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精确妊娠糖尿病治疗：系统评价和荟萃分析
我们假设，精确的医学方法可能是妇女流连体化成功管理GDM管理的一种工具。具有可用于治疗GDM的相对较短的时间范围，开始有效治疗，高血糖的临一范围更快，可能会对母亲和胎儿有好处。我们进行了两次系统评价，以确定可以预测有效生活方式和药理干预措施的精确标记。缺乏研究基于精确生活方式的干预措施的研究，以突出该领域进一步研究的紧迫需求。我们发现从常规临床措施中确定的许多精度标记物，这些标记可能能够早期鉴定需要升级药理治疗的临床标志物。是否还有其他敏感标记可以使用更复杂的个体级数据（例如“ OMICS”）来识别，并且在临床实践中是否可以实现这些数据，仍然未知。这些在以后的研究中要考虑这些非常重要。
单核多核分析确定与冠状动脉动脉相关的人类心脏淋巴内皮细胞
心脏淋巴管在心脏的炎症，炎症，疾病和再生中起着重要作用。 人类胎儿心脏中发育中的心脏淋巴管与冠状动脉紧密相关，类似于斑马鱼心中的动脉。 我们确定了驻留在心外膜中的心脏淋巴内皮细胞的群体。 人类胎儿心脏的单核多核分析揭示了心脏内皮的可塑性和异质性。 此外，我们发现VEGFC在动脉内皮细胞中高度表达，为心脏淋巴发育的动脉缔合提供了分子基础。 使用细胞类型的集成分析，我们确定了由Prox1，淋巴管蛋白RELN标记的新型心脏淋巴内皮细胞种群，并富含ETV转录因子的结合基序。 我们报告了人类心脏淋巴管的第一个体内分子表征，并为了解胎儿心脏发育提供了宝贵的资源。心脏淋巴管在心脏的炎症，炎症，疾病和再生中起着重要作用。人类胎儿心脏中发育中的心脏淋巴管与冠状动脉紧密相关，类似于斑马鱼心中的动脉。我们确定了驻留在心外膜中的心脏淋巴内皮细胞的群体。人类胎儿心脏的单核多核分析揭示了心脏内皮的可塑性和异质性。此外，我们发现VEGFC在动脉内皮细胞中高度表达，为心脏淋巴发育的动脉缔合提供了分子基础。使用细胞类型的集成分析，我们确定了由Prox1，淋巴管蛋白RELN标记的新型心脏淋巴内皮细胞种群，并富含ETV转录因子的结合基序。我们报告了人类心脏淋巴管的第一个体内分子表征，并为了解胎儿心脏发育提供了宝贵的资源。
使用Vosviewer和Citnetexplorer
新十年一直在教育中见证了人工智能（AI）的广泛接受，然后对其道德规范感到严重关注。这项研究研究了教育中使用的AI伦理学的本质和原理，以及用于教育目的的AI伦理的书目分析。Vosviewer的聚类技术（n = 880）导致作者在教育研究中的AI伦理研究中揭示了前10名作者，资料来源，组织和国家。通过citnetexplorer（n = 841）对聚类解决方案进行分析得出的结论是，用于教育目的的AI伦理学的本质包括义务，功利主义和美德，而教育中AI伦理学的原理包括透明度，正义，公平，公平，公平，非机灵，非遗嘱，责任，责任，责任，和自私。未来的研究可以考虑AI解释性对教育中AI伦理的影响，因为解释AI决定的能力可以帮助判断该决定是否与伦理标准一致。
利用量子计算对系统生物学中的逻辑网络进行动态分析
通过网络分析可以研究细胞机制的动态。最简单但最流行的建模策略之一涉及基于逻辑的模型。然而，与节点的线性增加相比，这些模型仍然面临模拟复杂性的指数增长。我们将这种建模方法转移到量子计算中，并使用该领域即将推出的技术来模拟生成的网络。在量子计算中利用逻辑建模有很多好处，包括复杂性降低和系统生物学任务的量子算法。为了展示我们的方法对系统生物学任务的适用性，我们实施了一个哺乳动物皮层发育模型。在这里，我们应用了一种量子算法来估计模型达到特定稳定条件并进一步恢复动态的趋势。本文介绍了两个实际量子处理单元和一个噪声模拟器的结果，并讨论了当前的技术挑战。
对DNA修复途径相关基因的遗传分析暗示了新的候选癌症易感基因的基因
1人类遗传学系，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大，加拿大，2个癌症研究计划，麦吉尔大学健康中心转化生物学中心，麦吉尔大学健康中心，蒙特利尔，QC，加拿大，托巴大学医学实验室技术系，台比亚大学，麦迪纳，麦迪纳，沙特阿拉伯，阿拉伯人，麦吉尔基因姆研究中心，麦吉尔大学4夫人，麦吉尔大学，麦吉尔大学，麦吉尔大学4夫人，夫人，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，蒙特利尔，QC，加拿大，加拿大，6个癌症遗传学实验室，彼得·马卡卢姆癌症中心，墨尔本，澳大利亚维克斯，澳大利亚，玛格丽特癌症中心7号，玛格丽特癌症中心7号，加拿大多伦多大学健康网络，加拿大多伦多，麦克吉尔大学8号，蒙特利尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大QC，加拿大QC，加拿大9号医学生物研究所，典范加拿大多伦多，彼得·麦卡卢姆爵士肿瘤学爵士，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，澳大利亚维克，澳大利亚12号中心，医院12中心。
