59. 第18届国际硼、硼化物及相关材料研讨会。材料,新泻,日本 09/2019 56. 研讨会:固体化学与物理和纳米科学的发展,筑波,日本 09/2019 55. 东京大学,先进材料科学系,东京,日本 09/2019 55. 材料研究学会(MRS),美国波士顿(会议主席) 07/2018 55. 戈登研究会议(GRC),固体化学,美国新罕布什尔州新伦敦 07/2018 54. 路易斯维尔大学,化学系,美国肯塔基州路易斯维尔 08/2018 53. 第二届世界化学会议和展览会,西班牙瓦伦西亚 07/2018 52. 第 15 届国际纳米科学与纳米技术会议,希腊塞萨洛尼基 07/2018 51. “热电学的现在和未来”研讨会,法国雷恩06/2018 50. 犹他大学,材料科学与工程,美国犹他州洛根 1 0/2017 49. 犹他州立大学,化学系,美国犹他州洛根 1 0/2017 48. 密歇根大学,材料科学与工程,美国密歇根州安娜堡 09/2017 47. 第 18 届硼,硼化物及其相关化合物国际研讨会材料科学与工程学院,弗莱堡,德国 09/2017 46. 德克萨斯 A&M 大学,化学系,德克萨斯州大学城,美国 09/2017 45. 休斯顿大学,化学系,德克萨斯州休斯顿,美国 09/2017 44. 德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校,化学系,德克萨斯州爱丁堡,美国 09/2017 43. 南加州大学,化学系,加利福尼亚州洛杉矶,美国 09/2017 42. 加州大学长滩州立大学,化学系,美国加利福尼亚州 09/2017 41. 慕尼黑工业大学,化学系,德国 09/2017 40. 奥格斯堡大学,无机化学研究所,德国 09/2017 39. 达姆施塔特大学,无机化学研究所,德国 09/2017 38. BIT 世界智能材料大会,泰国曼谷 03/2017 37. 2016 年晶体学会议,美国德克萨斯州休斯顿(主题发言人) 10/2016 36. 材料科学与技术(MS&T'16),美国盐湖城 10/2016 35. 第四届国际化学键会议(ICCB),美国考艾岛 07/2016 34. 第 251 届 ACS 全国会议,美国圣地亚哥(会议主席) 02/2016 33. 加州大学洛杉矶分校,化学系,美国加利福尼亚州洛杉矶 03/2015 32. 佛罗里达州立大学佛罗里达分校,化学系,美国佛罗里达州塔拉哈西 02/2015 31. 密苏里大学科技学院,化学系,美国罗拉 02/2015 30. 加州大学戴维斯分校,化学系,美国加利福尼亚州普罗维登斯 01/2015 29. 布朗大学,化学系,美国罗德岛州普罗维登斯 12/2014 28. 乔治华盛顿大学,化学系,美国华盛顿特区 12/2014 27. 加州大学河滨分校,化学系,美国加利福尼亚州河滨市 11/2014 26. 德克萨斯大学阿灵顿分校,化学与生物化学系,美国德克萨斯州材料,美国檀香山 2014 年 9 月 24. 第二届国际化学键会议(ICCB),美国考艾岛 2014 年 7 月 23.巴塞罗那大学,无机化学系,西班牙 10/2013 22. 欧洲磁学研讨会(JEMS),Rhodos,希腊 08/2013 21. 第一届国际化学键会议(ICCB),美国考艾岛 07/2013 20. 世界先进材料大会,中国苏州(会议主席) 06/2013 19. 福建材料科学研究院,福州,中国 06/2013 18. 德国明斯特大学,无机化学研究所 04/2013 17. 斯图加特大学,无机化学研究所,德国 04/2013 16. 弗莱堡大学,无机化学研究所,德国 01/2013 15. 康奈尔大学,化学与化学生物学系,美国纽约州伊萨卡 07/2012 14.加州大学圣巴巴拉分校,化学与生物化学系,美国 07/2012 13. GRC 固态化学,新伦敦,新罕布什尔州,美国(受邀海报展示) 07/2012 12. 西北大学,化学系,美国 06/2012
