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糖尿病和肝硬化：诊断和管理的当前概念
然而，由于最近的研究表明，在初级保健和糖尿病诊所中，NAFLD和晚期肝脏疾病的较高流行率高于NAFLD和晚期肝脏疾病，[7-10]结合了最近的多学科共识性陈述和临床实践指南，这些指南迅速发生了变化。[11 - 13]该领域的另一个挑战是，由于有关肝功能评估的数据有限（是否保留）[14]以及最近对非侵入性纤维化测试的引入以定义早期cirrhosis，因此肝硬化的定义是高度异常的。[15,16]最后，鉴于全球NAFLD的负担增加，[17]在肝硬化患者中对T2DM的管理可能会成为临床实践中越来越普遍的问题。在CLD中，纤维化的进展是主要的预后驱动力，阶段范围从无或轻度纤维化（F0 - F1）到显着（F2），高级（F3）纤维化以及最终cirrhosis（F4）。Baveno VI共识[18]引入了分解的晚期慢性肝病（CACLD或F3 - F4）概念，以强调CLD过程中疾病严重程度的连续性。作为肝硬化是一个具有广泛临床光谱的异质实体，从无症状的肝功能正常的患者到具有众所周知的并发症的终末期肝病（腹水，HE，胃肠道出血和jaundice），对于读者阐明本文审查的定义非常重要。“补偿”肝硬化对应于从未经历过并发症和正常肝功能的患者。“代偿性”肝硬化包括通过2种不同的途径发生的更广泛的临床光谱：一种非急性（NAD）和急性（AD）途径。[19] NAD的负债表现为腹水的缓慢发展或轻度1或2级，或黄疸，而不需要住院，而AD分解为2或3级腹水，急性，他，胃肠道出血，以及以前经验丰富的患者，胃肠道出血，任何类型的急性细菌感染。本评论旨在提供有关肝硬化与糖尿病之间关系的更新，重点是肝硬化患者的糖尿病的诊断和管理。
收到
10参见一般订购号4445在4-8，引用2012 LNG出口研究，77 FED。reg。73,627（2012年12月11日），可在http://energy.gov/sites/prod/files/2013/04/f0/fr_notice_two_part_study.pdf（LNG Extort研究的可用性通知）中获得。化石能源办公室的美国Dep't Energy，请求更新EIA 2012年1月对液化天然气导出方案的研究，可在http://energy.gov/fe/fe/downloads/request-ulloads-eia-eia-eia-s---eia-s----eia-s--1n-s--1n--study-natural-liquefied-natural-gas-gas-export-scenarios（5月29日）（2014年5月）（2014年）（2014年）（2014年）赖斯大学贝克研究所和牛津经济学的能源研究中心，增加了美国LNG出口的宏观经济影响（2015年10月29日），可在http://energy.gov/sites/sites/prod/prod/prod/2015/2015/12/12/12/27/2015151515151113_MACRO_IMPACT_EXTFF; NERA经济咨询，市场的宏观经济成果确定了美国LNG出口水平（2018年6月7日），请访问https://wwwwww.energy.gov/sites/prod/prod/prod/prod/2018/06/f52/macroecoreconomicic;11订单号4445在54。12 ID。13参见，例如，2018年出口研究；另请参见美国的能源，研究液化天然气出口的宏观经济结果； 2018年LNG出口研究的可用性通知书和评论请求，83 FED。reg。27,314（2018年6月12日）;美国的精力，研究液化天然气出口的宏观经济结果；对研究中收到的评论的回应，有83个美联储。 reg。 67,251（2018年12月28日）。 14参见一般任期的扩展策略声明，85美联储。 reg。27,314（2018年6月12日）;美国的精力，研究液化天然气出口的宏观经济结果；对研究中收到的评论的回应，有83个美联储。reg。67,251（2018年12月28日）。 14参见一般任期的扩展策略声明，85美联储。 reg。67,251（2018年12月28日）。14参见一般任期的扩展策略声明，85美联储。reg。，第52,243页，引用了美国能源信息管理局的年度能源展望2020年（2020年1月29日），请访问https://www.eia.gov/outlooks/aeo/pdf/aeo/pdf/aeo/pdf/aeo2020.pdf（“ AEO 2020”），可通过2050年投入2050年的自然气体供应和价格，以供2050年投射为2050年。
论文内容的摘要
[纸质评论摘要] 1。文章内容本文通过使用TOL2 transposon将导向RNA（GRNA）敲入基因组来建立了一种方便地创建条件敲除小鼠的方法。 2.纸质评论1）为研究目的而开创性和独创性，使用特定周期和组织特异性的条件敲除小鼠至关重要，以分析单个水平的基因功能。但是，传统的CRE/LOXP方法需要多种小鼠菌株的交配，这需要时间和精力。在此背景下，申请人结合了三个现有系统：转座系统，CRE/LOXP系统和CRISPR/CAS9系统，以建立一个系统，允许在短时间内更加方便地创建有条件的淘汰小鼠。这种观点值得认可。 2）社会意义从这项研究中获得的主要结果如下。 1。cag-creer小鼠和rosa-lsl-cas9敲入小鼠被体外受精，质粒和TOL2转座子mRNA，其在TOL2识别序列中夹在小鼠酪氨酸酶的GRNA之间的序列，将Tyr GRNA插入了Born Born Rece的6.3％-13.6％中。 2。当他对出生的小鼠施用他莫昔芬时，在某些情况下观察到头发颜色的变化有限。 3。在三只小鼠（TG1、2、3）中观察到缺失和插入3.1％，6.8％和7.5％的酪氨酸酶基因。 4。当F0雄性小鼠交配时，11.1％的F1小鼠显示GRNA盒传播。如上所述，申请人已经建立了一个系统，该系统允许在短时间内更方便，更简单地创建有条件的敲除小鼠。可以说这是一项有用的研究发现，可以加速个人水平的基因的功能分析。 3）在这项研究中，使用T7分析和深层测序分析了GRNA的基因组裂解，并使用PCR或Southern印迹分析了下一代小鼠中GRNA盒的传播。这种方法是在足够的分子生物学实验技术的支持下进行的，这表明申请人的知识和技术技能在研究方法上足够高，同时可以看出，这项研究是在非常谨慎的准备中进行的。
