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[ATBD]模块beta降解
除了土地覆盖数据外，Mapbiomas还扩展到其他产品，例如绘制消防疤痕，水面，土壤有机碳和森林砍伐警报。本文档介绍了在巴西Mapbiomas平台（https://plataforma.brasil.mapbiomas.org）中应用于降解模块的Beta版本的方法。该模块允许分析1986年至2021年所有巴西生物群落中的天然植被降解。该模块的第一个版本中考虑的降解驱动器包括天然植被碎片的大小和隔离，其边缘区域，自上次火灾以来的火频率和时间以及次要植被年龄。使用Mapbiomas Collection 8和Mapbiomas Fire Collection的年度消防疤痕提供的年度土地使用/土地覆盖（LULC）的年度地图计算降解驱动程序。
用beta衍生物
在物理领域中，β衍生物对于理解各种非线性模型的波传播是必要的。在这项研究工作中，采用了修改的sardar子方程方法来找到（1+1） - 二维时间段耦合的非线性schrödinger模型的孤子溶液，并具有beta分数衍生物。这些模型在现实世界应用中是基本的，例如控制系统，信号处理和光纤网络。通过使用此策略，我们能够获得各种独特的光学解决方案，包括组合，深色，明亮，周期性，单数和理性波解决方案。此外，我们解决了提出的模型的灵敏度分析，以研究它非常敏感的事实。这些研究是新颖的，并且在这些解决方案的非线性动态特征方面尚未进行。我们在相关物理特征的2-D，轮廓3-D结构中显示了这些行为。我们的结果表明，所提出的方法为在光纤中应用数学和波传播的应用中生成非线性分数模型的解决方案提供了有用的结果。
BETA：计算药物靶标预测的综合基准
Nansu Zong 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的助理教授。他致力于基于知识库和深度学习算法的计算药物开发。Ning Li 是美国国立卫生研究院国家癌症研究所结构生物学中心 (CSB) 的研究员。他从事蛋白激酶 A 的结构和功能研究，涉及 X 射线晶体学和低温电子显微镜的方法。Andrew Wen 是梅奥诊所的生物信息学家。他有兴趣利用信息学工具在医疗保健领域构建各种应用程序。他是自然语言处理 (NLP) 专家。Victoria Ngo 是 VA Palo Alto 医疗系统和斯坦福健康政策的博士后研究员。Ngo 是一名健康信息学家，她的研究重点是健康公平和信息技术的优化，以改善社区护理的提供和协调。Yue Yu 是梅奥诊所的生物信息学家，主要从事医疗数据标准化领域的工作。Yu 还对使用人工智能方法解决生物医学问题感兴趣。 Ming Huang 是梅奥诊所人工智能与信息学系的助理教授。他是主题建模和深度学习方面的专家。Shaika Chowdhury 是梅奥诊所人工智能与信息学系的研究员，研究基于深度学习的精准医疗。Chowdhury 对利用知识图谱来提高深度学习模型的性能很感兴趣。Chao Jiang 是奥本大学的博士生。他研究各种深度学习模型，尤其专注于图神经网络。Sunyang Fu 是梅奥诊所的高级数据科学分析师和生物医学信息学研究员。他的研究重点是 (i) 设计和验证用于临床信息提取的 NLP 技术，(ii) 开发信息学框架和流程以加速电子健康记录 (EHR) 在临床研究中的二次使用，以及 (iii) 通过定量和定性方法发现 EHR 异质性和信息质量。Richard Weinshilboum 是梅奥诊所分子药理学和实验治疗学系的教授。他研究药物基因组学——遗传和个体差异在 DNA 序列或结构中对药物反应的作用。Guoqian Jiang 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。他研究生物医学术语和本体、数据标准、通用数据元素和临床研究的通用数据模型。Lawrence Hunter 是科罗拉多大学的药理学和计算机科学教授。他专注于知识驱动的从原始生物医学文献中提取信息、分子生物学中知识资源的语义集成以及知识在高通量数据分析中的应用。刘红芳是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。刘红芳的主要研究重点是利用数据科学、人工智能和信息学方法促进临床数据的二次利用，以用于临床和转化科学研究以及医疗服务改进。梅奥诊所是一家慈善、非营利的学术医疗中心，提供全面的患者护理和临床医学和医学科学教育以及广泛的研究项目。梅奥诊所包括梅奥医学院、梅奥研究生院、梅奥研究生医学教育学院、梅奥持续专业发展学院和梅奥健康科学学院。收稿日期：2022 年 1 月 14 日。修订日期：2022 年 4 月 10 日。接受日期：2022 年 4 月 29 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名-非商业许可条款发布的开放获取文章 ( http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/4.0/ )，允许在任何媒体上进行非商业性再利用、发布和复制，但必须正确引用原作。如需进行商业性再利用，请联系 journals.permissions@oup.com
纯化β-1,3/1,6- ...
