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气候变化对印度尼西亚药用植物的影响
摘要。印度尼西亚生物多样性丰富，以其药用植物多样性而闻名，这种多样性既独特又全球丰富。由于其次生代谢产物对各种疾病的功效，药用植物具有商业价值，对人类非常有用。次生代谢产物可确保植物免受非生物和生物压力的影响，并有助于授粉和果实分布。然而，气候变化、森林砍伐、人口增长、过度采伐和不可持续的药用植物贸易方式可能会导致许多种群灭绝。该研究旨在回顾气候变化对印度尼西亚药用植物的一些影响，这些药用植物是发现和人类发展的潜在药物来源。通过重点回顾每个单个因素如何影响植物的生长、发育和次生代谢产物的产生。本综述说明了影响印度尼西亚药用植物的环境因素（如温度、干旱和二氧化碳）的共同特征。显然，气候变化对现有资源的生命周期、药用植物的质量和产量、栖息地破碎化、分布范围的转移、物候模式的变化等产生了不利影响。与其他经济作物相比，药用植物对气候变化的研究很少且有限。该研究建议使用一些不同的适应性技术来缓解气候挑战并保护药用植物。
英语-Cecierj频道
针灸的研究刚刚射门。好吧，实际上，膝盖附近的针头，因为《自然神经科学》杂志（Maiken Nedergaard等人，http：// bit.ly/auzhwx）的一项研究已经发现了一种可以解释这种传统愈合过程的机制，该机制可以帮助减轻疼痛。针灸长期以来一直在反对各种疾病，从疼痛到不育。，尽管西方世界以某种怀疑态度对待该程序，但实际上，世界卫生组织认可了几十个不同的条件。但是，粘在皮肤上的针对您有好处？科学家们尝试了这种技术的技术，该技术在爪子上疼痛，在中药中最有效的尖端之一的鼠标版本中插入和旋转针头。他们发现，经过处理的穴位周围的组织被腺苷淹没，腺苷通过防止疼痛信号进入大脑来缓解这种化学物质。这种生化封锁减少了动物的不适，就像用促进组织中腺苷量的药物治疗它们一样。科学家说，缓解疼痛源于人体对轻微组织损伤的自然反应。因此，针灸的镇痛作用可能最终被固定下来。
采用轻量级 CNN 进行人工智能疾病预测的医疗保健系统
在现代全球卫生领域，慢性病，特别是影响大脑和肝脏的慢性病，已成为世界各国面临的主要挑战。世界卫生组织 (WHO) 强调慢性病的日益流行，并指出其影响超过了感染和其他传统健康问题 [1,2]。脑部疾病包括从阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病到脑瘤的一系列疾病，肝部疾病则包括从肝硬化到肝炎的多种疾病。这些疾病对个人、家庭和社会产生深远影响，是全球发病率和死亡率的重要原因，每年有数百万人受到其严重后果的影响。预测影响大脑和肝脏等慢性病的复杂性在于影响因素众多，从遗传易感性到环境暴露 [3,4]。早期发现对于管理和潜在缓解这些疾病至关重要，但由于早期症状不明显且往往具有误导性，因此仍然具有挑战性。例如，肝病的早期症状可能表现为单纯的疲劳或轻微的腹部不适，很容易与不太严重的疾病混淆。同样，脑部疾病的早期指标也可能被误认为是正常衰老。物联网（IoT）的出现——一项变革性的技术创新——有望重新定义医疗服务。物联网包含一个庞大的互联设备网络，这些设备无需人工干预即可收集、传输和分析数据，从而开启了医疗诊断和患者护理的新时代 [ 5 , 6 ]。
国际飞行员的压力、疲劳、症状的相互作用......
