本出版物是北约盟军转型司令部 (ACT) 和弗吉尼亚州诺福克市的 Old Dominion University 组织的“复杂且具有挑战性的安全环境中的联盟与伙伴关系”会议的产物。该会议于 2024 年 3 月 11 日至 13 日现场举行,是两家机构长期合作的一部分,是 ACT 学术会议系列的第十一次迭代。活动的成功归功于两家机构的共同努力,编辑们要感谢 ACT 的学术推广团队,特别是 Vlasta Zekulic 博士、Virginie Lotti 中校和参谋 Luisa Freutel,以及 ODU 的会议支持团队,特别是 Karen Meier、Christina LiPuma、Austin Jersild 博士、Ivy Robinson 和 Jonas Bensah。本报告中表达或暗示的意见、结论和建议仅代表撰稿人的观点,并不一定代表 ACT 或其各自大学或机构的观点。
补充图1。人和小鼠中p53缺陷骨肉酶的转录因子和下调的转录因子。(a)代表性骨基因生殖器特异性p53基因敲除小鼠的胫骨的OS发育(iosterix/sp7 -cre; p53 fl/fl)。箭头指示肿瘤。osterix-cre也在成年小鼠的BM-MSC中表达5。右面板:X光片。比例尺= 1厘米。(b)人和小鼠中的RNA-seq数据的主要成分分析(PCA),比较OS组织(OS)和正常成骨细胞(OB)。(c)比较OS和OB的RNA-seq数据的MA图表示。七个TF(图1a,b)用红点表示。(d)七个转录因子的预后功效(图1a,b)通过Kaplan -Meier对目标队列中OS患者的生存分析确定。** p <0.01; * p <0.05。
结果:TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR (95%CI)四分位数4为1.92(1.48-2.49),而四分位数为1作为参考]。此外,通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联,并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加(非线性P = 0.0215)。此外,TYG与DM(糖尿病)组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
目的。研究血小板衍生的生长因子(PDGF),临床病理特征和胃癌患者预后的关联。方法。收集了2016年至2020年间接受治疗的180名胃癌患者的肿瘤标本。 免疫组织化学染色和蛋白质印迹(WB)用于检测PDGF-B和PDGF-D的表达。使用Kaplan – Meier曲线评估了PDGF-B和PDGF-D表达与无复发生存时间(RFS)时间之间的TE关系。 单变量和多元COX比例危害回归模型用于评估PDGF-B和PDGF-D的表达与胃癌患者的预后和临床病理学特征之间的关系。 结果。 在108(60%)和137(76%)肿瘤标本中检测到PDGF-B和PDGF-D的高表达。 与肿瘤深度,肿瘤阶段,淋巴结转移和RF相比,PDGF-B和PDGF-D的TE表达是多变量分析中独立的预测指标(P <0。 01)。 结论。 胃癌组织中PDGF-B和PDGF-D高表达与患者的预后差和存活率差有关。 PDGF-B和PDGF-D的TE表达可以用作评估胃癌的生物学行为和预后的重要指标。肿瘤标本。免疫组织化学染色和蛋白质印迹(WB)用于检测PDGF-B和PDGF-D的表达。使用Kaplan – Meier曲线评估了PDGF-B和PDGF-D表达与无复发生存时间(RFS)时间之间的TE关系。单变量和多元COX比例危害回归模型用于评估PDGF-B和PDGF-D的表达与胃癌患者的预后和临床病理学特征之间的关系。结果。在108(60%)和137(76%)肿瘤标本中检测到PDGF-B和PDGF-D的高表达。与肿瘤深度,肿瘤阶段,淋巴结转移和RF相比,PDGF-B和PDGF-D的TE表达是多变量分析中独立的预测指标(P <0。01)。结论。胃癌组织中PDGF-B和PDGF-D高表达与患者的预后差和存活率差有关。PDGF-B和PDGF-D的TE表达可以用作评估胃癌的生物学行为和预后的重要指标。
