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发现马来人的六种主要遗传特征
马来人群的基因组 DNA 研究揭示了这个人种的历史、起源和生物学特征。本文探讨了对马来人群进行的人口研究中所发现的显性遗传特征。这项研究还发现证据表明马来人不是移民种族。通过微阵列技术，研究显示马来人群具有6种显性基因，反映了马来帝国各个社区之间的迁徙和互动历史。参考使用STR和SNP标记的法医DNA研究以及Y-DNA和mtDNA单倍群分析，结果表明，尽管与马来祖国以外的人群（包括南亚和东亚）进行了基因混合，但马来祖国原住民的遗传关系仍然存在。研究人员还研究了与阿拉伯、非洲、印度支那、中国和日本等外部人群的遗传关系，反映了广泛的海上贸易的古老历史。研究还发现了几种与牛奶过敏、糖尿病和高血压有关的基因，这些基因在马来人中较为常见。这些发现对于开发更有效的营养基因组学和药物基因组学具有重要意义。然而，开发更广泛的基因组数据库仍面临挑战。全球参考组的开发和共享涉及国际合作，以确保基因发现能够应用于不同的种族群体。关键词：马来DNA； DNA的性质；人口研究。引言马来人群的 DNA 特征研究是近年来遗传学和人类学领域出现的重要课题。随着基因组技术的进步，对马来人DNA的研究不仅揭示了该民族的历史和起源，而且还提供了有关他们的生物学和健康状况的见解。马来人并不是马来西亚或苏门答腊新出现的人种，而是在马来世界早已存在。本研究中对马来世界的定义是马来侨民迁徙和回归的广大地区，可以通过基因和历史研究进行追溯。该地区的范围从西部（马拉加岛）到东部（夏威夷-拉帕努伊岛），从北部（福尔摩莎岛）到南部（毛利-萨摩亚岛），具体来说是沿海地区和岛屿。然而，在几次发生的大洪水期间，马来人便通过河流进入中国大陆南部（云南）的山区。洪水退却后，他们又回到了海边。
体育锻炼减轻背痛的有效性...
DIV>系统评价：体育锻炼在减轻老年人系统评价中的下背痛的有效性：体育锻炼在减轻老年Sunaryo Joko Waluyo 1 *，Sutriyono Suyanto 2 1 Polytechnic surakada surakada 2 1 Polytechnic surakada 2中，体育锻炼的有效性sjw@polinsada.ac.id摘要简介：下背部疼痛是老年人的一般健康问题，可以降低生活质量。已经提出了通过各种生理机制来缓解下背部疼痛的体育锻炼。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法：使用与Google Scholar，PubMed和Base数据库上“体育锻炼，下背部疼痛和老年人”有关的关键字搜索的文献搜索。在2021 - 2022年之间发表的研究，其实验性或观察性设计比较了老年参与者的体育锻炼和控制干预措施的群体。主要结果是下背部疼痛的强度得分的变化。结果：分析了10项涉及703名老年参与者的研究。五项随机临床试验和两项前研究研究表明，在锻炼和对照组之间减少疼痛评分有显着差异（p <0.05）。其他四项研究发现，训练组的移动性和运动范围显着提高。讨论：这些发现支持以下假设：各种体育锻炼计划可以显着减轻老年人的腰痛。结果与神经可塑性理论，软骨重塑以及通过运动对自主神经系统的调节一致。与先前研究的比较也显示出一致性。减轻疼痛的潜在机制包括增加肌肉力量，提高姿势，柔韧性提高和血液循环增加。结论：总的来说，这项系统的综述提供了证据表明，通过伸展，耐用性，腰椎稳定，组合和“水生”进行锻炼，可有效缓解老年人的下背部疼痛。在社区和基于临床的健康计划中，必须考虑各种类型练习的整合，以预防和治疗老年人的下背部疼痛。关键字：体育锻炼，下背部疼痛和老年人。摘要简介：下背部疼痛是长辈之间常见的健康问题，可以降低生活质量。已经提出了通过各种物理机制来减轻下背部疼痛的一种手段。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法：文献搜索是使用“体育锻炼，下背部疼痛和老年人”的相关关键字进行的。包括在2021 - 2022年之间发表的研究，其中包括了将体育锻炼干预组与老年参与者中的对照组进行比较的实验或观察设计。主要结果是下背部疼痛强度得分的变化。
调整房地产商业模式利用商业...
摘要 近几十年来，受经济增长、人们观念的变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动，印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管印度尼西亚的房地产行业发展迅速，但也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外，电子商务的普及导致需求模式发生变化，造成商业地产积压，以及政府法规频繁变化，也增加了该行业的复杂性。数据显示，直到 2023 年，房地产行业的增长仍然非常波动。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。 Bayu Cahaya Gemilang Bogor 采用枢轴策略设计。这是 PT 所要求的。 Bayu Cahaya Gemilang 解决 PT 面临的问题。 Bayu Cahaya Gemilang，因为收入一直在下降，而且过去四年来收入波动仍然很大。本研究采用描述性定性方法，通过访谈和文献记录来收集数据。资源人员由来自 PT 内部的 5 人组成。闪耀的光芒。根据对消息人士的采访结果，PT.Business Model Canvas。 Bayu Cahaya Gemilang 足够好，因为它涵盖了九种主要元素。然而，采访中提出的与四项枢纽战略指标相关的问题表明，商业模式画布的七个要素已经发生了变化，即渠道、客户关系、关键资源、关键活动、关键合作伙伴关系、成本结构和收入来源。本研究的结果与新商业模式画布中枢战略方面的替代战略相关，来自速度响应的客户枢纽战略类别：增加 WhatsApp 业务系统进行服务。技术枢纽战略平台类别：通过市场增加促销并在 Instagram 和 TikTok 等社交媒体上做广告。商业系统基础设施付费类别：增加1年现金返还计划系统。经济/盈利类合作协议：通过公证的方式与房产中介重新合作，并向房产中介提供基于销售的佣金。关键词 - 商业模式画布、枢轴策略、战略管理、PT。 Bayu Cahaya Gemilang 摘要 在过去的几十年里，受经济增长、社会观点变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动，印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管增长迅速，印尼房地产行业也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外，电子商务的普及导致需求模式的变化，导致商业地产积压，以及政府法规的频繁变化，增加了行业的复杂性。数据显示，房地产行业的增长在 2023 年之前仍将非常不稳定。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。Bayu Cahaya Gemilang Bogor 使用枢轴策略设计。PT. Bayu Cahaya Gemilang 需要这一点来解决 PT. Bayu Cahaya Gemilang 面临的问题，因为收入一直在下降，而且在过去四年中收入波动仍然很大。这项研究
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电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素是生活方式，包括饮食，缺乏运动，监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM，只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况，可以使用K-Neartiment（KNN）方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求（包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素）对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据，每个数据元素都具有某些特征（属性）和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平，建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明，K-Nearest邻居（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中，对于30岁的患者而言，它不准确。howver，如果数据量很小，那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，KNN，抽象数据集。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素，即生活方式，包括饮食模式，缺乏运动，监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病，只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况，可以使用k-nearest邻居（KNN）方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求，包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素的需求，对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析，每个数据元素都具有特征（属性）和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估，评估，包括建立评估模型并衡量准确性，构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明，可使用K-Nearthign（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。但是，如果数据量很小，则K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，k-nearest邻居（KNN），数据集1。
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