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尼日尔四个地区血吸虫病和土源性蠕虫病大规模药物管理主流化的混合方法评估
摘要。在尼日利亚，针对血吸虫病 (SCH) 和土源性蠕虫病 (STH) 的大规模药物管理 (MDA) 经常与其他获得更多外部资金的项目协调进行。随着这些项目达到停止 MDA 的里程碑，SCH 和 STH 项目可能需要过渡实施，或“主流化”，以支持国内支持。在主流化之前 (2021 年) 和之后 (2022 年) 在四个地区进行了一项混合方法研究，以评估其对 MDA 覆盖率的影响。在主流化前后，每个地区的 30 个村庄进行了家庭调查。所有选定的社区都有资格接受 STH 治疗；约三分之一有资格接受 SCH 治疗。大规模药物管理主要在学校进行。主流化前共有 5,441 名学龄儿童被纳入，主流化后共有 5,789 名被纳入。大规模药物管理的覆盖率各不相同，但总体而言，甲苯咪唑的覆盖率从主流化前的 81% 下降到主流化后的 76%（P=0.09）；吡喹酮的覆盖率从 73% 显著下降到 55%（P=0.008）。几乎在每一次调查中，未入学儿童或报告出勤率低的儿童的覆盖率都显著较低。在定性部分，与不同利益相关者进行了 173 次访谈和 74 次焦点小组讨论。受访者对主流化后 MDA 的未来深感悲观，并强烈支持逐步过渡到完全政府所有。参与者制定了有效主流化的建议：政府明确预算分配、强有力且有针对性的培训、建立信任和全面宣传。尽管参与者对 SCH 和 STH 计划在外部支持减少后能否持续下去缺乏信心，但初步结果表明，在纳入主流 1 年后，MDA 覆盖率仍能保持较高水平。
深入了解基于机器学习的棕榈酰化...
摘要背景：乳腺癌是影响全球众多女性的普遍公共卫生问题，与棕榈酰化（一种翻译后蛋白质修饰）有关。尽管人们对棕榈酰化越来越关注，但其对乳腺癌预后的具体影响仍不清楚。这项工作旨在确定与乳腺癌棕榈酰化相关的预后因素，并评估其在预测化疗和免疫疗法反应方面的有效性。方法：我们利用“limma”包分析乳腺癌和正常组织之间棕榈酰化相关基因的差异表达。使用“WGCNA”包识别中心基因。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) Cox 回归分析，我们确定了与棕榈酰化相关的预后特征，并使用“regplot”包开发了预后列线图。使用免疫表型评分 (IPS) 和“pRophetic”包评估模型对化疗和免疫疗法反应的预测值。结果：我们鉴定出211个与棕榈酰化相关的差异表达基因，其中44个显示出预后潜力。随后，我们建立了一个包含11个棕榈酰化相关基因的预测模型。根据中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组。研究结果显示，高风险组个体的生存率较低，而低风险组个体的免疫细胞滤过率增加，对化疗和免疫治疗的反应性改善。此外，我们还建立了BC-棕榈酰化工具网站。结论：本研究开发了第一个基于机器学习的棕榈酰化相关基因预测模型并创建了相应的网站，为临床医生提供了改善患者预后的宝贵工具。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
营养蠕虫感染和糖尿病的年度审查：占风险改善的机制
2型糖尿病（T2D）的全球患病率正在迅速增加，到2035年，预计有6亿例。虽然由于卫生和医疗保健的改善，诸如蠕虫感染之类的感染性疾病已经减少，但最近的研究表明，蠕虫感染与T2D之间存在联系，与蠕虫症之间的联系与血管瘤，nippostrogstrogstrogstrognos，nippostrogstrogstrongylus，nippostrongylus，strong yserlloidies，strong ligsomoides和heligmosomoides and Heligmosomides and Heligmosomides潜在地降低或降低了人类和动物的模型。蠕虫感染通过促进先天和适应性免疫系统之间的相互作用来增强宿主免疫力。在T2D中，1型免疫反应被抑制并增加2型反应，扩大调节性T细胞和先天免疫细胞，特别是2型2型免疫细胞和巨噬细胞。本文回顾了最近的研究阐明了有关蠕虫感染对T2D的有利影响。所确定的潜在防御机制包括增强的IN-素敏感性和降低的炎症。研究的研究结果研究了调查寄生虫蠕虫及其衍生物的研究结果，强调了有望防御T2D的途径。