在2007年3月1日至2012年2月的最后一天之间,有669例新招募的2型糖尿病的新招募的成年患者进行了一项基于机构的回顾性随访研究。2型糖尿病(T2DM)诊断时患有糖尿病神经病的患者,没有医疗图表的患者,患有DM诊断日期未知日期的患者以及患有诊断性神经病诊断日期未知日期的患者被排除在研究之外。所有新诊断的2型糖尿病(T2DM)患者在2007年3月1日至2012年2月28日入学的18岁及以上的患者中,包括在本研究中纳入所选医院。COX的优势危害模型以确定糖尿病神经病时间的预测指标,并使用Kaplan Meier存活曲线来评估累积生存时间。p值<0.05的变量被认为在95%置信区间在统计学上是显着性的。
Sanjay Aneja 15, Syed Muhammad Anwar 16, Timothy Bergquist 17, Veronica Chiang 18, Verena Chung 13, Gian Marco Conte 17, Farouk Dako 19, James Eddy 13, Ivan Ezhov 20, Nastaran Khalili 21, Keyvan Farahani 22, Juan Eugenio Iglesias 23, Zhifan Jiang 24, Elaine Johanson 25, Anahita Fathi Kazerooni 21,26,27, Florian Kofler 28, Kiril Krantchev 2,,,, Dominic LaBella 29, Koen Van Leemput 30、α Hongwei Bran Li 23、α Marius George Linguraru 16,31、α Xinyang Liu 24、α Zeke Meier 32、α Bjoern H Menze 33、α Harrison Moy 2、α、β、ϵ Klara Osenberg 2、α、β Marie Piraud 34、α Zachary Reitman 29、α Russell Takeshi Shinohara 35、α Chunhao Wang 29、α Benedikt Wiestler 28、α Walter Wiggins 36、α Umber Shafique 37、α、η Klara Willms 2、β
Frank Celler,Arangodb Inc. Tobias Lindaaker,DataStax Inc. Mike Bowers,Faircom USA Corporation Bei Li,Google Calisto Zuzarte,IBM Corporation Nathalie Charbel,Neoj4 Inc. Roshan Inc. Roshan Dathathri HARE,NEO4J Inc.。Stefan Plantikow,Neo4J Inc.佩特拉·塞尔默(Neo4J Inc. Kasperovics, SAP Alin Deutsch, TigerGraph Mingxi Wu, TigerGraph Victor Lee, TigerGraph INCITS Award for Exceptional International Leadership Greg Cannon, Amazon Web Services Jay Taylor, Jewell-Taylor Consulting INCITS Lifetime Achievement Award David Singer, Apple 2022 INCITS Awards INCITS Chair's Award Sal Francomacaro, NIST INCITS Merit Award Loffie Jordaan, AAMVA INCITS服务奖Don Deutsch,Oracle Gene Meier,委托Gene Milligan有效委员会管理奖
背景:流行病学研究表明,血液尿素氮(BUN)和血清白蛋白降低可以独立地预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的不良临床结局。但是,在患有COPD的重症患者中,BUN-Albumin比率(BAR)的预测性能仍有待证实。这项研究旨在调查重症监护病房(ICU)患者与COPD的BAR和全因死亡率之间的关联。方法:这是一项回顾性研究,其中包括每次ICU入院的第一天的COPD患者和血清白蛋白价值,并且从EICU协作研究数据库中获得了数据。所包含的COPD患者被分为三组(T1-T3)。多元逻辑回归和COX比例危害模型分别用于检查BAR和全因院内和ICU死亡率之间的关联。Kaplan – Meier曲线,以评估三组之间的生存差异,并将差异与对数贷方测试进行了比较。