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2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。
埃尔默特谢尔本社区计划中的气候变化政策制定.docx
气候变化与洪水问题：积极应对气候变化和洪水目标：提供应对气候变化的弹性和适应性措施，以实现国家和地方实现净零碳排放的目标；并帮助约克郡和北约克郡成为第一个碳负排放子区域。根据国家洪水政策指导，制定一种弹性和适应性的方法来管理来自所有来源的洪水风险，尽可能将开发转移到洪水风险最低的地区；并与合作伙伴制定亨伯河和潮汐河流的战略。自然环境问题：确保开发压力不会威胁前塞尔比区的绿色和蓝色资产，这些资产有助于形成乡村的迷人、宁静和乡村风光，并有利于其定居点的环境，有利于健康和福祉、减缓气候变化和洪水恢复力目标：保护和加强现有的野生动物保护区和优先物种网络；独特的景观特征；绿色和蓝色基础设施；空气和水质；战略性植树以支持白玫瑰森林项目的雄心壮志，当地树木和树篱种植；自然恢复网络；防止污染，实现生物多样性净增长。2. 值得探索的潜在政策领域
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
社论：内分泌和代谢性疾病中的WNT信号
目前的研究主题，标题为“内分泌和代谢性疾病中的Wnt信号传导”旨在强调Wnt信号传导途径在人类内分泌学中的功能作用，重点是代谢疾病。内分泌和代谢性疾病包括影响各种器官系统和生理过程的广泛疾病。Wnt信号通路最初以其在胚胎发育和组织稳态中的作用而被认可（1，2），在几种人类疾病（包括癌症）的发病机理中已成为至关重要的参与者（3，4），并极大地有助于疾病进展和潜在的治疗效果（5-7）。The fi rst study in this Research Topic clari fi ed that one of the mechanisms by which the “ Modi fi ed Qing ' E Formula ” (MQEF), used for more than 1,300 years in China as a treatment for lumbodynia, may exert its therapeutic effect on steroid-induced ischemic necrosis of the femoral head, is through targeting exosomal microRNAs (miRNAs) to regulate multiple信号通路，包括Wnt，PI3K-AKT和MAPK（Zhu等人）。在调查miRNA和WNT信号传导的另一份原始报告中，Tripathi等。证明成骨细胞中的miR-539-3p过表达下调了Wnt信号通路的几个组成部分，并恶化小梁的微体系结构，导致卵巢切除的小鼠的骨形成减少。在我们的研究主题的第三篇原始文章中，一组由小小的TU领导的研究者发现，小分子C91（CHIR99021）通过激活Wnt信号来促进骨髓基质细胞的成骨分化（Wang等人（Wang等））。
用激光直接金属沉积和由马氏体钢制成的激光焊接1.4313
摘要Burckhardt Compression Holding AG总部位于温特图尔，是一家具有国际活跃的往复式压力机制造商，在其Laby®往复式压缩机中使用三件式活塞。由于其铸造设计，活塞的重量很高，这限制了活塞的大小，特别是对于大直径。因此，正在寻找解决方案在轻质设计中使用金属添加剂制造工艺制作活塞，以抵消这些挑战。在各个科学和工业领域应用的减轻体重的创新技术之一是激光直接金属沉积（DMD）。因此，一个项目是从Burckhardt压缩开始的，以降低质量，从而实现更高的工作速度。这项研究提供了一个工作流程，可通过直接金属沉积（DMD）制造1.4313的轻质活塞，直径约为342 mm，高度为140 mm。活塞的特征是不同的片段，这些片段在传统上和附加性制造中以克服机器限制。活塞皇冠被连接到添加剂制造的部分，并由CO 2激光焊接密封。降低DMD的激光功率可降低温度，因此，锰和硅的氧化和降低载气流量可提高堆积速率，并降低了湍流诱导的氧化。每层交替的进料方向提高了几何准确性，并避免了在锋利的角落积累的材料。一种方法被发现在堆积方向上定量地表明半径的几何精度。选择了激光焊接的焊接类型和接缝以实现良好的力流；但是，需要夹紧装置。为了减少隐藏的T关节的缺口效应，考虑了双重焊接策略。该设计使40％的重量减轻，与铸件活塞相比，重量为40 kg，重量为24千克。的金理分析和3D扫描。该研究显示了DMD的局限性和挑战以及如何通过部分分割克服机器的局限性。
宏基因组二代测序在传染病诊断中的应用
