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上膜脂肪组织与2型糖尿病的早期结构和功能性心脏变化的关联
背景：表达脂肪组织失调（EAT）可能有助于2型糖尿病（T2D）的心力衰竭发展。这项研究旨在评估T2D患者且没有普遍的心血管疾病的患者的饮食体积与成分与亚临床心脏功能障碍的成像标记之间的关联。方法：前瞻性病例对照研究，招募有或没有T2D的参与者并且没有已知的Cardiovas cular病。包括215人T2D（中位年龄为63岁，男性60％）和39名非糖尿病患者（59岁的中位年龄为62％）。使用计算机断层扫描（CT），总饮食体积和平均CT衰减，以及低衰减（Hounsfield单位范围-190至-90）的饮食量通过深度学习方法和量索引到身体表面积进行量化。使用线性回归评估了与心脏磁共振衍生的左心室（LV）体积和应变指数的关联。结果：T2D参与者的LV质量/体积比（中位0.89 g/ml [0.82 - 0.99] vs 0.79 g/ml [0.75 - 0.89]）和较低的全球纵向应变（GLS; 16.1±2.3％vs 17.2 vs 17.2±2.2％）。总索引食品量与平均CT衰减相关。低衰减索引的饮食量高2倍（18.8 cm 3 /m 2 vs. 9.4 cm 3 /m 2，p <0.001，p <0.001），与LV质量 /体积比（ß= 0.002，p = 0.01）和GLS（ß= - 0.03，p = 0.03，p = 0.03）独立相关。结论：T2D中看到的较高饮食量与平均CT衰减较低有关。低衰减索引的饮食体积是独立的，但仅与T2D中亚临床心脏功能障碍的标记相关。
epicrop产品范围
塑料挤出是一个大容量的制造过程，其中原始塑料材料被融化并形成连续的轮廓。最常见的薄膜制造方法之一是吹膜的挤出。此过程涉及通过圆形模具挤出塑料，然后进行“气泡状”膨胀。通过此过程制造薄膜的主要优势是抗穿刺性。
作为世界能源之都，休斯顿是全球能源经济和系统的中心。我们地区经济的经济活力
作为世界能源之都，休斯顿是全球能源经济和系统的中心。我们地区经济的经济活力与能源行业密不可分——该行业正在迅速变化，以满足日益增长的全球能源需求，同时追求脱碳。大休斯顿伙伴关系的休斯顿能源转型计划 (HETI) 以最佳传统能源技能和系统为基础，利用休斯顿的行业领导地位，加速全球解决方案，实现能源丰富的低碳未来。
表儿茶素对中年大鼠心血管功能的影响
摘要 本研究旨在调查表儿茶素（一种存在于绿茶和可可中的类黄酮）在减轻饮食诱导的肥胖大鼠代谢综合征相关并发症方面的心血管作用。16 周龄雄性 Wistar-Kyoto (WKY) 大鼠分别饲喂标准鼠粮或高脂肪高碳水化合物 (HFHC) 饮食，持续 20 周。从 20 周 HFHC 喂养期的第 8 周开始，对一组 WKY 大鼠进行表儿茶素治疗 (5 mg/kg/d)。在整个治疗期间测量体重、食物、水和能量摄入量、血压、心率和葡萄糖耐量。治疗后检查氧化应激和炎症标志物、脂质水平、心脏胶原沉积、心脏电功能、主动脉和肠系膜血管反应性。给 WKY 大鼠喂食 20 周的 HFHC 导致代谢综合征的出现，表现为腹部肥胖、血脂异常、葡萄糖不耐受和血压升高。研究发现，表儿茶素治疗可通过增加血清一氧化氮水平和降低 8-异前列腺素浓度来增强 HFHC 组的氧化应激状态。此外，WKY-HFHC 大鼠的 IL-6 水平降低。HFHC 组的脂质谱有所改善，WKY-HFHC 大鼠的 LDL 胆固醇和 TAG 水平降低，HDL 胆固醇水平升高。然而，表儿茶素无法有效预防 HFHC 喂养大鼠的体重增加、葡萄糖不耐受或高血压。总体而言，本研究结果表明表儿茶素有可能改善肥胖大鼠代谢综合征相关的潜在机制。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用AD8232和ESP32
妊娠糖尿病（GDM）被定义为怀孕期间发作或首次识别的任何程度的葡萄糖不耐症。1肥胖和全球超重的趋势上升构成了南亚人口中GDM的严重风险。2围产期并发症的发生似乎与GDM的发生率显着导致不良妊娠结局。事实是，糖尿病只是不仅影响母亲，而是新生的糖尿病，使它们易于诱使它们遭受各种新生儿不良后果，包括代谢和心脏疾病，以及呼吸困扰，以及神经系统障碍，包括神经系统障碍，损害了金属发育。2-4此外，低出生体重，巨大的感染和感染是GDM最常见的结果，其严重程度与母体血糖水平和年龄相等。2,5,6此外，在高血糖糖尿病母亲出生的新出生中，低血糖的风险更高。
