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Zip13标记肌肉卫星细胞，并有助于其静止和主动相位平衡
Zip13的丧失导致Ehlers-Danlos综合征脊柱发育异常3型，涉及结缔组织发育不良，与肌肉强度降低相关。然而，Zip13在骨骼肌稳态中的作用，特别是在调节肌肉卫星细胞（MUSC）的情况下，仍然了解不足。在这项研究中，我们研究了Zip13-Knockout（KO）小鼠，发现Zip13-KO小鼠的MUSC降低，其中静止和激活的相位平衡被中断。为了阐明MUSC中Zip13表达的生理作用和动力学，我们生成了编码Zip13基因座GFP的Zip13-GFP敲入（KI）小鼠，这表明ZIP13有助于Quiescent和激活MUSC及其功能的相位平衡调节。的确，Zip13-KO小鼠从骨骼肌损伤中表现出延迟恢复，表明Zip13需要适当的骨骼肌再生。此外，在纯合Zip13-GFP Ki小鼠的MUSC中，GFP表达降低，其完整的Zip13表达受到干扰，这表明存在正反馈机制以维持Zip13表达。总的来说，我们的结果表明，Zip13可能通过自动调节Zip13表达来控制MUSC的静止/激活相平衡，从而积极参与骨骼肌肉再生，而新生成的Zip13-GFP Ki小鼠将有助于研究Zip13-3-3-GFP Ki小鼠的Zip13-3-3-3-3-3-epressects expecters表达细胞。
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
丰富的测量结果揭示了人类肠道微生物组中的裂解与裂解性之间的平衡
。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，该版本发布于2024年12月11日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.27.27.614587 doi：biorxiv preprint
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关键的及时工程策略以平衡成本，绩效和准确性
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组合vojta和Bobath概念疗法疗法效果和体育锻炼对脚平衡和电机的体育锻炼
bra ș ov（罗马尼亚），****科尼乌斯大学（斯洛伐克）摘要。背景：确保独立运动是对婴儿脑瘫儿童（ICP）治疗干预的主要目标之一。本研究旨在评估独立步行后，ICP儿童的脚部和平衡发育变化，开始利用Bobath，Vojta和综合概念进行治疗。方法论：将诊断为ICP的2-5岁的12名儿童（5名女孩，7名男孩）分为三组。I组 - 4个接受VOJTA治疗，II组 - 4组接受Bobath治疗的受试者和III组 - 4组受试者 - 4个接受了联合治疗治疗的受试者。 对受试者的评估包括Berg量表，总体运动功能分类系统（GMFC）和稳定测量脚底Podata 2.00。 结果：I组报告了平衡的改善，II组报告了肌肉张力的改善。 第三组报告说，通过重新平衡每条腿的足底重量分布，协调和平衡有了显着改善。 结论：本研究强调并建议将Bobath和Vojta的方法结合起来，以对婴儿脑瘫儿童的脚部平衡和运动控制进行高级影响。 关键字：婴儿脑瘫；联合治疗； vojta概念； Bobath概念，孩子；理疗恢复。 先例：Garantizar lalocomoción独立委员会校长objetivos de laIntervenciónterapéuticaEnniñosconparálisisconparálisis脑脑婴儿（PCI）。 结果：El Grupo iMostróunaMejora en el equilibrio，y el grupo iimostróunamejora en en el tono肌肉。I组 - 4个接受VOJTA治疗，II组 - 4组接受Bobath治疗的受试者和III组 - 4组受试者 - 4个接受了联合治疗治疗的受试者。对受试者的评估包括Berg量表，总体运动功能分类系统（GMFC）和稳定测量脚底Podata 2.00。结果：I组报告了平衡的改善，II组报告了肌肉张力的改善。第三组报告说，通过重新平衡每条腿的足底重量分布，协调和平衡有了显着改善。结论：本研究强调并建议将Bobath和Vojta的方法结合起来，以对婴儿脑瘫儿童的脚部平衡和运动控制进行高级影响。关键字：婴儿脑瘫；联合治疗； vojta概念； Bobath概念，孩子；理疗恢复。先例：Garantizar lalocomoción独立委员会校长objetivos de laIntervenciónterapéuticaEnniñosconparálisisconparálisis脑脑婴儿（PCI）。结果：El Grupo iMostróunaMejora en el equilibrio，y el grupo iimostróunamejora en en el tono肌肉。