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C1-撒酯酶抑制剂缺乏症的长期结局
AR的诊断通常是基于与致病过敏原相关的症状史以及通过皮肤刺测试（SPT）或血清特异性IGE（SIGE）评估的毒害过敏原敏感的症状史进行的。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。 6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。 7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。 但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。 房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。 8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。
引用：Harintajinda，S.，Klangkalya，N.，Kanchongkittiphon，W.，Rerkpattanapipat，T.，Kerddonfak，S.，Manuyakorn，W。（0000）。 R
AIT是一种具有独特能力改变疾病进展的长期治疗方法。对AR患者特别有用，因为它可以改变对过敏原的免疫反应并持续缓解过敏症状。4皮下免疫疗法（SCIT）和舌下免疫疗法（SLIT）是AR用于AIT的两种主要形式。scit是泰国使用数十年多的更普遍的方法，包括两个阶段。最初，堆积阶段涉及逐渐增加过敏原剂量，直到达到有效的维持剂量，通常需要4到6个月。随后，维持阶段，其中患者接受一致的剂量，通常每2至4周一次施用每2至4周的范围，至少三年。需要这种延长的持续时间才能实现临床和免疫学耐受性，从而确保临床益处的持久性和2型免疫力的抑制。已证明AIT的临床功效可显着降低AR症状和救援药物的需求。5,6此外，已经发现AIT可有效降低患哮喘的风险，并在中断后保持治疗作用。7,8
通过肝脏代谢组学的钢琴和腾昌地区Tupaia belangeri的能量适应策略的差异：温暖温度的作用
全球变暖正在成为未来的气候趋势，并将对小型哺乳动物产生重大影响，并且它们还将适应生理水平，以应对气候变化，其中能量的适应能力是其生存的关键。In order to investigate the physiological adaptation strategies in Tupaia belangeri affected by the climate change and to predict their possible fate under future global warming, we designed a metabonomic study in T. belangeri between two different places, including Pianma (PM, annual average temperature 15.01 ° C) and Tengchong (TC, annual average temperature 20.32 ° C), to analyze the differences of liver metabolite.此外，还测量了两个位置之间静息代谢率，体温，解偶联蛋白1CONTENT（UCP1）和其他能量指标的变化。结果表明，温暖区域（TC）中的Belangeri（TC）降低了肝脏中能量代谢物的浓度，例如丙酮酸，6-磷酸果实，柠檬酸，恶酸，富马酸等，因此能量代谢强度也减少了，这表明了重要的能量酸酸和糖代代理酸化（grycabolist path）。 T. Belangeri来自温暖的栖息地。此外，棕色脂肪组织（BAT）质量，UCP1含量和TC中的RMR也显着降低，但其体温升高。所有结果都表明，贝兰格利（T. belangeri）通过降低能量消耗和升高体温来适应温暖温度的影响。总而言之，我们的研究扩大了我们对应对气候变化的生理适应策略的理解，并为T. Belangeri的命运提供了对未来全球变暖气候的初步见解。
chong-进化-jmd.pdf
在设计过程中，人工智能 (AI) 的决策辅助只有当人类设计师正确利用 AI 输入时才会有效。然而，设计师经常会误判 AI 和/或他们自己的能力，导致错误地依赖 AI，从而出现糟糕的设计。为了避免这样的结果，了解设计师在 AI 辅助决策过程中对 AI 队友和自己的信心的演变至关重要。因此，这项工作进行了一项认知研究，以探索如何体验各种变化（未经通知）的 AI 性能水平，并且反馈会影响这些信心，从而影响接受或拒绝 AI 建议的决策。结果首先表明，设计师对 AI 代理的信心会随着 AI 性能不佳而变化，但不会随着 AI 性能良好而变化。有趣的是，设计师的自信最初不受 AI 准确性的影响；然而，当准确度发生变化时，无论变化方向如何，自信度都会下降。此外，这项研究发现，设计师倾向于从反馈中推断出有缺陷的信息，导致对人工智能和他们自己的自信度都不适当。这项研究还表明，对人工智能的信心和自信度会影响设计师以相反方向接受人工智能输入的概率。最后，通过将这项研究的结果与针对非设计任务进行的类似研究的结果进行比较，确定了只适用于设计的结果。总的来说，这项研究提供了有价值的见解，可能有助于检测设计师的动态信心及其在设计中对人工智能输入的误用。[DOI: 10.1115/1.4055123]