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G6PD的过表达/多动症 div>
帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，其特征在于黑质nigra pars compacta（SNC）中多巴胺能神经元的逐渐丧失和刘易身体的出现，主要由α-溶核蛋白蛋白的无溶量积累组成。帕金森氏病（PD）是全球老年人中第二常见的神经系统疾病，影响了全球人口的大约0.3％，60岁以上的个体患者患病率为1-3％（Tysnes and Storstein，2017年）。在巴西，一项研究表明，老年人的患病率为3.3％，这显着促进了该年龄段的发病率和死亡率（Bovolenta andFelício，2016年）。预测表明，到2040年，PD将影响1700万人，主要是男性，种族或族裔群体之间没有显着差异，而衰老是最重要的危险因素（Dorsey等，2018）。
Political-RAG：使用生成式人工智能从媒体内容中提取政治信息
摘要：在数字时代，媒体内容对于政治分析至关重要，它们通过新闻文章、社交媒体帖子、演讲和报告提供宝贵的见解。自然语言处理 (NLP) 改变了政治信息提取 (IE)，使事件提取和情感分析等任务自动化。传统的 NLP 方法虽然有效，但通常针对特定任务，需要专业知识。相比之下，由生成人工智能 (GenAI) 驱动的大型语言模型 (LLM) 提供了更集成的解决方案。然而，特定领域的挑战依然存在，这导致了检索增强生成 (RAG) 框架的开发。RAG 通过整合外部数据检索来增强 LLM，解决了与数据可用性相关的问题。为了展示 RAG 的功能，我们介绍了 Political-RAG 系统，该系统旨在从媒体内容（包括 Twitter 数据和新闻文章）中提取政治事件信息。Political-RAG 系统最初是为事件提取而开发的，为开发各种复杂的政治 IE 任务奠定了基础。这些包括检测仇恨言论、分析冲突、评估政治偏见以及评估社会趋势、情绪和观点。
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
DNA提取和采样方法对通过冷烟鲑和加工植物表面监测的细菌群落的影响
AurélienMaillet，AgnèsBouju-Albert，Steven Roblin，PaulineVaissié，SébastienLeuillet等。dna提取方法和采样方法对细菌群落的采样方法和采样方法，受16s rdna Metabarcoding在冷salmokeped salmon and Processing salmon and Processing surfaces中监测的细菌群落。食品微生物学，2021，95，pp.1-10。10.1016/j.fm.2020.103705。hal-03492706
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
固态培养真菌的超临界二氧化碳萃取产生偶氮酮
用于微生物专门代谢物的超临界液提取（SFE）方法在文献中非常稀少，限于液体培养。我们在这里提出了一种新的样品制备方法，以实现固态培养的专门代谢物的SFE。sfe参数，包括CO 2压力，提取细胞的温度和共溶剂的百分比，在核核酸菌群SNB-CN111的固态培养物（一种产生Azaphilone copments的丝状真菌）的情况下进行了优化。然后通过逆期液相色谱法与电喷雾电离和串联质谱法分析提取物的代谢组成。由METGEM软件产生的产生的分子网络允许在不同条件下提取的代谢产物的注释，从而根据Azaphilone亚家族的极性证实了裂缝的富集。首先，100％CO 2的分数比己烷浸渍高十倍，SFE方法的优化导致提取的产量是将CO 2与乙醇混合在一起时的两倍高，是乙醇2的高度，并且表明CO 2 /乙醇SFE是比标准浸润方法更环保和高效的量，以使其对Azaphilo-neSes的萃取相比。
文库组织处理，病毒DNA提取和NGS样品制备
对于成年果mo虫，请确保没有可检测到的AAV9中和抗体。这可以由宾夕法尼亚大学的Penn Vector Core（https://gtp.med.upenn.edu/intranethome/core-facilities-internalle/immunology）
纹理特征提取方法：调查
抽象的纹理分析用于非常广泛的场和应用，从纹理分类（例如，用于遥感）到分割（例如，在生物医学成像中），通过图像合成或模式识别（例如，用于图像inpainting）。对于这些图像处理过程中的每一个，首先，必须从原始图像中提取描述纹理属性的象征性特征。在过去的几十年中，已经提出了各种特征提取方法。每个人都有其优点和局限性：其中一些的性能不是通过翻译，旋转，affin和perspective变换来修改的；其他人的计算复杂性低；其他人再次容易实施；等等。本文对纹理特征提取方法进行了全面的调查。后者分为七个类：统计方法，结构方法，基于转换的方法，基于模型的方法，基于图形的方法，基于学习的方法和基于熵的方法。对于这七个类中的每种方法，我们介绍了概念，优势和缺点，并给出了应用程序的示例。这项调查使我们能够确定两类方法，特别是在将来值得关注的方法，因为它们的表现似乎很有趣，但是他们的详尽研究尚未进行。
Binahong（Anredera Cordifolia（十。）叶提取物的潜力作为伤口愈合剂，使用硅中抑制基质金属蛋白酶（MMP），并通过体外测定
伤口愈合过程经历了复杂的机制，需要很长时间。基于经验经验，比纳洪离开（Anredera cordifolia（十）steenis）治愈新鲜的伤口。这项研究旨在确定Binahong提取物作为通过硅和体外测试中伤口愈合的活性成分的潜力。使用具有多种不同溶剂的超声化方法提取叶子：乙酸乙酯 - 乙醇和乙醇水性比例确定。基于UHPLC-HRMS分析，96％乙醇提取物鉴定出187种化合物，70％乙醇提取物153种化合物，50％乙醇提取物105种化合物和乙酸乙酸乙酯提取物110化合物。在计算机研究中表明，具有MMP1的反式3-吲哚丙烯酸化合物的结合能为-8.0 kcal/mol，而MMP1天然配体产生-9.5 kcal/mol。使用MMP12的葡萄糖酸化合物产生-4.3 kcal/mol的结合能，而对于天然配体，MMP12产生-3.4 kcal/mol。两种化合物均在Anredera Cordifolia（十）steenis提取物，具有70％的乙醇溶剂。使用MTT方法使用超过24、48和72小时的纤维爆炸细胞增殖测定法进行了体外测定。在24小时孵育期间以70％乙醇提取的提取物显着增加了细胞增殖，但在48小时和72小时的孵育期间，它往往稳定。Anredera Cordifolia的70％乙醇（十） 与其他溶剂提取物相比，在8μg/mL –200μg/ml浓度下以8μg/ml –200μg/ml的浓度以显着增加细胞增殖。Anredera Cordifolia的70％乙醇（十）与其他溶剂提取物相比，在8μg/mL –200μg/ml浓度下以8μg/ml –200μg/ml的浓度以显着增加细胞增殖。这些结果表明Anredera Cordifolia的70％乙醇提取物（十）Steenis具有加速增殖过程的最佳活动，这可能是修复伤口的第一步。这项研究表明，Anredera Cordifolia的70％乙醇（十）Steenis作为伤口治疗剂有效。
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。