本综述对巨噬细胞及其基本机制在糖尿病心肌病(DCM)进展中所起的关键作用进行了全面分析。它首先讨论巨噬细胞的起源和多种亚型,阐明了它们的空间分布和细胞间通信的模式,从而强调了它们在DCM发病机理中的显着性。审查然后深入研究了巨噬细胞与DCM发作之间的复杂关系,尤其是侧重于在DCM条件下巨噬细胞采用的表观遗传调节机制。此外,审查还讨论了旨在针对巨噬细胞管理DCM的各种治疗策略。特别强调了天然食品成分在减轻糖尿病微血管并发症中的潜力,并检查了现有降血糖药物对巨噬细胞活性的调节作用。这些发现,总结在这篇综述中,不仅提供了巨噬细胞在糖尿病微血管并发症中的作用的新见解,而且还为未来的治疗研究和该领域的干预提供了宝贵的指导。
传统的还原主义方法已成功地用于获得有关单基因疾病和疾病的知识。然而,这种策略不足以探测和理解诸如糖尿病,代谢综合征(MS)和胰岛素相关疾病之类的复杂疾病,其中多种基因和系统受到干扰。理解这种复杂的相互关系和串扰需要整体或系统级集成,这可以通过单词/综合多摩学方法来实现。本研究主题探讨了单词和综合多摩s分析如何改变我们对代谢综合征,糖尿病和胰岛素相关疾病的机制,生物标志物和治疗靶标的复杂网络的理解。与还原主义的方法不同,单词/多摩斯技术为复杂疾病提供了整体观点,强调了它们有可能促进个性化医学的潜力,并具有针对性的疗法,并在针对这些疾病的情况下为这些疾病提供了新的希望。
在过去十年中,出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用,包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。
肠道微生物组成的显着变化与慢性肝病有关。使用临床前模型,已经证明乙醇/酒精诱导的肝病是通过粪便微生物群移植(FMT)传播的。因此,严重酒精性肝炎患者的存活率变得更好,这表明肠道菌群的构成和功能的变化在代谢肝病中起作用。泄漏的肠壁屏障在通过肠道微生物群的影响与代谢相关的肝脏疾病发展中起着重要作用。结果,可行的细菌和微生物产物可以传输到肝脏,引起炎症,导致肝细胞死亡并引起邻链反应。随着代谢相关的肝病的开始并变得更糟,肠道营养不良与免疫系统的变化,胆汁酸组成和肠道中微生物群的代谢功能有关。代谢相关的肝病及其自我永久疾病将使用临床前和人类研究的数据来证明。此外,我们总结了未靶向的治疗方法如何影响代谢相关肝病的肠道菌群,包括饮食变化,益生菌,抗生素和FMT。它讨论了靶向疗法如何改善各个地区的肝病。这些方法可以改善代谢相关的肝病治疗选择。
最后,我要感谢我的家人,感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲,并将继续这样做。爸爸,谢谢你们一直相信我。伊萨姆,我的哥哥,我希望我能成为你们的灵感源泉,正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法,这一成就,以及你们所说的成功,是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈,你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我,一直是我的力量源泉。海法,你的鼓励和陪伴让我脚踏实地,充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲,因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达,我为她感到无比自豪,你教会了我很多东西,我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti,我爱你。Wenti outi,wenti zeda,wenti zeda,wenti zeda……。
摘要:胸膜间皮瘤 (PM) 是一种可观察到上皮样、双相性和肉瘤样组织类型的癌症。肉瘤样 PM 以间充质特征为特征。多组学已用于在分子水平上表征上皮-间充质 (EMT) 表型。我们通过纳入 RNA 编辑分析为此做出了贡献。我们从两个 PM 队列中提取了上皮评分最高与最低的样本,并观察到 EMT 后内含子中的 RNA 编辑增加而 3′UTR 中的 RNA 编辑减少。在通过转录组学分析分层为两组的原代 PM 原代培养物中也观察到了同样的情况,其中一组富集了间充质特征。我们的数据表明,与在其他癌症类型中观察到的情况一样,RNA 编辑与 PM 中的 EMT 表型相关。
结果:有1,280个出版物符合19日,符合先天免疫的搜索策略,并于2022年1月1日至2022年10月31日出版。九百13篇文章和评论。美国的出版物数量最高(NP)为276,而没有自我引用的引用数量为7,085,而H-Index的H-Index为42,其中占总出版物的30.23%,其次是中国(NP:135,NC:135,NC:4,798和H-indindex:23),贡献了14.79%。关于NP的NP,Netea,Mihai G.(NP:7)来自荷兰是最有生产力的作者,其次是Joosten,Leo A.B.(NP:6)和Lu,Kuo-Cheng(NP:6)。法国法国研究型大学的出版物最多(NP:31,NC:2,071,H-INDEX:13),平均引文数(ACN)为67。免疫学杂志期刊具有最多的出版物(NP:89,NC:1,097,ACN:12.52)。“逃避”(强度1.76,2021-2022),“中和抗体”(强度1.76,2021-2022),“ Messenger RNA”(强度1.76,2021-2022),“线粒体DNA”,“力量DNA”(强度1.51,2021-2021-2022),“长度”(2021-2022),” Toll样受体”(强度1.51,2021-2022)是该领域的新兴关键字。
方法:对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析(WGCNA),寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物,构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后,采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血,并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。
心电图(ECG)是一种捕获心脏活动的电测量,是诊断心血管疾病(CVD)的金标准。但是,由于ECG需要使用用户参与,因此不可避免地进行心脏监测。相比之下,光电学(PPG)提供了易于收集的数据,但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势,最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术;但是,缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中,我们提出了一种基于变压器的新型体系结构,可从PPG重建ECG,并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换,并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意(SPA),这是一种效率方法,用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接,SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能,以重新构建PPG到ECG,超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型,在CVD检测中达到了95.9%的精度,并在PPG-BP数据集中评估了该模型,在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9%的精度,表明其一般能力。作为一种概念证明,一种名为Pearl(原型)的耳环可穿戴式可穿戴,旨在扩大护理点(POC)医疗保健系统。
○ 找工作 ○ 找主机 ○ 找资金 ○ 研究人员章程和守则 ○ 研究人员人力资源战略 ○ 养老金和 RESAVER ○ Science4refugees 计划