目的:探索2型糖尿病(T2DM)对心力衰竭(HF)患者运动耐受性和脂肪氧化能力的影响。方法:我们回顾性地分析了108例HF患者,他们分为糖尿病组(T2DM组,n = 47)和一个非糖尿病组(非T2DM组,n = 61)。所有受试者完成了心肺运动测试(CPX)。我们通过间接量热法确定了它们的脂肪氧化(FATOX)。结果:在HF患者中,T2DM组的峰值氧摄取(VO 2)值为14.76±3.27 ml/kg/min,非T2DM组的峰值摄入量为14.76±3.27 ml/kg/min,17.76±4.64 ml/kg/min。在调整年龄,性别,体重指数(BMI)后,n末端pro-b型发作肽(log nt-probnp),左心室射血分数(LVEF),血红蛋白,肾功能,冠心病,心脏病和高压率较低,峰值与T2DM的峰值相比,峰值较低的A组较低。 ml/kg/min [95%的置置间隔(CI),-3.18至-0.82,p <0.01]。T2DM组的厌氧阈值(在VO 2处)的VO 2也低于非T2DM组,MD为-1.11 ml/kg/min(95%CI-2.04至-0.18,p <0.05)。关于CPX期间的脂肪氧化能力,T2DM组的最大脂肪氧化(MFO)低于非T2DM组的最大脂肪氧化(MFO)(0.143±0.055,而0.169±0.061 g/min,p <0.05)。此外,与非T2DM组相比,T2DM组的运动强度水平为40%(p <0.05)和50%(p <0.05)的运动强度水平较低(p <0.05)和50%(p <0.05)。
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长,从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务,使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法,可以应用于任何即时分割模型,例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测,进行了优化的重新指导,允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的,因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此,如果超过超过该固定尺寸的尺寸,该模型将再次重新汇总,从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何,都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后,实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1%。
1霍普城市国家医疗中心,美国加利福尼亚州杜阿尔特,2大西洋医学集团 - 莫里斯敦医学中心,莫里斯敦,新泽西州莫里斯敦,美国,加利福尼亚州纽波特海滩3 Hoag Memorial Hospital,美国4号,堪萨斯大学医学中心4,堪萨斯大学医学中心,肯尼亚州韦斯特伍德,堪萨斯州,堪萨斯州,美国,美国,美国,美国,美国5摄影研究所,美国,美国,美国,美国5号荣誉研究所。美国,7转化基因组学研究所(TGEN),是希望之城,美国亚利桑那州凤凰城,美国8号萨尔克生物学研究所,加利福尼亚州拉霍亚,加利福尼亚州,美国9号,梅奥诊所,梅奥诊所,斯科茨代尔,亚利桑那州,美国亚利桑那州,美国10个翻译基因组学研究所,是一个转化基因研究所,是霍普,弗拉克斯特,美国az,az az,az az azaff,az az a s az a s sc.作者:美国希望市政肿瘤学和治疗学研究部,医学博士Vincent Chung,美国加利福尼亚州杜阿尔特路1500号医学肿瘤学和治疗研究部(美国加利福尼亚州91010,vchung@coh.org)。
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心,但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配(多-MUMS)是用于核心基因组比对的指南,有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto,该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义,揭示了异常的组件和脚手架,以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件(960GB)计算多个Mums,并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现,并在https:// github上可用。com/vikshiv/mumemto。
a b s t r a c t细胞通过整合素与细胞外基质(ECM)有关,并感觉到各种组织引起的刚度变化,这会影响癌细胞的治疗和对照。改善癌症治疗策略需要了解底物刚度如何影响癌细胞行为及其对治疗的反应。这项研究最重要的新颖性之一是研究对具有不同弹性模量的底物培养的癌细胞的药物浓度。这项研究的另一种新颖性是研究针对癌细胞骨骼结构的抗癌药物与具有不同弹性模量不同的ECM的骨骼结构的作用。在本研究中,使用测定来研究不同ECM的弹性模量对细胞治疗的影响。首先,使用MTT分析研究了不同药物浓度对不同底物培养的癌细胞的影响,然后进行了测试以评估细胞活力,迁移和基因在不同底物上培养的细胞的表达。结果表明,与培养基和僵硬的底物相比,底物刚度显着影响药物反应,软底物显示出更高水平的细胞毒性,凋亡诱导和抗转移性。此外,凋亡基因表达的变化表明药物反应,细胞命运测定和底物刚度之间的机械关系。这些发现突出了在癌症治疗策略中使用生物力学线索的重要性,并指出使用底物刚度作为治疗干预和预后标记的可能性。
