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需求侧数据和能效指标 - NET
能源效率指标是跟踪各种目的能源效率进度的关键（例如，政策制定，监视目标，制定能源预测，制定场景和计划以及基准测试）。本指南适用于专业人士和决策者，描述了能源最终用途数据的选择和良好实践，以及在国家一级的能源效率指标的开发。同时，它也可以用作评估工具，帮助各国/经济来定位其起点，并根据各自的国家利益和优先事项确定适当的目标。此处介绍的路线图涵盖了各个国家的咨询活动的结果，并提出了良好的实践和实践提示。它承认没有单一的解决方案，而是许多可能的途径，具体取决于国家环境和优先事项。路线图是一份战略文档，研究效率指标开发的整个价值链，从最初的数据和指标的需求出现到后来的传播和数据使用阶段，因此对于全球从业人员的开发中来说，这是一种有用的资源。
激酶调节的生物发光指标使大脑中的药物活性无创成像
＆这些作者同样贡献了相应的作者mzlin@stanford.edu异常激酶活性有助于大脑癌，神经变性和神经精神疾病的发病机理，但识别出在大脑中功能的激酶抑制剂，这是具有挑战性的。血液中的药物水平不能预测大脑的功效，因为血脑屏障可以阻止大多数化合物的进入。相反，评估大脑中的激酶抑制需要组织解剖和生化分析，这是耗时和资源密集的过程。在这里，我们报告了基于最近优化的荧光素酶卢西蛋白系统的激酶调节的生物发光指标（Kimbis），用于对大脑中药物活性的非侵入性纵向成像。我们开发了一个ERK Kimbi来报告RAS-RAF-MEK-ERK途径的抑制剂，为此，以前没有生物发光指标。erk kimbi区分脑渗透剂和非渗透剂MEK抑制剂，揭示了异种移植模型中的血肿瘤屏障泄漏，并报告了MEK抑制剂在天然脑组织和颅内内部异种移植物中的抑制剂抑制剂。最后，我们使用ERK Kimbi来筛选ERK抑制剂以提高脑功效，将Temuterkib鉴定为有前途的脑活动ERK抑制剂，这一结果不能仅靠化学特性。因此，金比斯能够对适合治疗脑疾病的激酶抑制剂的快速鉴定和药效学表征。然而，以前为治疗大脑以外的疾病而开发的大多数激酶途径抑制剂不会有效地越过血脑屏障（BBB）1,3,6。确定药物浓度的另一种方法异常激酶活性驱动中枢神经系统多种疾病的发病机理，包括大脑1-4中的原发性脑肿瘤和转移性癌症，神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病和帕金森氏病5,6，以及诸如双色性疾病和schizophrenia的精神疾病。因此，人们对开发新药有效抑制大脑中特定的激酶途径有很大的兴趣1,3,6。RAS-RAF-MEK-ERK途径的脑部佩里抑制剂将具有特别广泛的潜在应用。 在大量的实体瘤中，这种途径（以下简称RAS-ERK途径）过度活化，其中许多途径向大脑转移3,4。 例如，在上游受体酪氨酸激酶EGFR和HER2中通常观察到突变在肺和乳腺癌的脑转移中，以及黑色素瘤4中的B-RAF。 没有对RAS-ERK途径成分的抑制剂已被专门批准用于脑肿瘤，尽管许多人正在临床研究1-4,8。 抑制剂批准用于颅外癌症，可以针对原发性肿瘤的脑转移患者施用，但结果通常是混合的，直到最近才进行针对脑转移的临床试验4。 因此，对体内RAS-ERK途径抑制剂的颅内活性的快速评估对于识别哪种认可或实验化合物可能最成功。 在典型的药物发现工作中，在开始昂贵的体内功效研究之前，先筛选具有适当体外效力和选择性的候选分子，以获得合适的药代动力学。RAS-RAF-MEK-ERK途径的脑部佩里抑制剂将具有特别广泛的潜在应用。在大量的实体瘤中，这种途径（以下简称RAS-ERK途径）过度活化，其中许多途径向大脑转移3,4。例如，在上游受体酪氨酸激酶EGFR和HER2中通常观察到突变在肺和乳腺癌的脑转移中，以及黑色素瘤4中的B-RAF。