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在智能医疗保健背景下残疾老年人的身心健康的特征和需求：根据中国家庭小组研究的数据
结果：65至80岁之间的样本，丧偶或离婚，表现出更高的身体健康评分（p <0.05）；在大学层面或更高范围内接受教育的样本，居住在城市地区，没有慢性疾病，年收入超过100,000 rmb，每天获得家庭支持，经常获得社区服务，并定期使用智能医疗设备，在短形式健康调查（p <0.05）上表现出更高的身体健康，心理健康，心理健康和整体分数（p <0.05）。诸如年龄较小，缺乏慢性疾病，更高的经济状况，家庭支持，经常获得社区服务以及定期使用智能医疗设备等因素对残疾老年人的身体健康状况产生了有利影响（p <0.05）；发现缺乏慢性疾病，城市居住，较高的经济状况，每日家庭支持以及经常获得社区服务的机会，从而积极影响着残疾老年人的心理健康状况（p <0.05）。
原生质体技术和家族中的体细胞杂交
摘要：apiaceae家族的物种占据了主要市场份额，但迄今为止取决于开放的授粉品种。这导致缺乏生产统一性和降低的质量，从而促进了杂种种子的产生。困难的渗透性emanculation导致育种者使用包括体细胞杂交在内的生物技术方法。我们讨论了原生质体技术在商业特征（例如CMS（细胞质雄性雄性不育）），GMS（遗传性雄性不育）和EGMS（环境敏感的遗传无效性）等商业性状的体细胞杂种，cybrid和体外繁殖中的开发。还讨论了CMS及其候选基因的分子机制。基于摘除剂（伽马射线，X射线和紫外线）以及代谢中使用化学物质（例如碘乙酰胺或碘乙酸酯）的原生质体的饮食策略。融合原生质体的差异荧光染色通常可以用非毒性蛋白来代替新的标记方法。在这里，我们专注于初始的植物材料和组织源，用于原生质体隔离，测试的各种消化酶混合物以及对细胞壁再产生的理解，所有这些都干预了体细胞杂种再生。尽管没有躯体杂交的替代方法，但在最近的针对性状识别和选择的繁殖计划中，还讨论了各种方法，即机器人平台，人工智能，人工智能。
关于研究主题进化机制和控制灾难的编辑，在复杂环境下
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用，工程灾难（例如滑坡，隧道倒塌，地震，碎片流和城市基础设施故障），导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素，包括弱或不稳定的地质结构，液压和大气压影响，大降雨和水位波动，流体 - 固定的耦合，地震和外部动态干扰，会显着影响强度，变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性（Han et and。等，2024； Han等，2018）。因此，在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度，并促进同龄人之间的交流，我们很荣幸介绍研究主题：“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果，新方法，案例研究和审查文章，特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论，共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
阅读习得和阅读障碍的神经基础
阅读是一项必不可少的技能，不仅需要在学校成功，而且要维持越来越有识字社会的高质量生活。技术的变化改变了阅读格式，并提高了扫盲环境的范围和复杂性，从而给基础阅读技能带来了更大的压力。这些技能的发展发生在与学习书面语言的形式和功能相关的相应神经发展及其与口语的关系。学习阅读的困难与成功学习的神经模式有关。因此，对阅读神经基础的研究为扫盲和阅读障碍的发展提供了信息。最近的进步是基于行为和大脑研究的40多年研究所提供的显着基础（Perfetti和Helder，2022年是对这项研究的评论）。该基础建立了有关阅读和学习阅读的认知过程的基本事实，包括对构成印刷单词的身份的正交，语音和语义信息的获取，并由口语和概念知识支持。一个强大的发现是语音知识，例如，对毫无意义的语音段的意识会影响阅读习得和发育阅读障碍。对语音学水平（音素）的意识对于阅读字母写作系统和未能达到这种意识的失败尤其重要。在全球范围内，大多数孩子都学会阅读非字母语言。因此，为了了解阅读发展的普遍性及其使用特定语言和写作系统的变化，跨语言研究很重要。中文阅读引起了最多的研究关注，可以作为字母阅读的比较。例如，语音知识与中国阅读发展有关，就像字母阅读的发展一样。然而，视觉正面知识，视觉知识，形态意识，词汇量，工作记忆和其他一些因素可能与中国儿童识字的语音知识一样重要。
通过双单分子成像和光等离子体传感平台揭示金纳米棒上的异常 DNA 杂交动力学
DNA 链之间的相互作用是细胞中许多基本过程的关键。DNA 寡核苷酸之间的杂交对于我们最灵敏的 DNA 检测方法至关重要，包括最先进的单分子技术。1–3 单分子技术通过提供有关生物反应和生理过程动力学的细节，丰富了生物分子研究，而这些细节在相应的批量测量中并不明显。在过去的几十年里，出现了强大的单分子传感和成像新方法。一个例子是基于荧光的单分子成像，它通过从高精度时间调制和单分子检测事件的积累中重建图像来克服衍射极限。4–7 其中，光激活定位显微镜
人际早期逆境与人类大脑发育过程中早期社会经济劣势表现出差异：一项荟萃分析
作者贡献：AV、AF 和 NT 构思了研究思路，发展了理论，并为结果的解释做出了贡献。AV 和 AF 规划了方法，进行了数据库搜索，培训和指导研究助理进行摘要筛选和数据提取程序，并进行了全文文章筛选。EH、AK、AT、JK 和 NM 完成了正向和反向文献检索、摘要筛选和数据提取。AV 进行了数据清理和分析；起草了方法、结果和补充信息；创建了图表；并为引言和讨论做出了贡献。AF 起草了摘要、引言和讨论。NT 提供了关键反馈，并帮助塑造了分析和手稿。所有作者都对手稿的最终稿做出了贡献。
分散的可再生能源会刺激经济增长吗？空间效应的作用
摘要 本研究试图通过实证研究能源主导型增长假设对发展中国家可再生能源的有效性。为此，本文使用 2009 年至 2019 年期间 32 个中低收入/中上收入国家的面板数据，应用空间动态技术，在包括分解的不可再生能源、资本、劳动力、制度质量和人力资本在内的多元框架内估计了分解的可再生能源对经济增长的影响。我们的研究结果表明，单个可再生能源对经济增长具有显著的积极影响。这项研究为可再生能源对发展中国家经济增长的空间溢出效应提供了第一个证据。我们的分析揭示了水电对经济增长的显著负面影响。我们的分析还证实了劳动力、制度质量和人力资本在推动经济增长方面的重要性。
HTLV-1和HTLV-2感染显着改变无症状载体中的小RNA表达
目的：与普通人群相比，患有学习障碍的人（LD）通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病（MLTC）的住院时间（LOS）对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是，关于机器学习（ML）模型在该人群中的应用（ML）的研究有限。此外，专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性，尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法：本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录（EHR）分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林（RF）ML模型，以预测医院LO，并结合人口统计学，药物病史，生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点，应用了两种偏置缓解技术：一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异，同时确保稳健的模型绩效。结果：RF模型的表现优于其他最先进的模型，男性达到0.759的面积，女性达到0.756，男性为0.224，女性为0.229，男性为0.229，男性的平衡精度为0.690，男性为0.689，女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异，阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标，包括假阳性率和平衡的准确性，显示出男性队列公平性的显着增强。结论：这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性，同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力，为改善临床决策和资源管理铺平了道路。
挑战多边裁军 DIIS 记者 2024 12
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