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随机对照试验的系统审查
背景：提供高质量的院前急诊护理仍然具有挑战性，尤其是在实时临床决策支持有限的资源有限环境中。增强现实（AR）已成为一种有希望的医疗保健技术，提供了潜在的解决方案，以增强决策，护理过程和紧急医疗服务（EMS）培训。目的：这项系统评价评估了AR在改善EMS提供商的临床决策，护理提供和教育成果方面的有效性。方法：我们搜索了包括PubMed，Cochrane Central，Web of Science，电气与电子工程师研究所（IEEE），EYE，EMBASE，PSYCINFO和计算机机械协会（ACM）等数据库。根据对院前护理中AR的关注选择研究。从2081个手稿的初始筛选中选择了14个随机对照试验。包括针对EMS人员使用AR使用的研究，检查了临床和教育影响。使用标准形式提取诸如研究人口统计学，干预类型，结果和方法的数据。评估的主要结果包括临床任务准确性，响应时间和培训功效。进行了叙事综合，并使用Cochrane的偏置工具的风险评估了偏差。分析了AR辅助干预措施及其局限性的改进。结果：AR可显着提高临床决策准确性和EMS培训结果，减少模拟和现实世界应用中的响应时间。但是，将AR整合到工作流程中的小样本量和挑战限制了调查结果的普遍性。结论：AR通过增强实时决策和EMS培训来改变院前护理的希望。未来的研究应解决技术整合和可扩展性，以充分实现AR在EMS中的潜力。
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
通过调节肠道切除型造成的骨质疏松症的总黄酮类黄酮对减少肠道切除型造成骨质疏松的影响的综合宏基因组和代谢组分析，通过调节肠道微生物群和相关的代谢物
tfrd已在中国广泛用于治疗骨质疏松症（OP）。然而，尚未完全阐明TFRD对OP的特定分子机制。我们以前的研究也证明了TFRD可以减弱OP，临床当量剂量为67.5mg/ kg/ d是TFRD治疗的有效剂量。因此，这项研究使用67.5mg/kg作为TFRD与多磁术结合使用的剂量，以研究TFRD在OP处理中的作用机理。这项研究的目的是进一步阐明基于宏基因组和代谢组分分析的TFRD的分子机制来治疗OP。在这项研究中，使用苏木精 - 欧洲蛋白（H＆E）染色，微计算机断层扫描（Micro-CT）和骨矿物质密度（BMD）分析来观察TFRD对Ovariectomized（OVX）的药理作用（OVX）。随后，进行了多组学分析，包括宏基因组学，未靶向和短链脂肪酸（SCFAS）代谢组学，以识别TFRD的抗骨质疏松机制是否与肠道微生物和相关代谢物有关。我们的结果表明，TFRD可以改善OVX大鼠小梁骨的微观和密度。17种差异物种，主要来自Akkermansia，bacteroides和phascolatcoltcontocterium Genus，OVX在SCFA中有14种相关的差分代谢产物和乙酸与TFRD相反。此外，根据未靶向的代谢组学分析的结果，发现几种代谢途径，例如苯丙氨酸代谢，苯丙氨酸，酪氨酸和色氨酸生物合成，因此可能在TFRD中起重要作用。为了进一步研究肠道微生物群和相关代谢产物之间的关系，使用了长矛人的相关分析，并表明肠道菌群（如akkermansia粘膜粘膜）可能与几种代谢物和代谢途径密切相关。
手指滑行运动的临床有效性接受触发手指的患者接受类固醇注射：一项随机临床试验
手指滑翔练习被认为可以增强屈肌肌腱偏移。这项研究评估了接受类固醇注射以触发手指后，手指滑翔锻炼的有效性。随机分配接受皮质类固醇注射的触发手指的患者（1：1）以对照和干预组。干预小组必须进行手指练习并定期提交在线练习日志。在24周内触发手指的临床结果，并通过在线调查评估了对手指滑翔练习的符合性。总共分配了38名参与者。基线特征相似，除了干预组的症状持续时间更长（5.2±2.9 vs. 3.6±2.6个月，p = 0.002）。在24周，34（89.5％）和33（86.8％）干预小组参与者对在线调查做出了回应。在数值疼痛评分，Quinelle分级，手指改善率，触发触发的复发，重复注射的需求以及新触发手指位点的发生中没有观察到统计学上的显着差异。运动对数响应率和合规率为85.6％和68.6％。总而言之，与常规护理相比，我们的研究没有建立手指滑翔运动的临床有效性。