John Glongstun
1。背包语言模型。在计算语言学协会年会（ACL）年会2023年。接受率：23.5％未偿还纸张奖：39 /3872纸提交。约翰·休伊特（John Hewitt），约翰·加斯敦（John Glongstun），克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning），珀西·梁（Percy Liang）。2。通过生成预训练的旋律转录。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2022中。接受率：43.3％的克里斯·多纳休（Chris Donahue），约翰·加斯敦（John Glongstun），珀西·梁（Percy Liang）。3。扩散lm改善可控文本生成。神经信息处理系统的进步（神经）2022。接受率：25.6％的口头呈递。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。 4。 淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。 神经信息处理系统的进步（神经）2021。 接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。 奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。 5。 通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。 在机器学习国际会议（ICML）2021中。 接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。 6。 使用连续时间梯度更快地学习。 动态与控制学习（L4DC）2021。 7。 8。 9。 10。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。4。淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。神经信息处理系统的进步（神经）2021。接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。5。通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。在机器学习国际会议（ICML）2021中。接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。6。使用连续时间梯度更快地学习。动态与控制学习（L4DC）2021。7。8。9。10。塞缪尔·阿恩斯沃思（Samuel Ainsworth），肯德尔·洛里（Kendall Lowrey），约翰·康斯敦（John Glongstun），扎伊德·哈科伊（Zaid Harchaoui），悉达多·斯里尼瓦萨（Siddhartha Srinivasa）。一种信息瓶颈方法，用于控制理由提取中的简洁性。自然语言处理中的经验方法（EMNLP）2020。接受率：24.5％Bhargavi Paranjape，Mandar Joshi，John Glongstun，Hannaneh Hajishirzi，Luke Zettlemoyer。用深的生成先验的源分离。在国际机器学习会议（ICML）2020中。接受率：21.8％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。卷积作曲家分类。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％苛刻的Verma，John Glongstun。耦合复发模型，用于复音音乐组成。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。11。监督音乐转录的不断增长和数据增强。在国际声学，言语和信号处理（ICASSP）2018中。接受率：49.7％的口头介绍。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。12。用于多个F0估计的频域卷积。Mirex摘要（技术报告）2017。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。13。音乐网：从头开始学习音乐的功能。在2017年国际学习表征会议（ICLR）。接受率：39.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Sham M. Kakade。
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