没有对RAS-ERK途径成分的抑制剂已被专门批准用于脑肿瘤，尽管许多人正在临床研究1-4,8。抑制剂批准用于颅外癌症，可以针对原发性肿瘤的脑转移患者施用，但结果通常是混合的，直到最近才进行针对脑转移的临床试验4。因此，对体内RAS-ERK途径抑制剂的颅内活性的快速评估对于识别哪种认可或实验化合物可能最成功。在典型的药物发现工作中，在开始昂贵的体内功效研究之前，先筛选具有适当体外效力和选择性的候选分子，以获得合适的药代动力学。对于大脑以外的适应症，通常通过在给药后的不同时间测量血液中的药物浓度来评估药代动力学。然而，血液中的药物浓度与BBB 9引起的大脑浓度不同。因此，对于大脑靶标，药代动力学需要在药物给药后的不同时间获得脑组织，这是一种终末低通量手术。
可靠性指标对预测过程管理决策支持系统的使用、接受和偏好的影响
摘要 尽管数据、模拟技术和预测分析的可用性不断提高，但目前尚不清楚用户是否会信任决策支持系统 (DSS)，以及在何种条件下会信任。DSS 旨在通过更准确的预测和建议，帮助用户在专业任务中做出更明智的决策。这项混合方法用户研究通过分析 DSS 用户界面中集成可靠性指示对首次使用不确定情况下的流程管理的潜在影响，为信任校准研究做出了贡献。十位专门从事建筑数字工具的专家被要求在一个改造项目场景中测试和评估两个版本的 DSS。我们发现，虽然用户表示他们需要完全访问所有信息才能做出自己的决定，但 DSS 中的可靠性指示往往会让用户更愿意做出初步决策，用户会根据指示的可靠性调整他们的信心和依赖性。DSS 中的可靠性指示还增加了主观有用性和系统可靠性。根据这些发现，建议在可靠性指示设计中，从业者考虑在 DSS 用户界面中显示多个粒度级别的可靠性信息组合，包括可视化，例如交通信号灯系统，并为可靠性信息提供解释。进一步的研究方向
环境绩效指标
2019 2020 2021 能源 [百万 GJ] 能源消耗（能源使用量） 12.8 10.9 9.8 现场产生的可再生能源 0.0 0.0 0.0 购买的可再生能源 2.1 2.8 2.9 温室气体 (GHG) 排放量 [千吨二氧化碳当量] 范围 1，总计 484.9 378.3 352.8 范围 1，燃烧和工艺 356.6 287.0 264.1 范围 1，自有或租赁车辆 128.4 91.3 88.7 范围 2，基于市场 404.0 335.5 292.7 范围 1 和范围 2 总计（基于市场，不包括抵消） 888.9 713.8 645.5 范围 1 和范围 2 的能源消耗（基于市场，不包括补偿） 1 876.1 700.8 632.8 范围 2，基于位置 564.7 487.2 439.4 范围 3，购买的商品和服务 5,867.3 5,754.0 5,958.4 范围 3，资本货物 317.7 278.7 303.8 范围 3，燃料和能源相关活动 322.8 282.3 255.6 范围 3，上游运输和配送 308.5 319.9 199.6 范围 3，运营中产生的废弃物 37.4 27.9 26.4 范围 3，商务旅行 2 337.1 68.3 35.9 范围 3，员工通勤 148.5 103.5 127.2范围 3，下游运输和配送 160.6 145.7 62.5 范围 3，已售产品的使用 142.5 169.6 246.7 范围 3，已售产品的报废处理 134.5 124.5 121.5 范围 3 排放量总计 3 7,776.9 7,274.5 7,337.5 范围 1、范围 2 和范围 3 排放量总计 8,665.8 7,988.3 7,983.1 抵消额 4 29.8 33.6 -34.7 排放强度 温室气体排放量（基于市场的范围 1 和范围 2） 每百万美元销售额的 tCO2e 18.5 14.4 12.3 温室气体排放量（基于市场的范围 1 和范围 2） 每 FTE 的 tCO2e 8.4 6.6 