摘要：酵母菌纯化的β-1,3/1,6-葡聚糖（BG）可以调节狗的免疫系统和mi-Crobiome，但最佳纳入剂量仍然未知。该研究的目的是评估在干挤出饮食中将BG纳入0.0、0.07、0.14和0.28％的影响，对健康成年犬的消化率，免疫力和粪便微生物群的影响。八个男性和女性边界罪共毛孔[n = 4;身体状况评分（BCS）= 5]和英语Cocker Spaniels（n = 4; BCS = 5），年龄3.5±0.5岁，随机分布在两个4×4平衡的拉丁正方形中。Fecal microbiota (using 16S rRNA sequencing, Illumina ® ), apparent digestibility coefficients (ADC) of nutrients, fecal concentrations of short-chain fatty acids (SCFA) and branched-chain fatty acids (BCFA), ammoniacal nitrogen, lactic acid, IgA and pH, lymphocyte immunophenotyping, intensity确定吞噬作用和氧化爆发的百分比。在治疗之间没有观察到信仰（P = 0.1414）和Pielou-均匀度（p = 0.1151）的差异，但β多样性在0.0％和0.14％BG组之间差异（p = 0.047）。此外，Firmicutes门在所有组中都是最丰富的，并且在消耗0.14％BG后表现出最高的相对丰度，这一发现被认为对犬类微生物组有益。Erysipelotrichaceae和Ruminococcaceae家族以及粪便阶层和Prevotella属，被认为有利于其参与丁酸酯产量和其他代谢产物的有利，在消耗0.14％BG后的丰度增加了丰度。潜在的致病性蛋白杆菌状况显示出0.14％Bg后的丰度较低。繁殖化合物的粪便浓度和pH值在所有百分比的征服后没有差异。在0.14和0.28％BG消耗后发现了更高的粗蛋白ADC（P <0.0001），但对于其他营养素没有发现差异。吞噬作用，氧化爆发和淋巴细胞种群不受任何治疗的调节。但是，0.14％BG调节淋巴细胞T CD4 +：CD8 +比率（P = 0.0368），这是免疫系统效率的重要标志。纳入0.14％BG导致了最佳反应，并且是评估的最佳剂量。
预先查看证明
摘要：日本目睹痴呆症患者数量的增加。根据一项调查，2012年日本有462万人患有痴呆症，2025年有700万人。早期发现痴呆症对于延迟症状的进展至关重要。因此，在我们的实验室中，我们正在使用字符输入型脑 - 计算机界面（BCI）开发痴呆症筛查工具。在这项研究中，拼写型BCI用于分析和验证频带中获得的脑电图（EEG）数据。我们旨在阐明健康受试者与患有轻度认知障碍的受试者（MCI）之间的脑电图特征如何不同。结果，我们观察到，很有可能存在β/α的平均值和健康受试者，MCI患者和阿尔茨海默氏症患者的平均值和θ波的产生速率差异。这种差异可能归因于我们考虑β/α作为与认知能力下降和θ波相关的浓度程度的指数，作为痴呆症患者脑电图的特征。基于这些结果，测量β/α和θ波可能会导致痴呆的早期检测和诊断。关键字：痴呆，β /α，θ波，脑电图，大脑 - 计算机接口1。< / div>简介
卡维地洛治疗心力衰竭：β受体阻滞剂再度引发关注
乍一看，使用 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭的想法似乎违反直觉。β 受体阻滞剂可以降低血压，但许多心力衰竭患者已经出现低血压。此外，β 受体阻滞剂具有负性肌力作用，这似乎会加剧心力衰竭所致的心脏功能减弱。尽管如此，曾经被禁止用于心力衰竭的 β 受体阻滞剂正逐渐被接受作为治疗方案的一部分。事实上，卡维地洛是美国食品和药物管理局批准的最新 β 受体阻滞剂，可用于治疗心力衰竭，因为临床研究表明它可以降低发病率和死亡率，甚至可能减缓心力衰竭的进展。人们对 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭重新产生兴趣的原因是，随着对其病理生理学的了解不断增加，近几年治疗方法发生了巨大变化。 1-3 治疗的重点已经从充血性心力衰竭的水肿转移到心脏损伤和血流受损时发生的神经体液和炎症反应。4 本文总结了当前治疗心力衰竭的一些想法，包括为什么、何时以及如何使用卡维地洛。