压力、睡眠问题和疲劳，符合稳态理论。飞行任务造成的疲劳风险加剧了压力、睡眠问题和疲劳（Venus & grosse Holtforth，2021a）。其他研究调查了工作相关压力和飞行员的健康（Cahill 等人，2021；Cullen 等人，2020）或心理健康（O'Hagan 等人，2017；Venus & grosse Holtforth，2021b，2022；Widyahening，2007）。飞行员的工作相关压力与更主观的健康疾病有关，例如睡眠困难和疲劳（Omholt 等人，2017；Venus & grosse Holtforth，2021a）。McClung（2013）报告了昼夜节律如何影响或损害情绪。其他研究报告称，飞行时间过长和疲劳可能会损害飞行员的心理健康和情绪（Feijo 等人，2012 年；O'Hagan 等人，2017 年、2019 年；Sloan & Cooper，1986 年）。32.6% 的美国地区飞行员（Fanjoy 等人，2010 年）和 40% 的受访欧洲飞行员报告了较高的倦怠水平，其中 20% 的倦怠水平与住院治疗的倦怠患者相似（Demerouti 等人，2019 年）。倦怠与睡眠问题、失眠和疲劳密切相关（Armon 等人，2008 年；Ekstedt 等人，2006 年；Söderström 等人，2012 年）。
具有草药起源的口服和牙科护理产品
简介：尽管现在认为口腔健康是整体生活质量的关键因素，但从历史上看，更大的重点已放在其主要是局部治疗作用上。根据世界卫生组织（WHO）的说法，一个人的咬人，咀嚼，微笑和谈话以及他们的心理状态都受口腔健康的影响。因此，口腔障碍会损害一个人成长和发展的能力，以及他们具有生产力，创造性和社交的能力。草药正在卷土重来，因为它们比今天的合成药物更安全，更安全，这鼓励研究人员研究草药。自远古时代以来，就已经使用了药用植物来治疗各种疾病。减少免疫学问题的研究的关键领域之一是自然来源。化学药物的引入导致草药使用的使用下降。一种互补或替代疗法对许多疾病效果很好的是草药。尽管产生了许多现代药物，但使用草药仍然非常流行。该评估的目的是研究基于草药的口服和牙科护理产品。在2015年至2022年之间，在两个数据库中搜索了发表的论文：PubMed和Google Scholar，使用“具有草药起源的口服和牙科护理产品”的短语。根据这项研究，使用了几种草药来治愈疾病，其中许多草药没有负面影响。
果蝇中的微生物组 - 肠脑轴对氨基酸缺陷的响应
均衡的大量营养素（蛋白质，碳水化合物和脂肪）对于生物的福祉至关重要。足够的热量摄入量，但蛋白质消耗不足会导致多种疾病，包括kwashiorkor 1。味觉受体（T1R1 -T1R3）2可以检测环境中的氨基酸，而细胞传感器（GCN2和TOR）3监测细胞中氨基酸的水平。当剥夺饮食蛋白时，动物会选择一种食物来源，其中包含更大比例的蛋白质或必需氨基酸（EAAS）4。这表明，在EAA特异性饥饿驱动的反应的帮助下，食物选择旨在实现特定的大量营养素的目标量，这是鲜为人知的。在这里，我们在果蝇中表明，微生物组 - 脑轴轴检测到EAA的不足并刺激EAAS的补偿性食欲。我们发现，在蛋白质剥夺期间，神经肽CNMAMID（CNMA）5在前肠的肠细胞中高度诱导。CNMA-CNMA受体轴的沉默阻止了被剥夺的果蝇中EAA特异性饥饿驱动的反应。此外，带有EAA共生微生物组的gnotobiotic果蝇表现出对EAAS的食欲减少。相比之下，没有产生亮氨酸或其他EAA的突变体微生物组的gnotobiotic果蝇显示出更高的CNMA表达和EAAS的补偿性食欲更大。我们提出肠道肠细胞感知饮食和微生物组衍生的EAA的水平，并通过CNMA将EAA剥夺状态传达给大脑。
评论：Shilajit（Mumie）一种抗