宏基因组新一代测序 (mNGS) 是诊断传染病的一种变革性方法，它利用无偏高通量测序直接检测和表征临床样本中的微生物基因组。本综述全面概述了 mNGS 技术的基本原理、测序工作流程和平台。该方法的骨干包括对从不同样本类型中提取的总核酸进行散弹枪测序，能够在不了解传染源的情况下同时检测细菌、病毒、真菌和寄生虫。mNGS 的主要优势包括它能够识别稀有、新型或不可培养的病原体，与传统的基于培养的方法相比，可以更全面地了解微生物群落。尽管有这些优势，但数据分析复杂性、高成本以及需要优化样品制备方案等挑战仍然是重大障碍。mNGS 在各种全身性感染中的应用凸显了其临床实用性。本综述中讨论的案例研究说明了其在诊断呼吸道感染、血流感染、中枢神经系统感染、胃肠道感染等疾病方面的功效。通过快速识别病原体及其基因组特征，mNGS 有助于及时和有针对性的治疗干预，从而改善患者的治疗结果和感染控制措施。展望未来，mNGS 在传染病诊断领域的前景看好。生物信息学工具和测序技术的进步有望简化数据分析、提高灵敏度和特异性并缩短周转时间。与临床决策支持系统的集成有望进一步优化 mNGS 在常规临床实践中的利用。总之，mNGS 代表了传染病诊断领域的范式转变，为微生物多样性和发病机制提供了无与伦比的见解。尽管挑战依然存在，但持续的技术进步具有巨大的潜力，可以巩固 mNGS 作为现代医学武器库中的关键工具的地位，使临床医生能够精确、快速、全面地检测病原体。
Icometrix NV 2020 年 2 月 28 日 Dirk Smeets 临床副总裁......
贸易/设备名称：icobrain-ctp 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：图片存档和通信系统 监管类别：II 类 产品代码：LLZ 日期：2020 年 1 月 24 日 收到日期：2020 年 1 月 27 日 亲爱的 Dirk Smeets： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中所述的用途而言），或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以营销该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
基因组，转录组和代谢组分析的氨基化albus albus提供了对南部疫病病原体的进化和抗性的见解
结果和讨论：在这里，我们组装并注释了A. albus的完整基因组，提供了一个染色体级的组件，总基因组大小为5.94 GB，而Cortig N50为5.61 MB。A. albus基因组组成了19,908个基因家族，其中包括467个独特的家族。与A. konjac相比，A. albus的基因组大小稍大，可能受到了最近的全基因组重复事件的影响。转录和代谢分析揭示了参与苯基 - 丙型生物合成的差异表达基因（DEG）和差异积累的代谢产物（DEG）的显着富集，植物激素信号传递，苯基丙氨酸代谢，苯丙氨酸的代谢和生物合成的生物合成，苯基烷胺，Tyroptanin和Tyropt。这些发现不仅提高了对A. albus的遗传和进化特征的理解，而且还为未来研究Konjac对南部疫病疾病的抗性机制的研究奠定了基础。
针对过度使用物质使用和物质使用障碍的数字干预措施：全面而系统的范围审查和文献计量学
上瘾的物质在世界范围内普遍存在，它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施，以减少使用和负面后果，方法不同，理论基础，特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献（2015-2022），并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库（MEDLINE，WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO），结合了与临床表现（酒精，烟草或其他药物使用），技术和AIM相关的术语。重复数据删除后，剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选，留下了最终的n = 3,056研究，其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示，该领域的出版物率加速了，随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析，揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上，从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码，这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外，我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估，对干预措施的不清楚描述，对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱，以及对许多目标群体，设置和新的视频呼吁，聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。