引起的。超过1,000个基因与智力和发育障碍有关，推动了努力剖析变异功能以增强我们对疾病机制的理解。本报告在CC2D1A中识别了来自两个来自两个无关家族的四名患者的CC2D1A中的两个新型变异。我们使用多个模型系统进行功能分析，包括爪蟾，果蝇和患者衍生的纤维细胞。我们的实验表明，CC2D1A在纤毛组织中明确表达，其中包括左 - 右组织者，表皮，俯卧导管，肾上腺肾上腺素和脑心室区域。与这种表达模式一致，CC2D1A的丧失导致心脏异质症，囊性肾脏和CSF异常的CSF循环，这是通过缺陷的纤毛发生。有趣的是，当我们分析大脑发育时，突变t t仅在中脑区域显示出异常的CSF循环，这表明局部CSF流动。此外，我们对患者衍生的纤维细胞的分析确定了缺陷的纤毛发生，进一步支持了我们的观察结果。总而言之，我们通过在纤毛生成和CSF循环中建立了新的关键作用来揭示了CC2D1A作用的新知识。
女孩的正常和异常青春期
青春期是指儿童随着成人发展而发生的正常身体变化。尽管它们发生在身体的不同区域，但这些变化都是彼此相关的。其中一些变化包括越来越高（由于骨骼的生长），羽毛头发的生长（由于激素的变化而在阴道周围的黑发），腋毛和乳房以及常规的，每月的月经出血的开始。最终，青春期会导致生育能力（能够怀孕的能力）并定期从卵巢中释放出卵。
ThPOK 的多态性变异导致了一种新的人类疾病，其特征是 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化
由 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化 Maryam Vaseghi-Shanjani 1,2* 、Mehul Sharma 2* 、Pariya Yousefi 2 、Simran Samra 1 、2 Kaitlin U. Laverty 3 、Arttu Jolma 3 、Rozita Razavi 3 、Ally HW Yang 3 、Mihai Albu 3 、Liam Golding 2 , Anna F. Lee 4 , Ryan Tan 2 , Phillip A. Richmond 5 , Marita Bosticardo 6 , Jonathan H. Rayment 2 , Connie L. Yang 2 , Kyla J. Hildebrand 2 , Rae Brager 7 , Michelle K. Demos 2 , Yu Lung Lau 8 , Luigi D. Notarangelo 6 , Timothy R. Hughes 9、凯瑟琳·M. Biggs 2† , Stuart E. Turvey 2† 1 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学医学院实验医学项目。2 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院儿科系。3 加拿大安大略省多伦多大学唐纳利中心。4 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院病理学和实验室医学系。5 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院研究所罕见疾病发现中心。6 美国国立卫生研究院国家过敏和传染病研究所临床免疫学和微生物学实验室。7 加拿大安大略省汉密尔顿麦克马斯特大学麦克马斯特儿童医院儿科风湿病、免疫学和过敏科。 8 香港大学李嘉诚医学院临床医学院玛丽医院儿科及青少年医学系，香港，中国。 9 加拿大安大略省多伦多大学分子遗传学系。 * 表示与共同第一作者贡献相同 † 表示与共同资深作者贡献相同 通讯作者：Stuart E. Turvey，MBBS，DPhil，FRCPC BC 儿童医院 950 West 28 th Avenue Vancouver，BC，V5Z 4H4，加拿大 电子邮件：sturvey@bcchr.ca
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
肠道菌群诱导异常氨基酸及其与糖尿病性视网膜病的相关性
摘要●目的：探索肠道菌群和代谢物与糖尿病性视网膜病（DR）的进展的相关性，并提供了一种新的策略来阐明DR的病理机制。 ●方法：来自32种2型糖尿病患者的粪便样品（PDR），23例，非增生性视网膜病（NPDR），27例无视网膜病变（DM），29个，与性别，年龄和BMI-I-AND和BMI-I-I-GEMI-I-I-GEMI-I-GEMI-I-GENE-affer-mi-i-I-HEALTY对照对照（29 HC”（29 HC）分析了16s cene cene cene cene cene。来自PDR，DM和HC组的60个粪便样品通过未靶向的代谢组学测定。粪便代谢产物。。●结果：发现了2个微生物组和12个代谢产物的簇，并伴有DR的严重程度，并且发现了疾病进展与PDR相关的微生物组和代谢产物的紧密相关性。是特定的，肠道微生物群的结构在四组中有所不同。与DM和HC组相比，PDR和NPDR组的肠道微生物群的多样性和丰富性在PDR和NPDR组中明显低。富含PDR组的微生物组簇，包括假单胞菌，ruminococcaceae-ucg-002，ruminococcaceae-ucg-005，christensenellaceae-r-7，
基于机器学习的风险预测模型，以预测免疫异常的孕妇流产
方法：通过电子病历（EMR）收集了出现在四川省人民医院的免疫临床妊娠患者。数据分为训练集，测试集分别为8：2。进行了比较，以评估用于临床应用的传统怀孕风险评估工具的性能。该分析涉及评估临床治疗的成本效益，评估模型的性能并确定其经济价值。数据采样方法，特征筛选和机器学习算法用于开发预测模型。这些模型使用训练集的10倍交叉验证对这些模型进行了验证，并使用boottrapping进行了测试集的外部验证。模型性能由特征曲线（AUC）下的区域评估。基于最佳参数，开发了流产风险的预测模型，并使用Shapley添加剂扩展（SHAP）方法来评估最佳模型特征贡献。
基于脑电图的脑异常功能连接分析：一项系统综述研究
人们已经使用了多种成像方式和信号记录技术来研究大脑活动。脑电图等医疗设备技术的重大进步为高时间分辨率记录神经信息提供了条件。这些记录可用于计算不同大脑区域之间的连接。已证明大脑异常会影响不同大脑区域的大脑活动，并因此改变它们之间的连接模式。本文研究脑电图 (EEG) 功能连接方法，并探讨大脑异常对大脑功能连接的影响。本研究探讨了中风、抑郁症、情绪障碍、癫痫、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、自闭症和阿尔茨海默病等不同大脑异常对 EEG 记录功能连接的影响。我们讨论了不同大脑异常的基于 EEG 的指标和网络属性，以比较每种异常影响的连接。此外，还回顾了治疗和药物摄入对每种异常的 EEG 功能连接网络的影响。
老年人脑部结构性 MRI 异常与癫痫之间的关联
资金信息 社区动脉粥样硬化风险研究是一项合作研究，由美国国家心肺血液研究所合同（75N92022D00001、75N92022D00002、75N92022D00003、75N92022D00004 和 75N92022D00005）资助。ARIC 神经认知研究由美国国立卫生研究院（NHLBI、美国国家神经疾病和中风研究所、美国国家老龄研究所和美国国家耳聋和其他交流障碍研究所）的 U01HL096812、U01HL096814、U01HL096899、U01HL096902 和 U01HL096917 资助。 JG 得到了美国国防部 W81XWH2210593 和 W81XWH1910861 的支持。AEW 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 T32NS043126 的支持。RFG 得到了美国国家神经疾病和中风研究所内部研究计划的支持。ALCS 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 K23NS123340 的支持。ELJ 得到了美国国家老龄化研究所 K23AG063899 的支持。