6.1 SO2，单位销售额强度（吨二氧化碳当量/百万美元销售额） 0.0 0.0 0.0 NOx，单位销售额强度（吨二氧化碳当量/百万美元销售额） 0.0 0.0 0.0 大气排放量（公吨） 卤化挥发性有机化合物（VOC） 26.6 11.6 0.8 非卤化挥发性有机化合物（VOC） 406.8 443.0 304.7 因损失造成的臭氧消耗物质（ODS）排放量（公吨 R11 当量） 0.0 0.0 0.0 硫氧化物（SO2） 4.6 4.3 3.1 氮氧化物（NOx） 236.3 212.0 190.6 颗粒物 12.9 11.4 7.7 水（百万立方米） 所有区域的总取水量 5 66.8 54.7 47.6 地表水（总量） 9.1 7.0 6.5 地下水（总量） 48.3 41.7 35.3 第三方水（总量） 9.4 5.9 5.7 雨水收集量（总量） 0.0 0.0 0.0 所有区域的总排水量 66.7 54.5 46.6 直接排放到地表水（用于冷却） 55.5 46.1 38.9 总用水量 6 11.2 8.4 7.7 运营废弃物 7 （千公吨） 产生的废弃物总量 170.6 130.6 103.6 无害废弃物总量 70.6 68.7 66.7 有害废弃物总量 100.0 61.9 36.9 从处置中转移的废物总量 116.5 88.5 73.4 从处置中转移的废物百分比 68% 68% 71% 从处置中转移的无害废物 57.7 59.9 56.0 从处置中转移的危险废物 58.8 28.7 17.4 从处置中转移的无害废物百分比 82% 87% 84% 从处置中转移的危险废物百分比 59% 46% 47% 直接处置的废物总量 54.1 42.1 30.2 直接处置的无害废物 12.9 8.8 10.7 焚烧 8.4 5.3 5.7 填埋 4.1 3.0 4.7 其他处置方案 0.4 0.5 0.3 直接处置的危险废物 41.2 33.3 19.5 焚烧 37.2 31.7 18.4 填埋 0.4 0.4 0.0 其他处置方案 4.0 1.6 1.1
2063年议程 核心指标 概况 手册
ART 抗逆转录病毒疗法 ARV 抗逆转录病毒 AU 非洲联盟 AUC 非洲联盟委员会 COMESA 东部和南部非洲共同市场 CRING 国家目标指标报告 DHS 人口健康调查 EAC 东非共同体； ECLAC 拉丁美洲和加勒比经济委员会 FGM/C 女性生殖器切割 FIES 粮食不安全经验量表 FIES 粮食不安全经验量表 GDP 国内生产总值 GER 毛入学率 GNI 国民总收入 HIV 人类免疫缺陷病毒 IASB 国际会计准则委员会 IFRS 国际财务报告准则 ILO 国际劳工组织 IMF 国际货币基金组织 ISIC 国际标准行业分类 LSMS 生活水平衡量调查 M&E 监测和评估 MDG(s) 千年发展目标 MDGs 千年发展目标 MIC 多指标类集调查 MMR 孕产妇死亡率 MVA 制造业增加值 NCSH 国家卫生统计中心 NER 净入学率 NTBs 非关税壁垒 ODA 海外发展援助 PPP 购买力平价 R&D 研究与开发 REC 区域经济共同体 SADC 南部非洲发展共同体 SDGs 可持续发展目标 SLM 可持续土地管理SRH 性与生殖健康 STEM 科学、技术、工程或数学 STI 科学、技术与创新 STI 性传播感染 TB 结核病 TFTA 三方自由贸易协定 UNICEF 联合国儿童基金会 UN-IGME 联合国儿童死亡率估计机构间小组 WHO 世界卫生组织 WHS 世界卫生调查 WIPO 世界知识产权组织 WTO 世界贸易组织
毛细血管扩张性共济失调突变和毛细血管扩张性共济失调及 Rad3 相关激酶作为前列腺癌的治疗靶点和分层指标
