b。分布:血浆蛋白结合,生物屏障(BBB和胎盘),分布量,组织存储。c。生物转化:原理阶段(I&II),地点,类型为示例。影响影响的因素(诱导,抑制,第一通过效应)。d。消除:路线,动力学半衰期,加载剂量,维持剂量。e。治疗药物监测3。药物学和修饰药物剂量的因素。a。药效学I:药物作用原理,药物作用机理,受体,激动剂,部分激动剂,反向激动剂等。换能器机制,药物剂量的计算,在怀孕中使用药物,哺乳儿童和老年人。在肝病和肾脏疾病中使用药物b。药效学II:剂量反应关系,药物疗效和效能,治疗指数,LD 50和ED 50,协同作用,药物拮抗作用。c。修饰药物剂量的因素。4。不良药物反应。a。 ADR监视b。药物警惕5。临床药理学和毒理学
•人遗传疾病的分子基础(神经肌肉和神经退行性疾病,肾脏疾病,骨骼疾病和遗传性肿瘤倾向综合征)和罕见发育综合征的鉴定和表征。Subtopics: disease gene location (linkage studies), identification of disease genes (targeted (Panel) and whole exome sequencing using next generation sequencing), identification of underlying mutations, functional analysis of disease genes in vitro and in vivo, functional analysis of the disease relevant protein complexes • Identification of disease modifying/protective factors • Therapeutic approaches (pharmacotherapy, epigenetic approaches, gene疗法)•分子遗传技术(PCR,测序,实时PCR,多态性标记的基因分型,RT-PCR,焦磷酸测序,Southern-Clotting等)•分析测序数据和突变,单倍型的构建,引物的构造,序列的组装和对齐等。•分子克隆(将PCR片段克隆到质粒中,质粒DNA的分离,转染); use of CRISPR/Cas-system • Cell culture technology (working with human and murine cell lines) • Working with inducible pluripotent stem cells (iPSC) and neuronal differentiation • Immunohistochemistry, fluorescence microscopy • Protein analysis and protein-interaction methods (Western blotting, co-immunoprecipitation of proteins, pull-down, chromatin-immunoprecipitations (ChIP) etc.)•分析敲除和转基因小鼠的解释性注释:上面的列表包括人类遗传学,CECAD,CMMC,CCG,CCG,表观基因组学和眼睛的实验免疫学的主题和技术。因此,参加该模块的每个学生都将面临其中的大部分子集。确切的内容将取决于学生和研究项目的研究项目。
糖尿病(DM)是一种慢性疾病,是由于胰岛素产生的缺乏症或人体无法有效使用这种激素而引起的。随之而来的慢性高血糖导致视网膜病变,肾病,神经病和心血管疾病的发展(Cho等,2022)。The optimal control of blood glucose levels can be achieved by modifying lifestyle factors in combination with antidiabetic drugs such as biguanides, dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (DPP-4i), sulfonylureas, meglitinides, thiazolidinediones (TZDs), sodium- glucose cotransporter inhibitors (SGLT2i), α-葡萄糖苷酶抑制剂,葡萄糖依赖性胰岛素多肽(GIP)受体,胰高血糖素样肽-1受体-1受体激动剂(GLP-1RAS)和各种类型的胰岛素(Shahcheraghi等人,2021年)。但是,其中一些药物可能具有重要的心血管副作用(Alvarez等,2015)。因此,该研究主题旨在产生新的治疗性干预措施,能够抵消糖尿病对心血管系统的负面影响。在多中心观察研究中,Sardu等。招募了334例左束分支(LBB)的糖尿病患者,接受LBB起搏以进行心脏重新同步治疗(CRT)。在1年的随访中评估了CRT响应者对LBB起搏的速度,以及死亡的原因,心脏死亡,心力衰竭(HF)住院事件以及选定的microRNA的表达。在1-年的随访中,对LBB起搏的反应的患者表明,包括miR-26,miR-29,miR-30,miR-92和miR-145的几种microRNA的表达增加。通过左心室重塑的逆转,MiR-30表达增加与2型糖尿病(T2DM)患者心脏功能的显着改善有关。这将为测试特定效果铺平道路
AI工具对商业教育学生的作业和研究生产力的影响在Kwara State Rasheed Dauda,Sikiru Issa,Nuhu&Akiebie Benneth Uranta博士。 …………………………………………………….369-377通过AI动力的学习管理系统在Anambra State的大三级机构的商业教育工作者之间提高教学效果:机遇和挑战Nnonyelu,Ogochukukwu Gloria,Ile,Ile,C.M,C.M,Phd。&Ufondu,Chidiebere Christopher……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………&2ezeora,C.I。…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………课程发展中的人工智能。& Auwal Abubakar ………………………………………………………...……..458-466 ASSESSMENT OF TEACHERS TRAINING AND PROFESSIONAL DEVELOPMENT NEEDS FOR EFFECTIVE INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO BUSINESS EDUCATION CURRICULUM IN TERTIARY INSTITUTIONS IN ONDO STATE, NIGERIA AKINNODI, Doris Tubokun, KEHINDE, Temitope.Mercy&Oluwadare,Ayodeji。亚伯拉罕…………..…。