结果:最终分析中总共包括4037名患者,院内和ICU死亡率分别为11.79%和6.51%。多元逻辑回归分析表明,连续条是院内死亡率的重要风险预测因子(OR:1.039,95%CI:1.026–1.052,p <0.001)和ICU死亡率(OR:1.030,95%CI:1.015%CI:1.015-1.045,P <0.045,P <0.001)。相关的亚组分析表明,这种正相关可能会在某些人口环境中有所不同。COX比例危害模型显示,最高的bar三位杆(T3)患者与院内死亡率的较高风险显着相关(HR:1.983,95%CI:1.419–2.772,p <0.001)和ICU死亡率(HR:2.166,95%CI:1.3333-3.418,p <0.418,P <0.418,P <0.418,P <0.418,p <0.001。Kaplan – Meier曲线表明,在三个三分之一组中,全因死亡率的存活差在统计学上是显着的(log-rank p <0.0001)。结论:高水平的酒吧与危重患者COPD患者的全因死亡率增加有关。作为一种创新且有前途的生物标志物,BAR可能有助于预测COPD患者的高死亡风险。关键词:慢性阻塞性肺部疾病,血尿氮,血清白蛋白,全因死亡率,重症监护病房
抽象背景:鉴定与2型糖尿病风险(T2D)相关的循环生物标志物(T2D)可用于改善最高风险患者的当前预防策略。在这里,我们旨在研究糖尿病前受试者血浆载脂蛋白浓度的关联,并在随访期间与新发作T2D的发生率有关。方法:在IT-DIAB前瞻性研究中,每年遵循5年的空腹葡萄糖水平受损的参与者(禁食等离子体葡萄糖[FPG]:110–125 mg/dl)。随访期间,T2D的发作定义为第一个FPG值≥126mg/dl。载脂蛋白(APO)A-I,A-II,A-IV,B100,C-I,C-II,C-III,C-III,C-II,C-IV,D,E,E,F,H,H,J,J,L1,M和(A)质量浓度由质谱测定。相关性。Kaplan – Meier曲线是使用基于Terciles和Iddist T2D的三元方法来绘制的。使用COX比例危害模型确定血浆载脂蛋白浓度与T2D的发生之间的关联。结果:在5年的中位随访期间,有115名参与者(37.5%)发展了T2D。在调整了年龄,性别,体重指数,FPG,HBA 1C和他汀类药物的使用后,APOC-I,APOC-II,APOC-II,APOC-III,APOE-III,APOE,APOE,APOF,APOF,APOH,APOJ和APOL1的血浆水平与T2D的高风险呈正相关。kaplan – Meier存活曲线还表明,与中部和上部相比,血浆APOE水平的下三分之一(<5.97 mg/dl)与较低的T2D转化风险(对数秩检验,p = 0.002)显着相关。After further adjustment for plasma triglycerides, only apoE (1 SD natural-log-transformed hazard ratio: 1.28 [95% confidence interval: 1.06; 1.54]; p = 0.010), apoF (1.22 [1.01; 1.48]; p = 0.037), apoJ (1.24 [1.03; 1.49]; p = 0.024), and apoL1 (1.26 [1.05; 1.52]; P = 0.014)与T2D的发作显着相关。结论:血浆APOE水平与糖尿病前受试者的T2D风险呈正相关,这是传统危险因素的独立。APOF,APOJ和APOL1与T2D风险的可能关联也为进一步的研究铺平了道路。试验注册此试验在clinicaltrials.gov上注册为NCT01218061和NCT01432509
fi g u r e 1用eribulin治疗的乳腺癌病例。(a)用eribulin治疗的乳腺癌病例的总体存活。Kaplan-临时分析用嗜中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)<3对埃里布林治疗的患者的总生存率分析<3对≥3。(b)人类白细胞抗原(HLA)I类分子的免疫组织化学(IHC)染色。使用抗HLA I类抗体的苏木精和曙红(HE)染色和IHC染色的代表性图像。放大倍数,×200。两例在eribulin治疗前后分析。案例1是59岁(Y.O.)女性,侵入性导管癌(IDC)病例。案例2是56岁的女性IDC案例。alc,绝对淋巴细胞计数; CI,置信区间;人力资源,危险比; PR,孕酮受体;恢复,实体瘤的反应评估标准; TTP,进展的时间。