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使用逻辑回归预测糖尿病疾病的发生：一种早期检测方法
摘要：糖尿病疾病在全球范围很普遍，预测其进展至关重要。已经提出了几种模型来预测这种疾病。这些模型仅确定疾病标签，从而使发展疾病的可能性不清楚。提出一个预测疾病进展的模型至关重要。因此，本文提出了一个逻辑回归模型，以预测糖尿病综合征发病率的可能性。使用Sigmoid函数的模型利用逻辑回归的功能。使用PIMA印第安人糖尿病数据集评估了模型的性能，并表现出很高的精度，灵敏度和特异性。预测准确率为77.6％，灵敏度为72.4％，特异性为79.6％，I型误差为27.6％，II型误差为20.4％。此外，该模型表明了使用实验室测试的可行性，例如妊娠，葡萄糖，血压，BMI和糖尿病性重复功能，以预测疾病进展。提出的模型可以帮助患者和医生了解疾病的进展并及时进行干预措施
在新诊断的2型糖尿病患者中的血脂异常发生1 Qamar Sajad
2 Dr Zubair Ahmed 2 Federal government polyclinic hospital (PGMI) Islamabad 3Dr Aimen Saleem 3Medical officer, Polyclinic Hospital Gujrat 4Dr Qudsia Usman 4CMH Rawalpindi 5Afan Shamim 5Bolan Medical Complex Hospital 6Dr Zofeen Aftab 6BHU city Mzd 7Kashif Lodhi 7Department of Agricultural, Food and Environmental Sciences.UniversitàpolitécnicaDelleMarche通过Brecce Bianche 10，60131 Ancona（An）意大利摘要：简介：根据过去的研究，糖尿病的发生率在城市和农村地区的发生率增加了三倍，在不久的将来，巴基斯坦的糖尿病患者数量很高。由于脂质谱的改变，2型DM患者更有可能出现血管问题。甘油三酸酯（TGS），总胆固醇（TC）或降低脂蛋白胆固醇升高的血液水平升高是糖尿病血脂异常的迹象，这是动脉粥样硬化性的（HDL-C）。通过管理血脂异常，可以降低心血管疾病的风险。目的：这项研究的目的是确定II型糖尿病患者的血脂异常的发生，这些患者刚刚接受诊断。方法：该研究是在拉合尔的法蒂玛纪念医院进行的。在研究中，刚刚接受诊断的2型糖尿病患者被录取为病例，而100人被包括在对照中。对照组和病例组的参与者都提供了血液样本，然后对它们进行了禁食和光后等离子体葡萄糖，HDL-C，LDL-C，TG，TG，TC和HBA1C的测试。
沉积DNA的空间分布是特异性分类群特异性的，并且与湖内量表的局部发生有关
环境档案，例如湖泊沉积物，过去和现在生态系统的港口DNA。然而，我们对湖泊系统中沉积DNA的出处，沉积和分布的理解在很大程度上是未知的，这限制了派生时空推断的广度。通过使用元编码在大湖中绘制水生和陆地分类单元的分布，我们表征了沉积DNA的空间异质性，并指出了其潜在的驱动因素。分类群的组成在湖中的地理梯度之间有所不同，DNA的空间分布与生物的范围和生命模式有关。外源分类单元，例如高山植物，在流动河口附近的检测最可靠。我们的数据表明，沉积性DNA正在反映环境中生物体和有机残留物的镶嵌分布，并且来自不同海拔，生物群或其他多样性边界的湖泊的单个位置并不能捕获周围地区的全部动力学。
基于机器学习的基于机器的细菌分析法医识别分析：身份，种族和现场
面对身份不明的身体时，识别受害者可能会具有挑战性，尤其是在遮盖或掩盖的身体特征时。近年来，法医学中的微生物分析已成为一项尖端技术。它不仅表现出个人特异性，区分不同的人类生物群与发生的各个地点（例如胃肠道，口服，皮肤，呼吸道和泌尿生殖区），每个人都宿主既有不同的细菌种类，还可以洞悉事故的位置和周围环境。机器学习与微生物组学的整合为细菌物种分类与传统测序技术的分类提供了重大改进。本综述讨论了机器学习算法的使用，例如RF，SVM，ANN，DNN，回归和BN，以检测和鉴定各种细菌，包括炭疽芽孢杆菌，乙酰杆菌，乙酰杆菌，金黄色葡萄球菌，金黄色葡萄球菌和链球菌。深层倾斜技术，例如卷积神经网络（CNN）模型和衍生物，也被用来预测受害者的年龄，性别，生活方式和种族特征。预计，大数据分析和人工智能将来将在推进法医微生物学方面发挥关键作用。
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
高通量筛选的标准化转座子工具开发和验证Ammon-Ohe模型，以预测肝硬化门诊患者的明显肝脑病的风险