1 Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University, S. Łojasiewicza 11, 30-348 Kraków, Poland 2 Total-Body Jagiellonian-PET Laboratory, Jagiellonian University, Poland 3 Center for Theranostics, Jagiellonian University, 31-034 Kraków, Poland 4 INFN, Laboratori Nazionali di Frascati CP 13,通过E.Fermi 40,00044,意大利弗拉斯卡蒂5物理研究所,Maria Curie-SkłodowskaUniversity,Pl。M. curie-skłodowsKiej1,20-031波兰卢布林6号复杂系统部,国家核研究中心,05-400 Otwock-otwock- swierk-波兰7史威尔克,7 7级应用计算机科学学院,Jagiellonian大学,Jagiellonian大学,Kraków,Kraków,Kraków,Poland 8 Cracow of Technology,Cracow of Technology,Cracow of Technology,31-864 Krand krand * consection,e-o-sko-o-sko-o-sko-o-srand * serand * p.moskal@uj.edu.pl **通讯作者,电子邮件:sushil.sharma@uj.edu.pl
我们考虑在文献中各处出现的对偶幺正算子及其多支泛化。这些对象可以与具有特殊纠缠模式的多方量子态相关:位置以空间对称模式排列,并且对于给定几何的反射对称性得出的所有二分,状态具有最大纠缠。我们考虑状态本身相对于几何对称群不变的情况。最简单的例子是那些也是自对偶和反射不变的对偶幺正算子,但我们也考虑六边形、立方和八面体几何中的泛化。我们为这些对象提供了各种局部维度的大量构造和具体示例。我们所有的示例均可用于构建 1 + 1 或 2 + 1 维的量子细胞自动机,并对“时间方向”进行多种等效选择。
我们通过从具有稳定器表示的AME状态构建整个QMDS代码的全部QMDS代码来解决绝对最大纠缠(AME)状态和最大距离可分离(QMD)代码之间的关系。我们为AME状态的稳定器表示的发电机集引入了通用还原友好的形式,可以从中获得所有QMD的稳定器形式。我们的方法将用于相关的高维代码以及基于量子的代码。然后,我们将其与单向量子中继器的最佳代码联系起来,通过最大程度地降低短期基础设施成本以及此类量子中继器的长期运行成本。这将允许我们获得从AME父状态得出的最佳QMDS代码,该代码可用于此类量子中继器。
胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见和最具侵袭性的原发性脑肿瘤,尽管治疗方法取得了进展,但预后仍然不佳。切除范围已广泛被认为是影响 GBM 患者生存结果的关键因素。“最大限度安全切除”的手术原则已得到广泛应用于平衡肿瘤切除和神经功能保留。从历史上看,T1 增强 (T1CE) 切除范围一直是研究的重点;然而,出现了“超最大限度切除”的概念,主张在保持神经功能的同时切除更多的肿瘤。最近的研究表明,对于 GBM,切除超过 T1CE 范围的肿瘤可能具有生存益处。本综述探讨了 GBM 中“超最大限度切除”的正在形成的共识和新建立的标准,重点关注 T2 切除范围。总结了关于超最大限度切除术的系统评价和荟萃分析,并介绍了神经肿瘤学反应评估 (RANO) 切除组对切除范围的分类。对超最大限度切除术在 GBM 中的作用的不断认识可能会改善患者的预后,并制定更客观的肿瘤切除范围评估标准。
表 1.周期测试协议 ...................................................................................................... 35 表 2.受试者特征(组合) ...................................................................................... 41 表 3.受试者特征(按年龄划分的男性) ...................................................................... 4 表 4.受试者特征(按年龄划分的女性) ...................................................................... 3 表 5.一般结果(所有受试者) ...................................................................................... 6 表 6.结果和卡方(男性和女性) ............................................................................. 47 表 7.结果和卡方(工作量列) .............................................................................48 表 8.结果和卡方(年龄和性别) ............................................................................. 49 表 9.结果和卡方(健康水平) ................................................................ 50 表 10。所有受试者的工作量指南成功率 .............................................. 52 表 11。男性和女性的工作量指南成功率 .............................................. 53 表 12。所有工作量列的工作量指南成功率 .............................................. 54 表 13。年龄和性别综合的工作量指南成功率 .......................................... 55 表 14。所有健康水平的工作量指南成功率 .............................................. 56