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2023-2028 年创新区计划
学区工作人员 Janis Jordan，课程与教学副总监 Ben Muir，人力资源助理总监 Jerry Woods，高中课程与教学助理总监 Nicole Franco，领导力发展协调员、校长教练 Sandy Bonnett，小学管理执行总监 Valerie Sisk，中学管理执行总监 Diana Ely，教学执行总监 Traci Wernli，学生服务执行总监 Debbie Ruel-Schaefer，职业与技术教育总监 Carin Adermann，考试总监 Kelly Rasti，政府关系总监
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
请引用本文：O. Sachenkova Lundström、M. Verbiest、F. Xia、H. Ziaei jam、I. Zlobec、M. Anisimova、M. Gymrek、WebSTR：一项全民
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录，并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源，由于难以获得准确的基因型，因此在很大程度上被忽视了。在这里，我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说，STR 占人类基因组的约 3%，超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3])，重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控，包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关，例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7]，而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记，并在多种癌症中发挥作用，包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
原始发表论文的引文（记录版本）：Pauzon, C., Mishurova, T., Evsevleev, S. et al (2021)。残余应力和孔隙度
研究了工艺气体、激光扫描速度和样品厚度对激光粉末床熔合制备的 Ti-6Al-4V 中残余应力和孔隙率形成的影响。使用纯氩气和氦气以及它们的混合物（30% 氦气）来建立残余氧含量低至 100 ppm O 2 的工艺气氛。结果表明，通过 X 射线衍射测得的薄样品（220 MPa）的亚表面残余应力明显低于长方体样品（645 MPa）。这种差异归因于较短的激光矢量长度，导致热量积聚，从而实现原位应力释放。即使增加了扫描速度，在工艺气体中添加氦气也不会在简单的几何形状中引入额外的亚表面残余应力。最后，在氦气下构建的悬臂（从底板移除后）的偏转比在氩气和氩气-氦气混合物下制备的悬臂的偏转更大。该结果表明，由于氦气的高热导率、热容量和热扩散率，在氦气下制造涉及大面积扫描的复杂设计可能受到更高的残余应力。
全球价值链包裹：新兴的跨国企业如何创新和竞争绿色过渡？
新兴市场跨国企业（Emnes）如何能够以绿色全球价值链（GVC）与发达市场跨国企业（DMNE）进行创新和竞争？着眼于中国电动汽车（EV）行业的快速增长，我们介绍了GVC包络的新颖概念。这个概念解释了埃姆尼斯如何将战略性地整合到以DMNE为主导的GVC中，与主要供应商和合作伙伴建立合作关系，以创造协同作用并实现规模经济。通过三阶段的过程，艾恩斯不仅为全球绿色过渡做出了贡献，而且还挑战了传统的全球参与者。本文为跨国企业经理和政策制定者提供了关键的见解，强调了全球绿色过渡中竞争和协作的不断发展的动态。
蛋白质结合的尿毒症毒素作为心血管，肾脏和代谢性疾病的治疗靶点
心血管 - 基德尼代谢（CKM）综合征是一种全身临床疾病，其特征是代谢异常，慢性肾脏疾病和心血管疾病之间的病理和生理相互作用，导致多器官功能障碍以及心血管界面发病率高。在这些患者中，管理CKM综合征风险的传统方法不足，需要针对特定CKM综合征风险因素的策略。越来越多的证据表明，解决尿毒症毒素和/或尿毒症毒素引起的途径可能会降低CKM综合征的风险并治疗疾病。本综述探讨了尿毒症毒素中心脏，肾脏和代谢途径之间的相互作用，并强调了尿毒症毒素作为这些疾病病理生理学中潜在的治疗靶靶标的显着作用。旨在调节这些尿毒症毒素的策略为逆转和管理CKM综合征提供了潜在的途径，为其临床诊断和治疗提供了新的见解。
2型糖尿病患者糖尿病的糖尿病微血管并发症发生率的非酒精性脂肪肝疾病：一种前瞻性队列研究
结果：发现NAFLD与糖尿病神经病和肾病的发生率有关（优势比：1.338（95％的置置间隔：1.091-1.640）和1.333（分别为1.007-1.764））。碱性磷酸酶酶与糖尿病神经病和肾病的较高风险有关（（风险估计：1.002（95％CI：1.001-1.003）和1.002（分别为1.001-1.004）））。此外，γ-谷氨酰胺转移酶与糖尿病性肾病的风险更高（1.006（1.002-1.009）。天冬氨酸氨基转移酶和丙氨酸氨基转移酶与糖尿病性视网膜病的风险成反比（0.989（0.979-0.998）和0.990（0.983-0.996））。此外，ARPI_T（1），ARPI_T（2）和ARPI_T（3）被证明与NAFLD相关（1.440（1.061-1.954），1.589（1.163-2.171）和2.673
人工智能作为权利的新前沿......