背景和目的：建议进行神经心理学和心理物理测试，以评估明显的肝病（OHE）的风险，但其准确性是有限的。高莫纳米亚人在OHE的发病机理中是中心的，但其预测效用尚不清楚。在这项研究中，我们旨在确定神经心理学或心理物理测试和氨的作用，并开发一种模型（Ammon-Ohe），以分层持续患有肝硬化的门诊患者的OHE发育风险。方法：这项观察性的前瞻性研究包括426个门诊病人，没有三个肝单元的先前OHE，其中位数为2。5年。心理测量肝病评分（PHES）<-4或临界频率（CFF）<39被认为是异常的。氨将其标准化为正常（AMM-ULN）的上限。多变量脆弱的竞争风险和随机生存的森林分析，以预测未来的OHE并开发Ammon-Ohe模型。使用来自两个独立单位的267和381例患者进行外部验证。结果：根据PHES或CFF和Ammonia在到达时间（log-Rank p <0.001）中存在显着差异，在PHES异常PLUS PLUS PLUS GULL AMM-ULN的患者中，风险最高（危险比4.4; 95％CI 2.4-8.1; p <0.001; p <0.001;与正常的PHES和AMM--uln和AMM--uln相比）。在多变量分析中，AMM-ULN而不是PHE或CFF是OHE发展的独立预测指标（危险比1.4; 95％CI 1.1-1.9; p = 0.015）。Ammon-Ohe模型（性别，糖尿病，白蛋白，肌酐和AMM-ULN）的C-指数为0.844，在两个外部验证队列中预测OHE的第一集，为0.728。结论：在这项研究中，我们开发了和验证了Ammon-Ohe模型，其中包括易于使用的临床和生化变量，可用于鉴定门诊患者，该门诊患者具有开发第一集的最高风险。
口腔癌中 MET 胞外域脱落的发生及其对靶向治疗的潜在影响
简单总结：头颈癌是全球第六大常见癌症类型，包括上呼吸道/消化道肿瘤。这些癌症中约有 50% 起源于口腔。根据疾病阶段，口腔癌患者采用单一方式手术治疗，或联合放疗（或化疗）治疗。尽管这些方式取得了进展，但 5 年生存率仅为 50%。因此，针对信号分子的靶向治疗已引起关注。一个潜在目标是 MET 蛋白，它可以存在于癌细胞表面，引发侵袭性行为。由于癌细胞可以从其表面脱落 MET 的细胞外部分，因此对于 MET 阳性患者，确定他们是否拥有受体的整个和/或仅细胞内部分非常重要，以评估是否需要实施针对 MET 细胞外、细胞内或两个部分的靶向治疗。
基于PI3K/AKT/mTOR信号通路探讨结直肠癌的发生发展
结直肠癌是最常见的消化道恶性肿瘤，但其发病机制目前仍不清楚。新的证据表明PI3K/AKT/mTOR通路与结直肠癌密切相关。PI3K/AKT/mTOR是一条经典的信号通路，参与调节细胞代谢、自噬、细胞周期进程、细胞增殖、凋亡、转移等多种生物学过程，在结直肠癌的发生发展中起着至关重要的作用。本文主要讨论PI3K/AKT/mTOR通路在结直肠癌中的作用及其在结直肠癌治疗中的应用。我们综述了PI3K/AKT/mTOR信号通路在肿瘤发生、增殖和进展中的重要性，以及几种PI3K/AKT/mTOR通路抑制剂在结直肠癌治疗中的临床前和临床经验。
事件报告简易访问规则（法规 (EU) No 376/2014）— 自 2022 年 12 月起修订
本版本由欧洲航空安全局（简称“EASA”和“该机构”）发布，旨在为其利益相关者提供更新、整合且易于阅读的出版物。它是通过汇总官方发布的欧盟法规和迄今为止通过的相关 EASA 指导材料 (GM)（包括修订）编写的。但是，本文件不是官方出版物，EASA 对因使用本文件固有风险而造成的任何损害不承担任何责任。
对快速杀伤力中神经退行性的综述，这是第一个研究神经元细胞损失自然发生的动物模型
摘要得益于医学和技术的改进，我们的世界人口变得越来越大。因此，与年龄相关的中枢神经系统神经病（如阿尔茨海默氏症（AD）和帕金森氏病（PD））的发病率和流行率大大增加。尽管进行了许多研究工作，但这些与年龄相关的神经退行性疾病的精确病因仍然难以捉摸，这强调了对更有效治疗的迫切需求。当前的临床前研究主要使用的动物模型并未完全概括发生这些疾病的复杂细胞环境，从而缺乏良好的构造有效性。的确，大多数研究都是使用相对年轻的动物进行的，从而忽略了神经退行性疾病表现出的衰老环境。这指出了当前研究中的一个主要中断：一种将复杂疾病环境（发作，扩散，进一步表现为功能障碍）与衰老环境相结合的脊椎动物模型生物体。近年来，非洲绿松石Killifish已成为一种有前途的新型动物模型，用于研究结合这些基本特征的年龄相关的神经退行性疾病。在这篇综述中，我们将所有报告的发现都捆绑在一起，并详细概述了该Teleost Fish的中枢神经系统中的神经退行性事件，重点是PD。