Bio Laurie Abbott是一位副教授和董事会认证的高级公共卫生护士,在各种环境中拥有超过25年的护理经验。她在护理方面具有广泛的背景,并在健康差异研究方面进行了特定的研究培训以及疾病预防和降低农村人口风险的专业知识。她获得了美国生活方式医学学院的认证,是通过基于证据的干预措施预防,治疗和逆转慢性病的科学的健康外交。她的研究线涉及降低农村人群的慢性疾病风险,并且她成功地招募并保留了农村人群的样本。她是当前一项研究的主要研究者,该研究是在居住在服务不足的农村地区的人们中测试基于证据的慢性疾病降低风险计划。她还对农村社区环境中的基于循证,与文化相关的健康促进和疾病风险预防干预措施进行了群集随机试验。
药物基因组学是关于个人的遗传构成如何影响其对药物反应的研究,彻底改变了个性化医学领域。在毒理学中,药物相互作用,过量服用和中毒的后果可能会危及生命,药物基因组学的整合为改善患者结局开辟了新的途径。通过针对个体的遗传特征来调整解毒剂和治疗方法,可以增强治疗功效并最大程度地减少不良反应。这种基于精确的方法在管理毒理学紧急情况下特别有价值,在毒理学紧急情况下,及时有效的干预至关重要。药物基因组学在毒理学中的重要性源于影响毒性物质及其解毒剂的代谢,分布和消除的遗传变异性。编码酶,转运蛋白和受体的基因的变化可以显着影响个人对有害化合物的排毒或对治疗反应的能力。了解这些遗传因素使毒理学家和临床医生可以预测患者特定的风险,优化剂量策略并开发更多针对性的疗法。本文探讨了药物基因组学在毒理学中的作用,并强调了如何使用遗传见解来完善解毒剂的发展和改善患者护理的应用[1]。
我的名字叫玛丽·塔胡·帕亚(Mary Tahu Paia),我出生在西部省份所罗门群岛的吉佐(Gizo)镇。我是三个兄弟姐妹中的长子,包括我已故的兄弟和姐姐。我对保护红树林的深切关注以及对保存这些重要生态系统的热情,使我成为所罗门群岛国家大学(SINU)的环境科学的第一任哲学博士(PHD)毕业。在2024年8月毕业,不仅是我个人的历史成就,而且对Sinu来说也是一个重要的里程碑。我的论文研究 - 标题为“红树林如何支持所罗门群岛的气候变化适应:运用科学和土著知识的观点” - 反映了我的承诺,同时与当地社区紧密合作,以用土著知识弥补自然科学。
CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。本作品以预印本形式发布(未经同行评审认证),作者/资助者已授予 bioRxiv 许可,允许其在 2024 年 1 月 31 日发布此版本的版权所有者。https://doi.org/10.1101/2024.01.30.578060 doi: bioRxiv preprint
省级实践概况:BSW&MSW在医疗保健中的社会工作者下表确定了MSW社会工作者的角色职能,这些职能有望重新强调并得到优化,以及可以安全地最小化或转移到该职业中的角色或其他职业中的其他角色或其他成员的角色或其他成员的任务。预计,新斯科舍省的所有社会工作者都将根据NSASW定义的标准实践,并且没有试图在本文档中复制这些期望。为本文档的目的,作者定义的“复杂”一词是不可预测的,多方面的和动态的,具有严重的风险和社会后果,并且需要高水平的专业协作。
Saseekala 1,Shabnam Sufia Shaik 2,SK。Fairoz 3,Pottepalem aparna 4 1印度安得拉邦Madanapalle政府医学院生物化学系教授兼校长。2印度安得拉邦翁高尔市政府医学院生物化学系助理教授。 3印度安达拉邦康德皮社区健康中心的CAS专业人士。 4印度马达加拉尔政府医学院生物化学系副教授,印度安得拉邦。 抽象背景:血脂异常是心血管疾病的重要危险因素,尤其是在2型糖尿病患者(T2D)的患者中。 了解糖尿病和非糖尿病患者之间脂质谱的变化对于有效的疾病管理至关重要。 