在大脑发育的大型自动MRI分析中发现和减轻偏差
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2023年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.02.28.530498 doi：Biorxiv Preprint
降低活性对图像指标和质量的影响的定量和视觉分析18F-FDG PET/MRI小儿肿瘤学
结果：发现SNR在PET数据集中显着差异（P <0.001），并显示出随着活性减少而增加的图像噪声。CNR值在PET数据集之间没有显示显着差异。与0.9 MBQ/kg数据集相比，发现SUV指标的平均相对百分比变化较低。病变suvmax，suvmean，sulpeak和纹理特征在0.9 MBQ/kg数据集中显着差异（所有人的p <0.05）。但是，SUV指标和纹理特征在原始数据集和1.2 MBQ/KG数据集之间没有显示显着差异。而，与原始数据集（P <0.001）相比，0.9 MBQ/kg数据集中的平均视觉评分显着差异，而对于一般图像质量和图像锐度，原始和1.2 MBQ/kg数据集之间没有显着差异。
对移植的秋葵的定量和定性分析，以抑制酸性培养基中的低碳钢
结果和讨论：定量分析表明，经过修改的自然聚合物的抑制效率（IE）随着浓度的增加而增加，在800 ppm时达到73.5％，具有混合抑制方式。从响应表面方法论中，揭示了温度影响IE不仅仅是浓度和浸入时间。使用可取性函数进行了优化的IE显示，在142.3 ppm的抑制剂浓度下，在60.4°C下的温度和浸入时间为22.4 h，抑制剂浓度以抑制剂浓度达到88.2％的可能性。 FTIR分析揭示的混合聚合物中的新功能组表明，嫁接提高了抑制剂的吸附能力。TGA分析确认了提取物的高热稳定性，这突出了抑制剂对高温的强烈吸附和效率。FESEM分析表明抑制剂吸附在金属表面上。
目前可用于个性化的分子分析......
摘要。靶向治疗越来越普遍，基因肿瘤分析也越来越精确和经济实惠。本综述的目的是展示分子分析在肿瘤中的重要性，总结当前情况，展望如何改善诊断以促进个性化治疗，包括使用特定的方法进行肿瘤标志物分析以改善患者治疗。大多数预测的代谢组学和蛋白质组学生物标志物尚未从实验室发展到临床试验，因为大多数试验在生物标志物识别的初始阶段就停止了。使用液体活检作为临床工具可以改善癌症筛查、诊断和预后；此外，它能够改善更多样化疾病实体的分类，评估治疗反应并识别治疗耐药克隆，从而实现更严格的患者监测。根据特定的临床人群和癌症的独特分子特征，可以确定合适的靶向治疗。本综述深入了解了临床环境中的癌症基因组检测和可用方法，支持优先考虑分子治疗肿瘤靶向。
基于可再生能源管理的分散式 TSO-DSO 协调电压调节——敏感性和稳健性分析
可再生能源 (RES) 在配电网中的日益普及已将传统电压调节推向极限。为了在这种新环境下开发先进的电压控制技术，需要在输电系统运营商 (TSO) 和配电系统运营商 (DSO) 之间进行充分且实时的协调和通信。本文提出了一种分散的 TSO-DSO 协调方法，用于在 DSO 边界内调度和部署最佳无功功率交换，从而改善 TSO 网络中的电压控制。所提出的方法通过标准化业务用例 (BUC) 实现。通过在国际电工委员会 (IEC) 通用信息模型 (CIM) 标准系列 IEC61970、IEC61968 和 IEC62325 的框架内设计和开发 BUC，解决了 TSO、DSO 和其他利益相关者之间的互操作性。鉴于缺乏现场试点测试，所提出的标准化 BUC 在真实的斯洛文尼亚 TSO 和 DSO 网络上进行了演示。本文介绍的模拟实验有两个方面。一方面，基于标准化 BUC 的所提出的数据交换机制证明了以 CIM 通用电网模型交换标准 (CGMES) 格式在 TSO、DSO 和其他利益相关者（例如重要电网用户 (SGU) 和电表运营商）之间成功交换数据的可行性。另一方面，通过对不同网络拓扑、DG 运行场景和电容器组的大小和位置进行灵敏度和稳健性分析，验证了所提出的分散式 TSO-DSO 协调方法通过管理不同 RES（例如电容器组和不同的分布式发电机 (DG)，即水电、光伏 (PV) 和热电联产单元）注入的无功功率来调节高压 (HV) 的能力。模拟结果表明，所提出的方法可以管理分布式发电，使其贡献额外的（正或负）无功功率，以减少电网中的电压偏差，通过减少从 TSO 到 DSO 网络的无功功率流动（反之亦然）来改善 DSO 边界的电能质量，并将高压电压保持在安全值内。不幸的是，对于电容器组来说情况并非如此，所提出的方法管理其注入的无功功率以调节高压电压的能力高度依赖于其大小和位置，需要根据具体情况进行研究。