本研究的目的是使用Bobath，vojta和联合疗法的独立游行概念来评估脚部发展的变化和PCI儿童的平衡。 div>方法论：从诊断为PCI的2至5年的十二个男孩（5个女孩，7个男孩）分为三组。 div>组I：4个接受VOJTA治疗治疗的受试者，II组：4个接受Bobath治疗治疗的受试者，以及III组：4个接受联合治疗治疗的受试者。 div> 对受试者的评估包括Berg量表，总运动功能（GMFC）的分类系统和Podata 2.00稳定测量平台。 div> III组通过每条腿上的足底重量重新分布，在协调和平衡方面有显着改善。 div> 结论：这项研究强调并建议使用Bobath和Vojta方法的结合，以对患有儿童脑瘫儿童的脚部平衡和运动控制产生高级影响。 div> 关键字：儿童脑瘫；联合治疗； vojta概念； Bobath概念；孩子们;理疗日期接收：07-19-24。 div> 接受日期：10-29-24 Drago ș ioan toh nean dragos.tohanan@unitbv.ro组I：4个接受VOJTA治疗治疗的受试者，II组：4个接受Bobath治疗治疗的受试者，以及III组：4个接受联合治疗治疗的受试者。 div>对受试者的评估包括Berg量表，总运动功能（GMFC）的分类系统和Podata 2.00稳定测量平台。 div>III组通过每条腿上的足底重量重新分布，在协调和平衡方面有显着改善。 div>结论：这项研究强调并建议使用Bobath和Vojta方法的结合，以对患有儿童脑瘫儿童的脚部平衡和运动控制产生高级影响。 div>关键字：儿童脑瘫；联合治疗； vojta概念； Bobath概念；孩子们;理疗日期接收：07-19-24。 div>接受日期：10-29-24 Drago ș ioan toh nean dragos.tohanan@unitbv.ro
考虑到电力系统开发计划的余额可靠性
[3，4，6等]和外国出版物[5等]通过BR的概率指标，给定的建议最充分满足： - 功率不足（J d）发生的整体概率或EPS领土区域中的缺失（ρ）； - 平均每年电力不足的天数（负载预期损失-Lole [5]）; - 平均每年的小时容量赤字数量（负载小时损失-LOLH [5]）。确定在我们国家和国外开发的模型中BR的概率指标是通过对由戒断生成设备引起的随机生成能力的随机状态进行建模，该状态是在负载变化的一定时间间隔内进行紧急维修的。在我国，在密歇根州2003年，建模是在12月一天的每日时间表进行的24步，其延长至一年中的所有工作日（250）[1，4，7]。在北美，对365个每日载荷值的最大值进行建模以获得BR Lole指标。目前，在确定BR J D指示器以及确定欧洲BR LOLH指示器时，对所有8760个小时负载变化的间隔进行了建模[2，8]。
基于分布式强化学习的不平衡解决机制中的能源套利策略
可再生能源渗透率的增长使供应变得更加不确定，并导致系统不平衡加剧。这种趋势与单一不平衡定价相结合，为平衡责任方 (BRP) 在不平衡解决机制中进行能源套利提供了机会。为此，我们提出了一种基于分布式强化学习的电池控制框架。我们提出的控制框架采取了风险敏感的视角，允许 BRP 调整其风险偏好：我们的目标是优化套利利润和风险度量（本研究中的风险价值）的加权和，同时限制电池的每日循环次数。我们使用 2022 年比利时的不平衡价格评估我们提出的控制框架的性能，并比较两种最先进的 RL 方法，即深度 Q 学习和软演员-评论家 (SAC)。结果表明，分布式软演员-评论家方法优于其他方法。此外，我们注意到，只有当代理对价格更确定时，我们的完全规避风险的代理才会适当地学会通过对电池进行（放电）充电来对冲与未知不平衡价格相关的风险。
吹snow升华对南极的表面质量平衡的贡献
摘要。吹snow升华是极地区域的关键边界层过程，是南极冰盖表面质量平衡（SMB）中的主要消融项。这项研究更新了区域性气候气候模型（RACMO），版本2.3p3中的吹声模型，将爆炸的爆发升华为温度和水蒸气的预后方程。这些更新是通过更新以前的模型版本中的数字伪像，它可以替换均匀离散的冰颗粒半径差距，从而将最大冰粒半径限制在≤50µm上，而不均匀的分布覆盖半径为2至300 µm，而无需其他计算额外的计算盖帽。改进的模型对来自南极洲阿德利（Adélie）土地的地点D47的气象观察进行了验证。更新符合数值伪像，成功地预测了以风速的吹吹孔中的幂律变化，同时改善了其亮度的预测。此外，与Calipso（Cloud-aerosol Lidar和红外路径固定卫星观察者）进行了定性比较，卫星数据表明，Racmo准确地预言了每月吹吹频率的空间模式。该模型还产生了D47时的平均吹声层深度为230±116 m，与典型的卫星观测值相匹配。结果表明，在不吹雪的情况下，南极洲主要发生在夏季（10月至3月），冬季（4月至9月）的表面升华最少。引入吹声模型会产生一种主要在冬季造成的额外升华机制。从2000 - 2012年开始，模型集成的吹式升华平均为175±7 gt yr-1，比以前的版本增加了52％。总升华，总和吹雪和表面升华，达到234±10 gtyr-1，