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评论文章
某些基因具有特定的表型，层粘连基因（LMNA）与恶性心律不齐和晚期心力衰竭（HF）的表型相关。与患有负基因型的个体相比，因果遗传变异的存在也可以有助于预后评估，从而确定更严重的反向重塑率（RR）的病例。当前的指南建议对DCM患者进行遗传评估和咨询，以及在确定一种或多种变体的情况下，在一级亲戚中进行级联筛查，为早期诊断和治疗提供了机会。具有阳性基因型和阴性表型的亲属是串行评估的候选者，频率因年龄而变化。基因型还有助于对植入式心脏逆变器 - 纤维纤维（ICD）的放置以及有关体育活动和计划生育的建议的个性化建议。正在进行的研究正在逐步阐明大量变体的基因型/表型关系的细节，从而使分子遗传学越来越多地整合到临床实践中。
文章原始
r e m e前准则：编码血管紧张素肾素系统（SRA）成分的基因是2型糖尿病和高血压的潜在候选基因。的确，代码为血管紧张素转化酶I所介绍的ACE基因在其中毒16 A多态性（I/D）方面与酶的血浆水平相关。另一方面，编码SRA前体的AGT基因具有M235T多态性，这与血管固醇的血浆升高有关。但是：我们已经测试了这两种多态性在突尼斯2型糖尿病患者中的高血压敏感性中的参与。方法：在61例患者中进行了一项病例/证人研究（39例高血压和22种非高血压）。多态性（I/D），以清楚地鉴定杂合个体和通过PCR鉴定M235T多态性，然后进行酶促消化。结果：在有或没有高血压的2型糖尿病患者之间，DD/ID和II基因型的分布在统计学上没有显着差异（DD：49％; ID：41％; II：II：10％：10％vs dd：36％vs dd：id：55％; ID：55％; ii：ii：9％; ii：9％; 2 = 1.06，p = 1.06，p = 0.58）。There is also no difference between these two groups for M235T polymorphism (TT: 20%; Mt: 54%; mm: 26%vs TT: 27%; Mt: 41%; mm: 32%, respectively) (¯2 = 0.95, p = 0.62) Conclusion: The results found show that polymorphisms I/D and M235T are not associated with a risk higher arterial hypertension在突尼斯人的研究样本中，在2型糖尿病患者中。
文章-Lirias
边缘表现出独特的电子特性，具体取决于其翻译矢量（n，m）所描述的边缘配置。12，13近年来，已经合成了一系列具有各种宽度和边缘拓扑结构的GNR，用于基础研究和随后的设备集成。自上而下的方法，包括石墨烯9、14的光刻图案以及碳纳米管的解压缩，15种通常提供缺陷和不确定的边缘结构。与自上而下的方法相比，GNR的自下而上的合成，采用了基于溶液的16和表面辅助方案，17似乎是实现具有统一宽度和定义边缘结构的GNR的强大工具。但是，从溶液中自下而上合成的GNR的沉积是具有挑战性的，并且通常会导致无定形膜。8，16，18地下合成是为设备应用制造高质量GNR组件的一种有前途的方法，尽管仍然需要这些GNR从金属底物转移。通过设计合理的分子单体并利用金属表面的催化性，具有定义结构的GNR可以在大面积上生长。7，8，17迄今为止，大多数原子上精确的GNR已在特定的金属表面上合成，例如Au，17 Ag，19和Cu 20在Ultrahigh真空（UHV）中。然而，UHV合成取决于精致且昂贵的设备，这限制了高质量的GNR的大规模生产。
研究文章 - Hindawi.com
随着信息技术与通讯技术的不断创新发展，人类进入了一个巨大的数据中心。在大数据方面，深入探讨大数据的深度应用是现状和发展方向。本文基于智能传感网，结合个性化教学在教学中的应用进行理论与实证分析，为个性化教学的未来发展提供一些参考意见。在研究的基础上，从多个角度阐释大数据的含义。在实证研究部分，以大数据为基础，基于真实的大数据，利用数据挖掘中的相关技术，对各训练方案的相关性进行分析。利用FP-Growth方法进行挖掘，分析各训练方案的相关性，并对FP-Growth方法进行相应的优化。本实验结果表明，利用大数据不仅可以帮助教师了解学生的日常生活、学习习惯、消费记录等，还可以使教师的工作更加动态化、预警化、补助化。研究结果对于指导高校制定有利于学生发展、与时俱进的教育规划，培养具有现代意义的现代教育技术人才具有重要意义。
纸的类型（文章
摘要：1型糖尿病（T1D）过程中的生化异常可能会导致各种蛋白质和肽受影响治疗的产生/激活，并引起并发症的风险。这项研究的目的是评估在T1D的发病机理和过程中所涉及的选定血清物质的浓度，并将其浓度与T1D的持续时间相关联。该研究包括3-17岁时T1D（n = 156）的患者，根据疾病的持续时间分为新诊断的患者（n = 30），在3-5（n = 77），6-7（n = 25）之后被诊断为诊断，从T1D和年龄匹配的健康对照组（N = 30）（n = 30）。链淀粉蛋白（IAPP），proamylin（proIAPP），catestatin（CST），铬烷蛋白A（CHGA），神经生长因子（NFG），血小板激活因子（PAF）（PAF），静脉毒素（UMOD）（UMOD）和肠道脂肪酸结合蛋白（I-FABP）使用SEREN进行了测量。在T1D患者和健康儿童之间，除UMOD和NGF以外的所有物质的浓度存在显着差异。疾病的持续时间影响了CST，CHGA，PAF和NGF的浓度，即蛋白质/肽可能会影响T1D的过程和并发症的发展。在长期患者中，发现CST和CHGA浓度降低，并且发现PAF浓度的增加。在NGF的情况下，在最初的高值后观察到降低，随后在T1D诊断后7年中增加了增加。结论，结果表明，选定的血清指标的浓度可能会在T1D过程中发生变化。需要进一步的研究来确定是否可以在预测长期并发症的背景下使用这些指标。