减轻商业教育中的失业率:将人工智能整合到计划课程中的需求1paul-mgbeafulike,V.S(ph.d),2 ikpeama frednora uchenna&3udogu anthony nnaemeka(ph.d)(ph.d) ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………”使用随机森林分类器Odochi Chinwe-edozie Iheukwumere(Maben)和Chioma Kate Uteh(Maben)………………………………………………………………………………。 …………………………………………………………………………。人工智能(AI)在Anambra州的三级机构实施商业教育课程中……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………因此在尼日利亚建立业务的决定。 CHRISTIANA BENJAMIN NSIEN …………………………………………………………………………………448-457 MODIFYING ACCOUNTING EDUCATION: EMBRACING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR A FUTURE-READY PROFESSION IN NIGERIA Abdulraheem Abdulhakeem O.467-474 MAINSTREAMING THE USE OF AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) IN THE CURRICULUM INNOVATION IN BUSINESS EDUCATION PROGRAMME Abiara Ijeoma Pamela …………………………………………………………………………………………………..475-482 INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO OFFICE TECHNOLOGY AND MANAGEMENT CURRICULUM IN DELTA STATE理工学:贾斯蒂娜(Justina I. Maben)/0558………………………………………………………………。
可用于或施用于人类,目的是通过发挥药理、免疫或代谢作用来恢复、纠正或改变生理功能,或用于进行医学诊断。注:在其他司法管辖区,这可能被称为药品、医疗产品或药物,可能包括生物制品和疫苗。
摘要 目的 更新欧洲抗风湿病联盟 (EULAR) 关于银屑病关节炎 (PsA) 药物治疗的建议。方法 根据 EULAR 标准化操作程序,在进行系统文献综述之后,于 2019 年 5 月召开了一次有 28 名国际工作组成员参与的共识会议,制定了此更新建议。确定了证据级别和建议的强度。结果 更新后的建议包括 6 项总体原则和 12 项建议。总体原则解决了 PsA 的性质以及肌肉骨骼和非肌肉骨骼表现的多样性;强调了协作管理和共同决策的必要性。这些建议为药物治疗提供了治疗策略。建议将非甾体抗炎药和局部糖皮质激素注射作为初始治疗;对于患有关节炎和预后不良因素(如多关节炎或单关节炎/少关节炎)且伴有指炎或关节损伤等因素的患者,建议快速开始使用传统的合成抗风湿药物。如果这种策略未能达到治疗目标,则应开始使用针对肿瘤坏死因子 (TNF)、白细胞介素 (IL)-17A 或 IL-12/23 的生物抗风湿药物 (bDMARD),并考虑皮肤受累(如相关)。如果以中轴疾病为主,应开始使用 TNF 抑制剂或 IL-17A 抑制剂作为一线抗风湿药物。Janus 激酶抑制剂的使用主要在 bDMARD 失败后进行。建议对不适用其他药物的患者(通常是轻度疾病患者)进行磷酸二酯酶-4 抑制。药物转换和持续缓解中的药物减量也已解决。结论这些建议基于证据和专家意见,为利益相关者提供了有关 PsA 药物管理的最新共识。
创建用户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.25删除用户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.25修改用户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.26搜索用户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.26设置密码限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.26登录时间限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.27禁用和启用用户帐户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.28设置帐户到期日期。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.28检查入侵者锁定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.28
谐波项,旨在尽可能保持参数化的谐波性。第二项是对称形状项,定义为弧长积分,其中形状度量根据曲率定义。根据以下欧拉-拉格朗日方程,可以通过迭代修改矢量场来最小化所提出的能量函数:
引入了与刑事诉讼程序有关的法案;修改22 O.S.2021,第152节,最后修订了第1节,第338章,O.S.L.。 2024(22 O.S. supp。 2024,第152节),与限制有关;修改可能在一定限制内起诉的犯罪;并提供生效日期。 是由俄克拉荷马州人民制定的:2021,第152节,最后修订了第1节,第338章,O.S.L.。2024(22 O.S.supp。2024,第152节),与限制有关;修改可能在一定限制内起诉的犯罪;并提供生效日期。是由俄克拉荷马州人民制定的:
在这项描述性回顾性研究中,我们旨在描述这些患者的严重程度和死亡率相关特征以及免疫调节药物对感染病程的影响。研究对象为 2020 年 2 月 25 日至 2020 年 6 月 8 日期间在拉巴斯大学医院风湿病科就诊的患有 COVID-19 感染和风湿性炎症疾病的患者。共纳入 122 名患者。其中 100 名(82.0%)通过鼻咽拭子确诊。22 名患者(18.0%)表现出相符的症状,且肺部影像学检查结果相符和/或血清学检查呈阳性。患者特征如表 1 所示。单因素分析显示(表2),与住院相关的变量包括年龄(5年间隔;OR 1.34,95% CI 1.17-1.55)、泼尼松剂量>5mg/天(OR 2.55,95% CI 1.07-5.59)、慢性肺部疾病(OR 5.34,95% CI 1.47-19.35)和高血压(OR 4.06,95% CI 1.79-9.19)。住院的独立危险因素是甲氨蝶呤(OR 2.06,95% CI 1.01-5.29)和年龄(5年间隔;OR 1.31,95% CI 1.11-1.48)。未发现与羟氯喹、其他常规抗风湿药物 (cDMARDs)、靶向合成抗风湿药物或生物抗风湿药物 (bDMARDs) 或实验室参数有任何关联。甲氨蝶呤治疗与年龄、性别、糖皮质激素或风湿病亚型无关。14 名患者 (11.5%) 死于呼吸衰竭。9 名患者使用 cDMARDs(单药或联合治疗),1 名使用 bDMARD(利妥昔单抗),4 名仅服用口服糖皮质激素。羟氯喹在死亡率方面没有差异。单变量分析显示,与死亡率相关的因素包括年龄(OR 1.60,95% CI 1.20-2.01)、动脉高血压(OR 12.17,95% CI 2.58-57.38)、
