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鱼类遗传改良中的标记辅助选择（MAS）
洛斯里奥斯。厄瓜多尔 angelica.macias@iniap.gob.ec 摘要 必须针对每个物种和每个种群定义遗传改良的目的。一般来说，所有重要的经济特性都应包含在育种目标中。标记辅助遗传改良是解决该问题的可行方法。本综述的目的是了解与生产性状相关的基因的最新进展，这些基因允许在鱼类遗传改良中进行标记辅助选择 (MAS)。我们进行了一项文献类型的调查，其中通过批判性阅读不同类型的文件和书目材料来回顾最新进展。综述强调了三类基因，即抗病基因、性别决定因素基因和生长激素基因，最后是通过微卫星进行 DNA 分析，所有这些都是为了确定与生产性状相关的遗传因素，这样更容易选择动物来提高生产力和动物福利。总之，标记辅助选择在育种计划中具有很高的潜力，因为它可以通过在发育的早期阶段选择个体来缩短世代间隔。关键词：微卫星、技术、遗传学、动物福利
HIV的艾滋病毒和糖尿病患者的临床结果在乌干达坎帕拉；匹配的回顾性队列研究研究排卵抑制剂对辅助生殖技术中卵母细胞成熟的剂量影响：正常卵巢储备患者的回顾性研究
1 1，大阪大学医学院，日本大阪苏萨医学院研究生院，2临床基因组学系，大阪大学医学院，日本大阪市苏亚，大阪，日本大阪，3临床研究支持中心，Wakayama医科医院，Wakayama，Wakayama，Wakayama，日本Wakayama，日本Wakayama，4 5繁殖医学系东京繁殖诊所东京诊所，日本东京北部，日本6号生物医学统计司，大阪大学医学院综合医学系，大阪苏卡，日本大阪苏亚卡，日本环境医学和人口服务部7司1，大阪大学医学院，日本大阪苏萨医学院研究生院，2临床基因组学系，大阪大学医学院，日本大阪市苏亚，大阪，日本大阪，3临床研究支持中心，Wakayama医科医院，Wakayama，Wakayama，Wakayama，日本Wakayama，日本Wakayama，4 5繁殖医学系东京繁殖诊所东京诊所，日本东京北部，日本6号生物医学统计司，大阪大学医学院综合医学系，大阪苏卡，日本大阪苏亚卡，日本环境医学和人口服务部7司
使用QKD辅助量子遗漏转移的安全多方生物识别验证
我们介绍了通过基于纠缠的物理层在量子遗漏转移（QOT）启用的安全多方计算应用程序的实际实现。QOT协议使用偏振化编码的纠缠状态在两个方面共享具有量子密钥分布（QKD）的两方之间的遗漏密钥，提供了身份验证。我们的系统集成了QKD和QOT的后处理，既可以共享一个物理层，从而确保有效的密钥生成和身份验证。验证涉及将消息放入加密字母中，验证标签并通过并行QKD管道补充键，该管道可以处理密钥后处理和身份验证。遗忘的密钥在12.9公里以上产生，通道损失为8.47 dB。在背对背设置中，QOT速率为9。3×10 - 3
设备辅助策略通过血脑屏障输送药物治疗胶质母细胞瘤
血脑屏障对保护中枢神经系统至关重要，但它也限制了药物向该区域的输送。因此，跨血脑屏障输送药物是免疫学、肿瘤学和神经病学领域的一个活跃研究领域；此外，迫切需要新方法来扩大中枢神经系统疾病的治疗选择。虽然以前的策略侧重于调节血脑屏障通透性或穿透屏障的小分子，但人们越来越关注用于改善药物输送的生物医学设备（外部或植入）。在这里，我们回顾了设备辅助的跨血脑屏障药物输送，强调了其在胶质母细胞瘤中的应用，胶质母细胞瘤是一种恶性程度极高的原发性脑癌，血脑屏障在其中起着核心作用。我们研究了胶质母细胞瘤中的血脑屏障及其特征、研究血脑屏障的新兴模型以及跨血脑屏障的设备辅助方法。最后，我们介绍了监测血脑屏障的方法和跨 BBB 药物输送的联合范例。
的恶魔在非马克维亚效应的协助下
麦克斯韦的恶魔是信息控制的典型示例，这对于设计量子设备是必需的。在热力学中，恶魔是一个智能的存在，他利用信息的熵性来对储层之间进行激发，从而降低了总熵。到目前为止，麦克斯韦恶魔的实施很大程度上仅限于马尔可夫浴场。在我们的工作中，我们研究了使用超导电路平台通过非马克维亚效应来协助这种恶魔的程度。设置是通过恶魔控制的QUTRIT界面连接的两个浴室，仅当两个浴缸的整体熵被降低时，才允许激发转移。最大的熵减少是在非马克维亚政权中实现的，重要的是，由于非马克维亚效应，可以通过适当的时机优化恶魔性能。我们的结果表明，可以利用非马克维亚效应来提高量子麦克斯韦恶魔中的信息传输速率。
出版详情：Du, H., Dai, W., Zhou, Q., Li, C., Li, SC, Wang, C., Tang, J., Wu, X., & Wu, R. (2023)。人工智能辅助系统提高了工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
使用无需编程的人工智能辅助图像分类对男性不育进行评分
“自 50 年前首次报道以来，Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而，睾丸的组织病理学评估并非易事，需要花费大量时间，因为睾丸组织非常复杂，精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此，我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision，它不需要编程，可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision，没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型，而无需数据科学家的帮助，”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道（图 1）。
