XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemeast
中东和东欧
在过去的50年中，世界愿景一直为中东和东欧地区最脆弱的儿童提供服务。我们正在高度脆弱的环境中领先，以确保最困难的地方最脆弱的孩子也得到支持，包括正在移动的孩子和受武装冲突影响的孩子。We currently work alongside local partners responding to humanitarian crises and operating long-term development projects that address gender disparity and other contextual issues in 15 countries across the region, including Albania, Armenia, Georgia, Bosnia and Herzegovina (BiH), Romania, Ukraine, Moldova, Iraq, the West Bank, Lebanon, Yemen, Syria, Jordan, Türkiye, and阿富汗。
γδT细胞直接有选择地对IL-17依赖性真菌控制的皮肤共同酵母菌Malassezia反应
皮肤的稳定微生物定殖取决于宿主免疫系统的严格控制。脂质依赖性的酵母菌通常将皮肤定位为无害的剂量，并且受到宿主17型免疫监视，但这种真菌也与人类和动物的多样化皮肤病理有关。使用Malassezia暴露的鼠模型，我们表明Vγ4 +皮肤γδT细胞迅速扩展，是IL-17A介导真菌控制的主要来源。即使在真菌清除率后，也会在皮肤中持续存在的记忆样的玛拉西氏症响应性Vγ4 + T细胞富含排水淋巴结，并在几周后的真菌重新暴露后被保护。诱导γδT17免疫取决于IL-23和IL-1家族细胞因子信号传导，而TOLL样和C型凝集素受体则是可分配的。此外，暴露于Malassezia的宿主的Vγ4 + T细胞能够直接和选择性地对Malassezia衍生的配体进行反应，而与抗原呈递的宿主细胞无关。被检测到的真菌含量是在Malassezia属的各种物种上共享的，但在其他基本菌或aycomycota中没有使用。这些数据提供了对17型免疫监视的诱导和维护，对皮肤的诱导和维护，对皮肤健康具有重要意义。
MDHHS-6199，乳腺癌和宫颈癌控制导航...
있습니다844-446-8727（TTY 711）孟加拉语তাহহলতাহহলাসাযতাাাাআেছ।ѐ 844-446-8727（TTY ১711）。波兰语Uwaga：我要参加民意调查，我将有一个Poemy。Numer 844-446-8727（TTY 711）。德国人：只有Sie Deutsch，Innen Ihnen the Sprachliche。244-446-8727（TTY 711）。意大利阿特滕齐恩（Attenzione）：如果语言与意大利语一样，可以为自由提供语言协助。他护理844-446-8727（TTY 711）。日语注意事项：日本语を话される合、无料の言语支援をご利用いいだだままままままままますすすすすすすすすすすすすすすすす ire 844-446-8727归功于15世纪的安装简介。844-446-8727（711）。 Serbo-Croatianobavještenje：Ako Govorite洒了，使用Jessy可以与您的母亲关闭。 纳粹岩844-446-8727（TTY TELPHON是Sloop 711 711的斜率）。 Paunawa： 844-446-8727（TTY 711）。844-446-8727（711）。Serbo-Croatianobavještenje：Ako Govorite洒了，使用Jessy可以与您的母亲关闭。纳粹岩844-446-8727（TTY TELPHON是Sloop 711 711的斜率）。Paunawa：844-446-8727（TTY 711）。844-446-8727（TTY 711）。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
card9和myd88差异调节鼠皮肤中的Conconsal酵母Malassezia的Th17免疫力
皮肤微生物组的真菌群落由单一属Malassezia主导。除了其在宿主界面的共生生活方式外，这种共同的酵母还与人类和宠物动物的各种炎症性皮肤疾病有关。稳定的定殖通过17型抗真菌型免疫维持。然而，驱动TH17对Malassezia的反应的机制仍不清楚。在这里，我们表明C型凝集素受体Mincle，Dectin-1和Dectin-2识别Malassezia细胞壁中的保守模式，并在体外诱导树突状细胞活化，而在体外，TH17激活只需要Dectin-2，而在体内实验性皮肤化合物期间，TH17激活。相反，在这种情况下，类似Toll样受体识别是多余的。相反，通过MyD88的燃料IL-1家族细胞因子信号传导也与T细胞固有方式有关Th17激活。综上所述，我们表征了有助于保护皮肤最丰富成员的途径。这种知识有助于理解屏障免疫及其对Censals的调节，并且考虑到异常免疫反应与严重的皮肤病理相关。
胞质DNA积累通过独立于STING的途径促进乳腺癌免疫原性
抽象背景免疫检查点阻滞（ICB）已彻底改变了癌症治疗。但是，仅ICB仅在一小部分乳腺癌患者中显示出受益。最近的研究表明，靶向DNA损伤反应的药物可以提高ICB的功效并促进胞质DNA积累。然而，最近的临床试验表明，这些药物与血液学毒性有关。迫切需要更有效的治疗策略。使用多重免疫组织化学染色，将原发性三重阴性乳腺癌肿瘤染色用于胞质单链DNA（ssDNA）。为了增加胞质ssDNA，我们遗传沉默的Trex1。使用鼠类乳腺癌模型评估了肿瘤胞质囊在促进肿瘤免疫原性和抗肿瘤免疫反应中的作用。结果，我们发现肿瘤性胞质ssDNA与乳腺癌三重阴性乳腺癌患者的肿瘤淋巴细胞相关。TREX1缺乏通过DDX3X触发了与STING无关的先天免疫反应。由于Trex1缺失引起的肿瘤中的胞质ssDNA积累足以大大提高ICB的疗效。我们进一步确定了胞质ssDNA诱导剂CEP-701，该溶剂将乳腺肿瘤敏感到ICB，而没有与抑制DNA损伤反应有关的毒性。结论这项工作表明，胞质ssDNA积累促进了乳腺癌的免疫原性，并且可能是一种新型的治疗策略，可以提高ICB毒性的疗效。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
研究人员宣布预防性乳腺癌疫苗研究的最新发现
第1A期 - 在过去三年内完成治疗的早期三阴性乳腺癌的患者，目前不含肿瘤，但复发的风险很高。阶段1B-无癌症并且患乳腺癌的高风险的个体，他们选择自愿进行预防性乳房切除术以降低风险。主要是，这些是患有BRCA1，BRCA2和PALB2突变的女性。第1C期 - 患有术前化学免疫疗法和手术的早期三阴性乳腺癌患者，手术后正在用pembrolizumab治疗。这些患者在乳房组织中患有残留癌，使其患有复发的风险。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
低剂量的酵母β-葡聚糖的有效性
朴素的英语摘要背景和研究目的是源自真菌和酵母的β-葡聚糖以其免疫调节作用而闻名。已经断言，酵母β-葡聚糖通过激活巨噬细胞（免疫系统的主要防御能力之一）来显着提高免疫系统的功能。它的好处在全球范围内进行了广泛的研究，在运动员，强调的妇女，老年人，健康的成年人和儿童中。上呼吸道感染是全球每个年龄段的最常见感染形式，对生产力，医疗保健支出和经济都有重大负面影响。基于已发表的研究，酵母β葡萄糖的应用被证明是在管理和预防复发性呼吸道感染时可能的治疗和预防方法。因此，本研究旨在评估酵母β-葡聚糖1,3/1,6对中等压力的成年人中疲劳，呼吸道感染，免疫标记和肠道健康的有效性。