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调和全球在使用武力问题上的南北分歧：经济胁迫与第二条第（4）款的演变解释
《联合国宪章》第二条第四款禁止在国家关系中“使用武力或进行武力威胁”。北方国家和学者传统上将此条款解释为基于文书的禁令：使用军事武器对于构成使用武力而言是必要的，因此经济制裁绝不可能涉及第二条第四款。相反，南方国家的学者和国家反对这种狭隘的解释，他们认为，由于经济胁迫会产生与传统军事行为一样的灾难性人道主义后果，因此经济制裁应被认定为使用武力。尽管存在这种替代方法，但北方国家对第二条第四款基于文书的解释已被采纳为习惯国际法，根据现行国际法框架，经济胁迫明确不能被归类为使用武力。然而，由于网络攻击威胁日益增加，全球北方开始认识到，在数字化经济和技术进步的时代，对“武力”的传统解释是不够的。近年来，学者和国家越来越多地放弃基于工具的方法，转而采用另一种框架：违反第 2(4) 条的行为应根据国家行动的“规模和效果”而不是所使用的工具来判断。鉴于第 2(4) 条解释的演变，本文通过将新的“规模和效果”框架应用于围绕经济胁迫的传统辩论，为学术研究做出了新的贡献，认为某些经济制裁——既适用于域外又具有全面性——可能构成使用
对比增强乳房X光检查 (CEM)
对于任何拟定的适应症，有必要预先确定一个工作流程来评估与传统乳房 X 线照相术或超声检查不相关的（RC）成像发现。尽管 CEM 引导的活检设备已获得 FDA 批准，但由于目前 CEM 引导的活检有限，因此通常使用 MRI 和 MRI 活检来追踪这些发现。如果无法进行 MRI 或 MRI 引导的活检或患者无法忍受，则需要采用其他方法来检测这些发现，并且应在进行 CEM 之前认识到这一点。如果无法进行 CEM 引导或 MRI 引导的活检，则可能的选择取决于对发现的怀疑程度，可能包括短期随访 CEM、使用标志的立体定向活检，或在极少数情况下使用标志的图像引导定位，然后进行手术切除。
用于研究蛋白质在表面上吸附的模型系统
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经胆管素心脏淀粉样变性
摘要经硫代蛋白心脏淀粉样变性（ATTR-CA）是全球越来越认识的心力衰竭（HF）和死亡率的原因。非侵入性诊断的进步，再加上有效治疗的发展，已将Attr-CA从一种罕见且不可治疗的疾病转变为临床医生每天应考虑的相对普遍的疾病。淀粉样蛋白原纤维形成是由于野生型机制（attrwt）淀粉样变性（非遗传形式）或变异attrv Attrv（Attrv）淀粉样蛋白（遗传形式）中均质型淀粉样蛋白（非遗传形式）中与年龄相关的突变引起的。在美国的纵向大规模研究表明，在当代时代，心脏淀粉样变性的发生率为每10万17 000，这是从先前的每10万估计值为0.5估计中增加，这几乎可以肯定是由于误诊造成的，并且被低估了。心脏受累的存在和程度是ATTRWT和ATTRV淀粉样变性中死亡率的主要原因，可以在高达15％的患者中鉴定出患有HF的15％的HF患者，并保留了射血分数。相关的特征，例如腕管综合征，可以在几年的发展中发展，并且可以用作早期疾病标志物。超声心动图和心脏磁共振引起对疾病的怀疑，并可能在心肌水平上提供治疗反应标记，例如细胞外体积量化。带有“骨”示踪剂以及生化测试的放射性核素闪烁显像可以将其与轻链淀粉样变性区分开。现在可以使用能够减慢或停止ATTR-CA进展并增加存活率的疗法。现在可以使用能够减慢或停止ATTR-CA进展并增加存活率的疗法。在这种不断发展的情况下，早期疾病识别对于从治疗中获得最大的好处至关重要。
功能性人工和基因组智能的接口
摘要：基因组是一个分子生物学的跨学科领域，通过解码生物生物进行数据分析来研究生物基因组的结构，功能，进化，映射和编辑。您与人工智能的界面已经从大数据方法中的深度学习（DL）策略加剧，而夹紧的调节性的散布式植物（CRISPR）混乱系统（CRISPR）在生物技术和医学中出现了革命性的可能性。的目标是描述应用于功能基因组和CRISPR遗传编辑系统的人工智能的使用概况。这是一项范围审查，根据Scielo，NCBI/PubMed®，Science Direct选择了2020 - 2024年的文章。使用助记符PCC组合（种群，上下文，概念）来定义研究的指导问题。根据清单首选的报告项目的指南进行了审查，用于系统评价和荟萃分析的剪裁评论（PRISMA-SCR）。包括20篇符合研究标准的文章，并在分析了有关人工智能（IA）和OMIC科学联系的内容之后，就机器学习协助的技术的提高和技术的提高而取得了明显的进步。得出的结论是，受过训练的算法允许在大容量开采中进行机器学习，并提供了预测性，更准确的分析，并超越了传统方法。AI扩大了OMIC科学和收入中技术设备的能力；在CRISPR系统中，系统以准确的标准和对指南RNA设计的理解超过了传统方法。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。