适用于自适应学习环境的人工智能辅助知识评估技术
在线学习的增长得益于互联网上各种形式的教学材料，如 MOOC 和智能辅导系统 (ITS)，反过来又增加了在自适应学习环境中为学生提供个性化指导的相关性。在教育环境中应用人工智能 (AI) 技术为学习者提供自适应学习内容的兴趣日益浓厚，但挑战也不少。知识评估对于提供自适应学习环境是必不可少的。学生模型是自适应学习环境中知识评估的基本构建块。本文旨在回顾早期教育研究中心理测量理论主导的学生模型家族的发展、最近的调整以及机器学习和深度学习技术的进步。我们的评论不仅涵盖了重要的学生模型家族，还从人工智能和教育的理论和实践角度介绍了它们被发明的原因。我们相信，本评论中涵盖的讨论将成为教育研究人员对人工智能入门见解的宝贵参考，并努力向人工智能专家介绍学习科学领域知识评估的基本心理测量观点。最后，我们提供了最近面临的挑战以及在未来自适应学习生态系统中开发有效知识评估技术的一些潜在方向。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。使用QBD方法开发的方法非常健壮，具有成本效益，使用良好的实验设计，运行时间较短，可以通过统计分析来进行优化，并且与一项（一次性（OFAT）方法）开发的传统方法相比，可以轻松验证。中央复合设计（CCD）用于基于可取功能方法的优化方法。在本研究中选择的因素是流动相，柱温度，流量和研究反应的有机成分％，是药物的保留时间和理论板数。使用现象C18（150 mm x 4.6 mm，5）柱实现色谱分离。通过应用ANOVA进行CCD实验数据的统计分析，并且发现响应的选定数学模型在p <0.05中很重要。使用乙腈：磷酸盐缓冲液（42.1：57.9％v/v）以0.93ml/min的流速为31.7 0 C实现了基于最高可取性值1的优化条件。最后，根据ICH Q2（R1）指南对开发的方法进行了验证。所有系统适用性参数都在限制范围内。根据在酸性条件下发现的明显降解的ICH指南进行强制降解研究。关键字：AQBD，CCD，Gilteritinib，Desiriebility函数，ANOVA。如何引用这篇文章：Srujani C H，Nataraj K S，Krishnamanjari Pawar A，Adinarayana。QBD驱动的方法开发和验证用于测定RP-HPLC的Gilteritinib的方法。国际药品保证杂志。2024; 15（4）：2129-38。 doi：10.25258/ijpqa.15.4.5支持来源：nil。利益冲突：无简介的吉尔特替尼（GTB）在品牌名称xospata下可用的是一种用于治疗急性髓细胞性白血病（AML）的抗肿瘤剂，该药物具有FMS样酪氨酸激酶3（FLT3）突变。1它是一种口服的小分子抑制剂，它抑制了野生和突变形式的FLT3，AXL和ALK（变性淋巴瘤激酶） - 介导的信号转导途径并减少癌细胞的增殖。2这三种受体酪氨酸激酶在癌细胞生长和生存中起关键作用。AML是一种癌症，会影响血液和骨髓的速度快速进展，并且这种情况会产生较低的正常血细胞，这需要连续输血。3该药物可溶于有机溶剂，例如乙醇，DMSO和二甲基甲酰胺（DMF）。GTB的化学结构如图1所示。实施QBD的优势是坚固性，可以在方法开发阶段而不是在验证部分中测试鲁棒性。否则，如果
机器人辅助冠状动脉手术：有关可用数据的叙述性评论
摘要：在过去的十年中，基于机器人的方法一直是微创手术中最重要的进步。机器人心脏手术是基于机器人的心脏手术总体病例的一半。自1998年以来，它已成为一种革命性的冠状动脉手术方法。然而，尽管它有希望的开始，但人们对在心脏手术（例如泌尿外科和普通外科手术）以外的其他手术领域的应用越来越感兴趣。在各种热情浪潮中，单个先驱者或有远见的心脏外科医生试图将机器人手术扩展到不同的心脏手术，但他们仍然在努力将其作为常规方法进行练习。在过去的20年中，机器人平台在微创心脏手术中具有重视，并具有可靠的安全性和功效。然而，尽管具有可行性，安全性和功效，但使用机器人辅助设置执行了不到0.5％–1.0％的冠状动脉搭桥术。我们认为，在心脏外科手术中，开放新的外科手术策略的时机已经越来越多地致力于机器人技术，混合动力和增强现实的援助。考虑到这一点，我们希望提出有关冠状动脉机器人手术的最新情况，有希望的结果及其可能的未来观点，重点是最新成就。实际上，根据文献数据，我们有信心机器人心脏手术正在迅速发展，如果我们投资培训和技术，新一代心脏外科医生必须面对美好的未来。因此，这种叙述性的Minireview介绍了与这种技术相关的经验和所有方面，并特别注意机器人的冠状动脉血运重建，对麻醉学以及外科手术方面，学习曲线，患者结果以及相关成本，并希望扩大了Cardiac Cardiac Spairemen of Cardiac Spaimers of Cardiac Spairemen的竞争。