“COVID-19 疫情带来的挑战凸显了项目交付和技术 (PD&T) 在推动整个 PETRONAS 数字化转型方面的优势。在 PETRONAS 三管齐下的增长战略的指导下,我们将推动整个集团的发展并实现三大业务部门的价值最大化,并继续采取果断、主动的行动,巩固差异化产品组合,并通过创新提升低碳能源交付水平。我们利用数据、技术和数字解决方案的力量来推动卓越运营并创造增长机会。我们提供并部署技术和数字解决方案,为业务运营带来重大变化,丰富和改善 PETRONAS 在能源行业内外的客户和利益相关者的生活。” 项目交付和技术高级副总裁 Bacho Pilong
这些方案是在患者对治疗没有反应并出现病毒学失败时开始的。如果怀疑出现这种情况,应与专家密切协调治疗患者,并且必须将血液样本送至 RITM 进行 HIV 药物耐药性检测,然后才能转为二线治疗。
摘要背景:非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是慢性肝病的最常见原因,常见于 2 型糖尿病 (T2D) 患者。NAFLD 与过度肥胖有关,患病率可能因 BMI 亚组而异。关于非洲(尤其是尼日利亚)T2D 患者中 NAFLD 的患病率,仍然存在相互矛盾的报道。我们研究了一组 T2D 患者中 NAFLD 的患病率及其与肥胖的关系。方法:在两个月内,对伊巴丹大学学院医院糖尿病诊所就诊的 147 名连续 T2D 患者进行了横断面研究。获取了临床病史和人体测量指标;此外,还采集了血样并分析了 FBS、HbA1c、空腹血脂谱、HBsAg、抗 HCV、ALT、AST、ALP、GGT 和白蛋白。肝脏超声检查由经验丰富的超声医师进行。数据借助预先测试的半定量问卷收集,并使用 SPSS 软件 15.0 版进行分析。结果:在 139 名数据完整的参与者中,2 型糖尿病患者的 NAFLD 患病率为 46%,平均 (SD) BMI 为 27.4 (5.6)。患有 NAFLD 的参与者明显肥胖,尤其是肥胖亚组与非 NAFLD 参与者相比 [分别为 32 (50.0%) 和 5 (6.7%),p = 0.001]。与 NAFLD 相关的因素包括女性、年龄较大、BMI 增加、腰围增加、血清甘油三酯升高、HbA1c 水平升高和碱性磷酸酶水平升高。性别、BMI、腰围和血清 ALP 与 NAFLD 独立相关。值得注意的是,与非 NAFLD 患者相比,NAFLD 患者的血清 ALP 水平升高:平均值 (SD) = 30.6 (16.5) 和 23.7 (15.3) (p = 0.020)。结论:NAFLD 在 2 型糖尿病患者中相对常见,与过度肥胖和碱性磷酸酶升高有关。饮食和生活方式的改变可以在降低这些疾病的患病率方面发挥关键作用。此外,ALP 可能是评估 NAFLD 进展的有用标记。
犬乳腺肿瘤具有作为转化肿瘤学中自然发生的乳腺癌模型的巨大潜力,因为它们与人类乳腺肿瘤具有相同的环境风险因素、关键组织学特征、激素受体表达模式、预后因素和遗传特征。我们旨在开发允许对犬乳腺肿瘤 (CMT) 进行功能分析的体外工具,因为我们对驱动这些异质性肿瘤生长的潜在生物学了解甚少。我们建立了来自 16 名患者的 24 个类器官系的长期培养,包括来自正常乳腺上皮或良性病变的类器官。CMT 类器官重现了它们所来自的原发组织的关键形态学和免疫组织学特征,包括激素受体状态。此外,遗传特征(驱动基因突变、DNA 拷贝数变异和单核苷酸变异)在肿瘤-类器官对中得到保留。我们展示了 CMT 类器官如何成为体外药物测定的合适模型,并可用于研究特定突变是否可预测治疗结果。此外,我们可以对 CMT 类器官进行基因改造,并使用它们进行汇集的 CRISPR/Cas9 筛选,其中文库表示得到准确维护。总之,我们提出了一个强大的 3D 体外临床前模型,可用于转化研究,其中可以从同一患者体内繁殖来自正常、良性和恶性乳腺组织的类器官,以研究肿瘤发生。
铁凋亡是一种以氧化应激和铁依赖性方式调节细胞死亡的新兴形式,主要是由活性氧(ROS)过量产生引起的。操纵铁铁作用已被认为是抑制肝肿瘤生长的有前途的治疗方法。然而,肝癌抗铁毒性的抗性发展在癌症治疗中构成了重大挑战。翻译后修饰(PTMS)是关键的酶促催化反应,可以共价调节蛋白质构象,稳定性和细胞活性。此外,PTM在各种生物学过程中扮演关键作用,并在包括铁质吞噬作用的各种生物学过程中发挥作用。重要的是,与铁凋亡有关的关键PTM调节剂已被确定为癌症治疗的潜在靶标。近年来,已经对两种蛋白质SLC7A11,SLC7A11,GPX4的PTMS功能进行了广泛研究。本综述将总结PTM在肝细胞相关蛋白中在肝细胞癌(HCC)治疗中的作用。
•Barodiya,V。K.(2022)。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能,包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性:研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上,以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo,X.,Wang,Y。,&Lee,L。(2021)。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架,用于使用精度,回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性:研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能,从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
引用黄,Tony P.,Zachary J. Heins,Shannon M. Miller,Brandon G. Wong,Pallavi A. Balivada,Tina Wang,Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41,no。1(2022):96-107。doi:10.1038/s41587-022-01410-2
