1。Shakunthala Manay和Shadakhraswamy的食物事实和原则。2。Srilakshmi的食品科学,第二版,2002年3。Swaminathan的食品科学,化学和实验食品。4。诺曼(Norman)的食品科学。5。Griswold R.M.对食品的实验研究6。Helen Charley的食品科学。7。Vijaya Khader,印度农业理事会食品科学技术教科书
乳腺癌是女性死亡的主要原因。在治疗这种疾病方面已取得了巨大进步,芳香酶抑制剂(AIS)已被认为是基石。它们的特征是高效率和低毒性。作者回顾了可用文献和定义的状态AI管理。这项研究旨在帮助临床医生在日常临床实践中同样权衡患者的需求和疾病控制率的需求。今天,AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。 在这项研究中,专家小组回顾了有关AIS使用的文献,讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用,从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌,以及其有关效率和毒性的管理。 鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果,临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康,心血管系统和代谢的不利影响。 目前,除了癌症治疗外,患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要,尤其是在选定的患者中,例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。 对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。今天,AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。在这项研究中,专家小组回顾了有关AIS使用的文献,讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用,从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌,以及其有关效率和毒性的管理。鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果,临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康,心血管系统和代谢的不利影响。目前,除了癌症治疗外,患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要,尤其是在选定的患者中,例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。
mung bean是一种重要的经济作物,被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物,被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中,一百种种子重量(HSW)对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线(RIL)人群,这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的,以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座(QTL)。我们识别了HSW的5个QTL,每个QTL都解释了2.46 - 26.15%的表型差异。其中,QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射,解释了表型变化的16.65-26.15%。精细的映射和基于地图的克隆程序,以及重组的后代测试,有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
背景:肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征 (ME/CFS) 是一种使人衰弱的慢性疾病,迄今为止尚未发现诊断生物标志物。根据元研究,其患病率高达 0.89%,四分之一的患者卧床或居家,这对公共卫生构成了严重挑战。由于与疾病爆发和疾病浪潮的联系,人们鼓励对炎症 - 免疫轴进行研究。最近,我们小组的研究表明,β2-肾上腺素能 (抗 b 2AdR) 和毒蕈碱乙酰胆碱 (抗 M4) 受体的抗体对 ME/CFS 的进展表现出敏感性。本研究的目的是调查炎症组(以干扰素 (IFN)-g、肿瘤坏死因子 (TNF)-a、白细胞介素 (IL)-2、IL-21、Il-23、IL-6、IL- 17A、激活素-B、免疫组 (IgG1、IgG2、IgG3、IgG4、IgM 和 IgA) 为特征)和基于受体的生物标志物(抗 M3、抗 M4 和抗 b2AdR))的联合潜力 - 用于评估 ME/CFS 进展,并确定未来前瞻性临床研究中验证的最佳选择。
印度卓越的经济发展轨迹证明了其包容性增长和创新驱动发展的愿景。通过实施前瞻性政策、打造强大的基础设施和拥抱数字化转型,印度正在重新定义其全球地位。作为增长最快的大型经济体,印度未来两个财年预计将保持 6.7% 的稳定增长,继续领先全球同行,巩固其在经济复原力和进步方面的领先地位。从统一市场的商品和服务税到创业印度和生产挂钩激励计划等支持创业和制造业的举措,印度正在建设一个充满活力和强劲的经济。凭借这一势头,印度将塑造全球经济的未来,在实现前所未有的进步中展现雄心、复原力和战略治理的力量。
摘要 人工智能是科学领域中为数不多的几个几乎每个人(包括专家和非专家)都有某种看法的领域之一。有些人认为它带来了巨大的好处,另一些人认为它会带来危险,还有一些人认为两者兼而有之。另一方面,对于人工智能是什么以及它做什么,没有普遍的共识,这是不寻常的。智能通常意味着获取、记忆和处理某些知识的能力。尽管也有人认为人工智能的核心目标是模仿人类智能,但人工智能的大多数子领域都有不同的目标。它通常是解决组合爆炸的问题,其中可能性的数量如此之大,以至于无法在合理的时间内系统地检查。人工智能的大多数任务可以用算法、搜索、演绎和归纳推理以及其他精确的数学概念来描述。只有一小部分研究人员处理旨在实现一般人类式推理的方法。人工智能由几个子领域组成,其内容似乎松散地联系在一起。那么问题是它们有什么共同点,除了它们大多都处理出现大量可能性的问题,而这些问题无法通过系统搜索进行检查。有多种方法可以将人工智能的所有子领域统一到一个统一的框架中。其中一种方法是基于代理可以自行采取一些行动。另一种方法将解决问题的过程置于中心地位。解决阶段通常包括:建模,即用严格的数学术语描述给定的问题;解决用数学术语描述的问题;解释和分析解决方案。
提供了一些优秀的申请人,即文学与科学学院的替代专业。由于空间限制(或由于重大的准备要求,您的首选专业专业的入学)是选择性的。不幸的是,空间与应用程序的比率使得对特定专业的竞争激烈。这些专业中可用的座位数量严格限制了可能的入学率。对于转移申请人,需要进行特定的重大准备,在审查了您的申请后,我们发现您缺少重大准备或不符合GPA要求。
主要的抑郁症(MDD)在社会(1)中是一种高度普遍的状况,其特征是严重,持久,不易抑郁症,无能为力,无能为力和内gui(2)。MDD可以导致残疾,并且与死亡率的增加有关(3)。MDD最常见的药理学治疗方法是选择性5-羟色胺再摄取抑制剂,5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂,以及其他选择性靶向神经递质的相关药物(4)。对MDD成年人的21种常见抗抑郁药的荟萃分析发现,所有这些都比安慰剂在改善抑郁症状严重程度方面更有效,但效果大小很小(5)。这些药物的作用延迟,需要数周到几个月的治疗,高副作用率,高复发率和慢性剂量(6)。因此,需要更有效且需要更快地改善抑郁症状的新疗法。新型的药理学干预措施,例如氯胺酮/埃斯酮胺(7)或psilocybin(8),在治疗MDD患者方面表现出积极的结果,并有可能提供更好的保护。用单一或多个输注氯胺酮治疗抑郁症是安全有效的(9,10)。此外,多次输注氯胺酮具有累积和持续的抗抑郁作用(9)。最近的系统评价发现,埃斯酮胺和psilocybin可有效减轻抑郁症状,克服了一些局限性,可以认为是可能的新型抗抑郁药(11)。与psilocybin相比,氯胺酮具有更高的成瘾和毒性作用的潜力(12、13),例如溃疡性膀胱炎(14)。psilocybin是一种天然存在的精神活性生物碱,是许多血清素能受体的无可选择激动剂,尤其是5-羟色胺2A(5-HT 2A)(5-HT 2A)(15)。越来越多的研究表明,psilocybin可以有效治疗情绪障碍并减轻焦虑和抑郁症状(16)。然而,psilocybin的RCT(8、17-20)的发现,检查了MDD患者的psilocybin的效率和耐受性。先前的系统评价和荟萃分析检查了psilocybin对MDD患者的效率和耐受性。其中一些评论包括原发性抑郁症和继发性抑郁症(21-23),而其他一些评论仅专注于继发性抑郁症,例如生命 -
[注意:在有微生物学和生物技术的教师可用性的大学中,这些章节需要通过微生物学和生物技术学院来处理。在其他大学中,上述主题应由植物学和动物学教师处理]