优化的质粒式骨架可有效RAAV制造
重组腺相关病毒（RAAV）是用于传递遗传信息的最深入研究和最广泛使用的载体之一。但是，将遗传货物向受体细胞有效地转移需要高矢量剂量。质粒DNA（pDNA）是用于制造Raav的关键原料。可以生产的病毒滴度取决于辅助，包装和转移质粒转染的细胞数量以及其生物学活性。因此，对优化质粒的高级疗法需求的开发和应用表现出较高的生物学活性，可以以高质量和数量生产。这些原材料的可用性和负担能力反过来要求高性能生产过程，这些过程的特征是高产品滴度，质粒DNA纯度和可伸缩性。这些特征受到靶质粒的特定序列的影响，尤其是那些对RAAV功能至关重要的序列。Wacker开发了一个专有的饲料批次工艺，该过程最佳地支持了质膜菌株的生长，并允许最佳的质粒复制。此过程允许在高特异性滴度和高纯度下进行可扩展的质粒DNA（包括关键的RAAV制造原材料）的可扩展生产和隔离。使用此过程，我们开发了特定的DNA序列，从而进一步提高了靶质粒的生产率，从而降低了制造成本。并行，我们筛选替代质粒结构，以提高其转染效率和包装细胞系中的生物学活性。结合了由此产生的技术，我们开发了专有质粒，可以进一步促进RAAV制造。具有其生产力，灵活性和可扩展性，Plasmitec®制造平台提供了高质量且负担得起的原材料，因此是开发和应用高级疗法的宝贵促进者。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
Zseeker：一种用于基因组序列中Z-DNA检测的优化算法
抽象Z-DNA是一种替代的DNA的左手螺旋形式，具有锯齿形的主链，与右手规范的B-DNA螺旋不同。Z-DNA已与各种生物学过程有关，包括转录，复制和DNA修复，并可以诱导遗传不稳定性。交替的嘌呤和嘧啶的重复序列具有采用Z-DNA结构的潜力。Zseeker是一种开发的新型计算工具，用于准确检测基因组中潜在的Z-DNA形成序列，从而解决了先前方法的局限性。通过引入一种通过实验数据知情和验证的新方法，Zseeker可以很好地检测潜在的Z-DNA形成序列。同时构建了独立的Python软件包，又是可访问的Web界面，Zseeker允许用户通过可下载的可视化来输入基因组序列，调整检测参数并查看潜在的Z-DNA序列分布和Z分数。我们的Web平台提供了用于Z-DNA标识的无代码解决方案，重点是可访问性，用户友好性，速度和自定义性。通过提供有效的高通量分析和增强的检测准确性，Zseeker具有支持在理解Z-DNA在正常细胞功能，遗传不稳定性及其在人类疾病中的影响方面的作用方面的重大进步。可用性：Zseeker以GPL许可证作为多平台应用程序作为Python包发行，可在以下网址获得：https：//github.com/georgakopoulos-soares-soares-lab/zseeker。Zseeker的Web-Interface可在https://zseeker.netlify.app/上公开获得。关键字：Z-DNA，算法设计，搜索工具，Web接口
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
没有无辜的旁观者：百日咳疫苗接种体现了副百日咳杆菌和百日咳杆菌之间的进化相似性
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 6 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.06.18.599646 doi：bioRxiv 预印本