DNA 损伤反应是细胞维持基因组完整性能力的重要组成部分，它通过对 DNA 损伤作出反应并减轻损伤，或启动不可修复损伤细胞的细胞死亡来维持基因组完整性。癌细胞经常利用这种反应来逃避细胞死亡，从而使突变细胞得以存活，并产生对化疗和放疗等 DNA 损伤剂的治疗耐药性。前列腺癌 (PCa) 细胞经常表现出 DNA 损伤反应基因的改变，包括毛细血管扩张性共济失调突变 (ATM)，这与侵袭性疾病表型有关。最近，聚 (ADP-核糖) 聚合酶 (PARP) 抑制的成功已导致临床批准了几种用于治疗转移性 PCa 男性的 PARP 抑制剂，然而，一个关键的限制是耐药性和复发的产生。另一种方法是选择性地靶向 ATM 和毛细血管扩张性共济失调和 Rad3 相关 (ATR)，由于它们处于 DDR 的最前沿，因此代表了有吸引力的药理学靶点。研究表明，ATR 抑制可与 PARP 抑制和其他癌症治疗协同作用，以增强抗肿瘤活性。ATM 缺陷是 PCa 的常见特征，ATM 和 ATR 之间存在合成致死关系，ATR 抑制可在 ATM 缺陷的 PCa 细胞中诱导选择性细胞死亡。当前的研究强调了在 ATM 缺陷的前列腺肿瘤中以 ATR 为治疗靶点的可行性，并结合其他治疗方法来提高整体疗效并降低治疗耐药性。ATM 还是一种重要的分子生物标记物，可将患者分层为有针对性的治疗组并帮助预测个性化医疗。
人体测量和肥胖指标以及2型糖尿病的风险：同类研究的系统评价和剂量反应荟萃分析
资格和研究选择了两个作者（AJ和AE）筛选了系统搜索中发现的所有研究的标题和摘要，以识别符合我们纳入荟萃分析标准的研究。我们选择了具有队列设计的研究（前瞻性和回顾性队列研究）；这是在成年人总体中进行的（> 18岁）；该测量的体重指数，臀部圆周，腰围，大腿圆周，腰围比，腰围比率，腰围比率比，身体肥胖指数，体形指数，体形指数，体内脂肪质量，脂肪质量，脂肪质量和内脏脂肪组织百分比，包括两个或多个定量类别；认为2型糖尿病的发生率是结果；这报告了参与者或人年的人数
探索巴基斯坦社会经济指标与高等教育机构学生入学率之间的关系
高等教育因其在培养人力资本方面发挥的作用而被视为国家经济发展的引擎。提供高等教育被视为对人力资本的生产性投资，旨在提高国家的生产能力。然而，不同社会经济地位的学生之间的入学率差距很大。弱势群体和优势群体之间的社会经济不平等日益扩大，这使得发展中国家政府很难招收更多的学生接受高等教育，因为学生的社会经济地位对他们是否优先接受高等教育起着决定性的作用。本研究旨在量化社会经济指标和基本情况对巴基斯坦高等教育学生入学率的影响。我们进行了一项描述性研究，涉及相关性、主成分分析 (PCA)、聚类和逐步回归，使用了 15 年的入学率和社会经济指标数据。除失业率（-0.39 至-0.57）外，各种社会经济指标与学生入学率之间的相关性均为正值，且非常显著（0.73 至 0.99）。PCA 显示，前两个成分影响最大，占总变异的 93.85%。入学率（总入学率和男性入学率）与一般政府支出和失业率呈显著关系，而女性入学率与一般政府支出呈显著关系。研究结果表明，社会经济因素可以作为高等教育学生入学率的重要预测因素。入学率的相关系数（R）和调整后的 R 2 的最小值范围为 0.875 至 0.748（女性入学率），而总入学率的最大值分别为（0.987 至 0.993 和 0.973 至 0.983）。研究结果将帮助教育家、社会科学家和政策制定者更好地了解社会经济指标与高等教育入学率之间的关联，从而制定未来的教育政策，提高高等教育入学率。
指南解释数据-nbn-批发市场指标-...
NBN Co 根据 NBN 服务运营记录保存和报告规则 (NBN SIO RKR) 向 ACCC 提供机密季度报告。NBN 批发市场指标报告 (报告) 中包含的数据摘录自 NBN SIO RKR 披露指示中规定的 NBN SIO RKR 数据。该报告由八个表格组成，以 Excel 电子表格的形式发布，每个表格都提供了 NBN 批发市场的不同视图。