首先，我必须感谢我的导师卡洛·卡索纳托 (Carlo Casonato) 和保罗·特拉弗索 (Paolo Traverso)，感谢他们相信我，并勇敢地为我提供了在不同学科之间工作的机会。我特别感谢前者在写作过程中给予我的宝贵建议和持续支持，也感谢后者给予我机会经常接触布鲁诺凯斯勒基金会并结识在其中工作的优秀专业人士。我还要非常感谢整个 BioDiritto 研究小组 (Carla、Cinzia、Elisabetta、Giulia、Lucia、Marta I、Marta II、Sergio 和 Simone)，他们让我从第一天起就感到宾至如归，不断给予鼓励，并提供许多团队合作的机会，让我始终面带微笑。尤其是玛尔塔，她是我的宝贵向导和忠实盟友，在困难时期我可以向她寻求建议和安慰。我还要感谢安德里亚 (Andrea)、洛伦佐 (Lorenzo)、莫妮卡 (Monica) 以及 Trentino Salute 4.0 团队的其他成员，我非常感谢他们在一个对我来说完全陌生的环境中给予我的欢迎，以及他们为我提供的无数跨学科融合的机会。出于同样的原因，我将永远感激 Paolo、Giorgia 和 Federico，他们和我一样都是与基金会有联系的法学家，为我提供了取之不尽的思想、激励和建议。此外，我还得到了慕尼黑马克斯普朗克社会法和社会政策研究所以及哥本哈根大学生物医学创新法中心研究人员的大力帮助，他们使我在国外的研究期间成为与其他法系的法学家交流的宝贵机会。对于这些机会，我首先要感谢 Ulrich Becker 教授、Timo Minnsen 教授和 Marcelo Corrales Compagnucci 教授，他们负责这些中心并给予了我热烈的欢迎。然后，还有我的家人——自从我出生以来，他们一直默默地支持和忍受着我——还有我的朋友，所有人。安吉拉、安娜、克劳迪娅、克劳迪奥、达维德、弗朗西斯科、弗朗西斯卡、乔治奥、乔瓦尼、朱利奥、艾琳、卢卡、玛蒂娜、罗伯托以及其他从小就陪伴我走过道路的人；安娜、阿尔贝托、安东内拉、基娅拉、克里斯蒂安、克拉拉、费德里科、乔治娅、朱莉娅、米歇尔、奥兰、萨拉、西蒙娜，他们是后来才来的，但在我看来，他们一直都在那里； CNR 的人；马里奥 (Mario)、亚历山德罗 (Alessandro) 和 Dinamo Kave 的所有人；因为足球，队友们成为了旅途中的伙伴； Berdien、Federico、Giovanni、Marta 和 Matteo，感谢这个世界上罕见的真挚友谊；我已不再见到他，但对他的记忆将永远使这些年变得特别。最后，埃琳娜。她知道为什么。
引用buzdin aa，Zolotovskaia MA，Roumiantsev SA，Emelyanova AG，Golounina Oo，Pugacheva PA，Luppov DV，Kuzminyh AV，Alexeeeva AO，Alexeeva AO，Emelianova AA，Emelianova AA，No
内分泌疾病，包括糖尿病，甲状腺功能障碍和其他激素失衡，对全球疾病负担显着贡献（1）。这些疾病不仅会影响公共卫生，而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低（1）。这些疾病的患病率正在增加，尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下（2，3）。这些疾病可能是由单个基因（孟德尔或单基因疾病）中的罕见变异引起的，由多种遗传变异的综合作用，或环境和生活方式因素（2型糖尿病型糖尿病或肥胖）引起的。新技术（例如基因疗法）在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时，这是可能的。因此，在基因治疗药物的帮助下，将基因的功能副本引入了人体，从而减慢了疾病的进展，在某些情况下甚至可以取得显着改善（4）。近年来，技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征（5）。下一代测序（NGS）和基因组广泛的关联研究（GWASS）已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础（6-9）。为提高诊断，预后和遗传咨询的准确性，越来越多地认识到具有特定诊断患者（12）患者的变异数据库的重要性。然而，使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会（ACMG/AMP）广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的，因为在大多数数据库中，与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制（11）。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库，并补充了临床数据（13）。通过允许共享有关基因，变体和病理表型的信息，他们促进了研究人员，临床医生和患者之间的沟通（11）。先前的研究创建了数据库，其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如，MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库，其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体（14）。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类，这是负责