糖尿病是全球一个主要的健康问题，它阻碍了正常的生活。糖尿病是死亡的主要原因，全球范围很高。许多药物用于2型糖尿病的治疗，不幸的是，某些副作用包括腹痛，肾脏，肝脏，心脏并发症以及最常见的危及生命的低血糖。此外，这些药物减轻了高血糖症状，并且不能解决胰腺，肝脏和肌肉中脂质积累的根本原因。因此，需要一种安全的天然产品来管理糖尿病并减少副作用较少的肥胖症。shilajit是许多山脉的渗出层，尤其是喜马拉雅山脉，由植物和微生物代谢产物组成，包括有机腐殖质，腐殖酸，富维酸和矿物质的混合物。它用于旧传统医学和当前的人类和动物研究中的许多疾病，在这种疾病中，它的安全性和更少的副作用被确认。shilajit具有抗糖尿病特性，包括抗血糖，抗肥胖症，抗氧化剂，抗炎作用，代谢增加和重要矿物质。shilajit的抗血糖可能是由于氧化应激减轻，炎症减少以及代谢增加，从而导致脂肪燃烧和肥胖症降低。所有这些都与胰岛素抵抗和糖尿病有关。Shilajit的其他用途包括治疗癌症，过敏和免疫力增加。需要更多的临床研究来探索Shilajit的机制和好处，因为最近的研究是有希望的。
高压氧疗法
Pasek（2023）发表了一项试验随机对照研究，评估了局部高压氧疗法（THOT）和Atrauman AG医学敷料（MD）的应用。[6]患有慢性动脉溃疡的患者（n = 30）被随机分配到MD和THOT（n = 16）或单独分配给MD（n = 14）。进行治疗4周。使用Planimetric方法评估了愈合溃疡的进展，而疼痛疾病的强度则通过视觉模拟量表（VAS）评估。在两个研究组中，治疗溃疡的平均表面积从8.53±1.71 cm2降低到THOT组的8.53±1.71 cm2至5.55±1.11 cm2（p <0.001）和MD（P <0.001）和8.43±1.51 cm2至6.28±1.13 Cm2。疼痛强度从THOT组（P <0.001）中的7.93±0.68点降低到5.00±0.63点，MD组的疼痛强度从5.00±0.63点（P <0.001）和8.00±0.67点降低到5.64±0.49点（P <0.001）。THOT组的基线溃疡面积的百分比变化（34.6±8.47％）大于MD组（25.23±6.01％）（p = 0.003）。作者得出的结论是，局部高压氧疗法作为对治疗的补充，使用专门的医疗敷料可以提高下肢动脉溃疡治疗的有效性，以减轻溃疡区域和疼痛。
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
评估白化病的抗氧化剂和抗菌潜力萨曼
Albizia Saman是Fabaceae家族的一棵树，自过去以来就一直用于人类医学。先前的研究报告了可能针对多种疾病的药物价值，这可能归因于其多样化的植物化学组成。因此，需要全面研究其针对单个病原体及其机制的功效。本研究是为了涵盖抗菌素，抗炎和抗氧化潜力的全面描述，并重点介绍了白色念珠菌。已经使用了各种微生物方法来测定萨曼提取物的抗菌电位，包括圆盘扩散，扩散，条纹板和各种稀释技术。各种模型在体外和体内测定了抗炎和抗氧化活性。A。萨曼提取物表现出针对已测试病原体C. bilicans的显着抗菌活性。它也有效的抗炎和抗氧化活性。A. 的植物化学筛选 萨曼叶提取物的植物化学筛选显示了几种重要的植物化学物质：单宁，生物碱，碳水化合物，皂苷，类黄酮，蛋白质，酚酚，苯酚和荷兰蛋白。 鉴于A.萨曼提取物的抗菌，抗炎和抗氧化特性，它在新的治疗剂的发展中具有巨大的潜力。 本研究的发现清楚地表明，可以利用Albizia Saman揭示该植物的传统用途，并发现新的治疗用途。A.萨曼叶提取物的植物化学筛选显示了几种重要的植物化学物质：单宁，生物碱，碳水化合物，皂苷，类黄酮，蛋白质，酚酚，苯酚和荷兰蛋白。鉴于A.萨曼提取物的抗菌，抗炎和抗氧化特性，它在新的治疗剂的发展中具有巨大的潜力。本研究的发现清楚地表明，可以利用Albizia Saman揭示该植物的传统用途，并发现新的治疗用途。