BETA：面向 SSVEP-BCI 应用的大型基准数据库
脑机接口 (BCI) 提供了一种替代的交流方式，在过去 20 年里引起了人们日益增长的兴趣。具体来说，对于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI，频率识别方法和数据共享已经有了显著的改进。然而，这个领域的公共数据库数量仍然有限。因此，我们在研究中提出了一个面向 BCI 应用的 BE 基准数据库 (BETA)。BETA 数据库由 70 名执行 40 个目标提示拼写任务的受试者的 64 通道脑电图 (EEG) 数据组成。BETA 的设计和获取是为了满足现实世界应用的需求，它可以用作这些场景的试验台。我们通过一系列分析验证了数据库，并对 BETA 上的十一种频率识别方法进行了分类分析。我们建议分别使用宽带信噪比 (SNR) 和 BCI 商来表征单次试验和人群水平的 SSVEP。BETA 数据库可从以下链接下载 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html。
BETA DRUGS - 股票研究报告 - ValuePickr 论坛
Beta Drugs 由已故 Shri Vijay Batra 于 20 世纪 80 年代初创立，是肿瘤学领域（癌症的研究和治疗）和细胞毒性市场（针对并杀死快速分裂的癌细胞的药物市场）的领先企业之一。公司总部位于哈里亚纳邦潘切库拉，目前由第二代 Rahul Batra 先生（董事长兼董事总经理）和 Varun Batra 先生（联合董事总经理）领导。公司拥有三家制造工厂：两家位于喜马偕尔邦巴迪，一家位于旁遮普邦莫哈里。Beta Drugs 拥有多元化的收入来源，包括品牌配方、合同制造、机构供应、出口和 API 等。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步
Sylvain Leblond，Pascal Fichet，LaumonierRémi，Sophie Billon，Paul Sardini等。开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头。放射分析和核化学杂志，2022，331，pp.1075-1089。10.1007/S10967-021-08172-2。CEA-03939255
揭开β细胞与1型糖尿病之间的相互作用
背景：1型糖尿病（T1D）是一种自身免疫性疾病，其特征在于免疫系统中特定的破坏胰腺中产生胰岛素β细胞的胰岛素β细胞，其中包括调度直接破坏β细胞的攻击和CD8细胞的CD4细胞，导致了glucose bessostostostissis的损失，导致β细胞的损失。审查范围：该综合文档探讨了免疫系统和β细胞之间的复杂相互作用，旨在阐明驱动其在T1D中破坏的机制。洞悉遗传倾向，环境触发因素和自身免疫反应为理解自身免疫性攻击对β细胞的基础。从病毒感染作为潜在的触发器到β细胞的炎症反应的作用，复杂的难题开始展开。这种探索强调了β细胞在破坏免疫耐受性和导致其目标破坏的因素中的重要性。此外，它研究了自噬的潜在作用以及细胞因子信号对β细胞功能和生存的影响。重大结论：这项综述代表了T1D的当前研究发现，该发现提供了有关保留β细胞量的新型治疗方法，恢复免疫耐受性并最终阻止或停止T1D的进展的有价值的观点。通过揭示免疫系统和β细胞之间的复杂动力学，我们更接近对T1D发病机理的全面理解，为更有效的治疗和最终治愈铺平了道路。2024作者。由Elsevier GmbH出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。