人性心外膜脂肪组织表达葡萄糖 -
1个内分泌科，临床营养和心血管预防服务，IRCCS Policlinico San Donato，意大利圣多纳托·米兰（San Donato Milanese）； 2意大利米兰米兰大学生物医学，外科和牙科科学系； 3迈阿密大学医学系内分泌，糖尿病和代谢科，米勒医学院，1400 NW 10th Ave，Dominion Tower Tower Suites 805-807，迈阿密，美国佛罗里达州33136，美国； 4意大利米兰米兰大学生物医学科学系； 5意大利安科纳市理工大学肥胖中心实验与临床医学系； 6意大利圣多拉托·米兰的IRCCS Policlinico San Donato的心脏手术部； 7意大利米兰米兰大学生物医学技术与转化医学系研究与研究中心； 8放射学单位，IRCCS Policlinico San Donato，意大利圣多拉托米兰； 9临床营养单位，意大利巴勒莫市多克林大学医院； 10卫生部促进，母亲和儿童保育，内科和医学专业，意大利巴勒莫大学； 11迈阿密大学医学系心脏病学系，美国佛罗里达州迈阿密；和12个实验室医学服务1-临床病理学，IRCCS POLICLINICO SAN DONATO，意大利圣多拉托米兰
心心心肌病：一种疾病J-Wave综合征和特发性心室纤颤
本文中表达的观点不一定是编辑或美国心脏协会的观点。通讯：Elijah R Behr，马萨诸塞州，医学博士，心血管临床学术组，分子与临床科学研究所，圣乔治大学，伦敦圣乔治大学，克兰默露台，伦敦，SW17 0RE，EBEHR@SGHR@SGUL.AC.AC.AC.UK;或Amsterdam UMC的Ruben Coronel，位置AMC，Meibergdreef 9，1105 AZ Amsterdam，荷兰，电子邮件r.coronel@amsterdamumc.nl *r。 Coronel和E.R.behr同等贡献。有关资金和披露的来源，请参见第1630页。©2023作者。流通于美国心脏协会，Inc。发表这是根据Creative Commons归因许可条款的开放访问文章，该条款允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品。
ezh2控制心脏发育过程中心外膜细胞迁移
Zeste同源2（EZH2）的增强子是催化H3K27me3的开发中的重要转化调节剂。EZH2在心外膜发育中的作用仍然未知。在这项研究中，我们表明EZH2在人和小鼠心脏发育过程中都在心外膜细胞中表达。EZH2心外膜缺失导致心外膜细胞迁移，肌肉拨动发育不全和缺陷的冠状动脉丛发育，导致胚胎致死性。通过使用RNA测序，我们确定了EZH2在心脏发育过程中控制了心外膜细胞中金属蛋白酶3（TIMP3）的组织抑制剂的转录。功能丧失的研究表明，EZH2心外膜细胞通过抑制TIMP3表达来迁移。我们还发现，心外膜EZH2表达 - 诱导的TIMP3上调节会导致质谱法中胚胎心肌的细胞外基质重建。总而言之，我们的结果表明，心外膜细胞迁移需要EZH2，因为它阻断了Timp3转录，这对于心脏发育至关重要。我们的研究提供了对EZH2在细胞迁移和心外膜发育中的功能的新见解。
单核多核分析确定与冠状动脉动脉相关的人类心脏淋巴内皮细胞
心脏淋巴管在心脏的炎症，炎症，疾病和再生中起着重要作用。 人类胎儿心脏中发育中的心脏淋巴管与冠状动脉紧密相关，类似于斑马鱼心中的动脉。 我们确定了驻留在心外膜中的心脏淋巴内皮细胞的群体。 人类胎儿心脏的单核多核分析揭示了心脏内皮的可塑性和异质性。 此外，我们发现VEGFC在动脉内皮细胞中高度表达，为心脏淋巴发育的动脉缔合提供了分子基础。 使用细胞类型的集成分析，我们确定了由Prox1，淋巴管蛋白RELN标记的新型心脏淋巴内皮细胞种群，并富含ETV转录因子的结合基序。 我们报告了人类心脏淋巴管的第一个体内分子表征，并为了解胎儿心脏发育提供了宝贵的资源。心脏淋巴管在心脏的炎症，炎症，疾病和再生中起着重要作用。人类胎儿心脏中发育中的心脏淋巴管与冠状动脉紧密相关，类似于斑马鱼心中的动脉。我们确定了驻留在心外膜中的心脏淋巴内皮细胞的群体。人类胎儿心脏的单核多核分析揭示了心脏内皮的可塑性和异质性。此外，我们发现VEGFC在动脉内皮细胞中高度表达，为心脏淋巴发育的动脉缔合提供了分子基础。使用细胞类型的集成分析，我们确定了由Prox1，淋巴管蛋白RELN标记的新型心脏淋巴内皮细胞种群，并富含ETV转录因子的结合基序。我们报告了人类心脏淋巴管的第一个体内分子表征，并为了解胎儿心脏发育提供了宝贵的资源。