多重缠绕和瓦尔米耶拉合作
合作细节包括重新安置线缆和电缆设备，以及整合两家公司的技术专长、专业知识和资源。此次合作将显著提高生产能力和产能，确保供应链更加稳健、响应更加迅速。拉脱维亚工厂的战略位置将缩短交货时间，改善对欧洲客户的服务，同时提供卓越的经济效益和客户满意度。最重要的是，我们将保留完整的 MWC 产品组合，确保我们尊贵的客户能够获得与他们今天购买的相同质量的产品。
治疗结直肠癌的广谱驱虫药
阿苯达唑 (ABZ) 和甲苯达唑 (MBZ) 以其广谱抗寄生虫特性而闻名，已成为癌症治疗的有希望的候选药物，尤其是结直肠癌 (CRC)。这篇小型综述研究了 ABZ 和 MBZ 的抗癌潜力，重点关注它们的作用机制、临床疗效和药代动力学挑战。这两种药物都能抑制微管聚合，诱导癌细胞凋亡，并在临床前和临床研究中表现出显著的肿瘤抑制作用。尽管 ABZ 和 MBZ 具有既定的安全性，但它们的生物利用度低限制了它们的治疗潜力，因此需要开发先进的配方来增强药物的吸收和疗效。目前的临床试验继续探索它们在 CRC 中的有效性，突出了这些重新利用的驱虫药作为癌症治疗的经济、安全和有效的替代品的潜力。进一步的研究对于优化它们的临床应用和确认它们在肿瘤学中的治疗益处至关重要。
Khaya Grandifoliola茎皮与Heligmosomoides Polygyrus的乙醇和水提取物的驱虫活性：体外和计算机方法 一种基于电路的方法来调节帕金森氏病 海洋古细菌的烷烃厌氧降解 海洋古细菌的烷烃厌氧降解 了解锂离子电池的混合正极电极中的电荷传递动力学 假酶Trib3对HER2受体途径进行负调节，并且是腔内乳腺癌良好预后的生物标志物 通过靶向甲戊酸途径来克服PLK1抑制剂耐药性，以损害大肠癌中的AXL扭曲轴 对可充电毫克电池潜力的实用观点 光电和光学温度测定法 通过二氧化硅微粒过滤对白葡萄酒的微生物稳定1 从神经系统到精神疾病 葡萄园中的微生物群生态系统服务 用钙离子 - ... 功能化的粉末有机涂料 跨性粪便微生物群移植对成年大鼠代谢和激素状态的影响 在部分免疫和再感染下结构化种群中的疫苗接种策略 肠道菌群和糖尿病：研究，翻译和... SUMO对神经系统发展的控制 RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺 量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
1医学与药学学院微生物，血液学和免疫学系，DSchang大学，P.O。Box 96, Dschang, Cameroon 2 Laboratory of Tropical and Emerging Infectious Diseases, Buea, Cameroon 3 Molecular Design and Synthesis, Department of Chemistry, KU Leuven, Celestijnenlaan 200F, Leuven B-3001, Belgium 4 Department of Biomedical Sciences, Faculty of Health Sciences, University of Bamenda, P.O.Box 39，Bambili，喀麦隆5综合系统生物学研究所（I2SYSBIO），Valencia的CSIC-大学，Paterna 46980，西班牙6日6医学实验室科学系，Bamenda大学卫生科学学院，P.O. BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。 box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国>Box 39，Bambili，喀麦隆5综合系统生物学研究所（I2SYSBIO），Valencia的CSIC-大学，Paterna 46980，西班牙6日6医学实验室科学系，Bamenda大学卫生科学学院，P.O.BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。 box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国>BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国