比较血清脂质谱,包括总胆固醇(TC),低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C),高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C),甘油三酸酯(TG)和非常低的密度lipopopopotein胆固醇(VLDL-C)的患者,以及未经T2的患者。 材料和方法:在这项横断面研究中,我们分析了100名参与者的血清脂质谱,分为两组:T2D和没有(非T2D)的血清脂质谱。 测量脂质参数,并计算每个组的平均值和范围。 结果:T2D组表现出更高的TC(210 mg/dl),LDL-C(140 mg/dl),TG(200 mg/dl)和VLDL-C(40 mg/dl)(40 mg/dl),HDL-C(40 mg/dl)和较低的HDL-C(40 mg/dl)水平(40 mg/dl),与非T2D组相比,LD的平均水平(180 m)(180 m), mg/dl),TG(150 mg/dl),VLDL-C(30 mg/dl)和HDL-C(60 mg/dl)。2印度安得拉邦翁高尔市政府医学院生物化学系助理教授。3印度安达拉邦康德皮社区健康中心的CAS专业人士。4印度马达加拉尔政府医学院生物化学系副教授,印度安得拉邦。抽象背景:血脂异常是心血管疾病的重要危险因素,尤其是在2型糖尿病患者(T2D)的患者中。了解糖尿病和非糖尿病患者之间脂质谱的变化对于有效的疾病管理至关重要。比较血清脂质谱,包括总胆固醇(TC),低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C),高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C),甘油三酸酯(TG)和非常低的密度lipopopopotein胆固醇(VLDL-C)的患者,以及未经T2的患者。材料和方法:在这项横断面研究中,我们分析了100名参与者的血清脂质谱,分为两组:T2D和没有(非T2D)的血清脂质谱。脂质参数,并计算每个组的平均值和范围。结果:T2D组表现出更高的TC(210 mg/dl),LDL-C(140 mg/dl),TG(200 mg/dl)和VLDL-C(40 mg/dl)(40 mg/dl),HDL-C(40 mg/dl)和较低的HDL-C(40 mg/dl)水平(40 mg/dl),与非T2D组相比,LD的平均水平(180 m)(180 m), mg/dl),TG(150 mg/dl),VLDL-C(30 mg/dl)和HDL-C(60 mg/dl)。结论:该研究强调了患有和没有T2D的患者之间血清脂质谱的显着差异。T2D患者表现出脂质特征,表明心血管风险较高。这些发现强调了常规脂质监测和靶向干预措施以管理糖尿病患者血脂异常的重要性。
生物体的基因组由所有脱氧核糖核酸 (DNA) 组成,其中包含生物体发育和功能的遗传信息。人类基因组由细胞核中的 23 对染色体和线粒体中的核外 DNA 组成。DNA 序列的变化导致人类遗传多样性,并使每个人类个体的基因组序列都是独一无二的,同卵双胞胎除外 [3,6]。在法医遗传学中,人类遗骸的身份是通过分析经过验证的遗传标记的 DNA 谱来识别的,例如短串联重复序列 (STR),其重复序列数量各不相同,并表现出孟德尔遗传 [3,7]。在法医牙科中,形态特征和牙科治疗的分析可以确定身份不明者的身份 [1,2,8]。在某些情况下,例如自然灾害、火灾或发现部分或腐烂的人类遗骸,牙齿是最可行的 DNA 来源之一。它们的成分和位置使其对自然分解、创伤、环境因素、微生物因素以及旨在阻碍识别过程的人为活动具有很强的抵抗力 [2,8]。
•计划模板•危害概况(对人,财产,经济,环境的影响)•风险评估 - 关键设施清单更新(关键设施定义)•风险排名的方法 - 计算的优先风险指数(CPRI)
人类语言学习在此过程中在个人之间有显着差异和最终成就。尽管数十年的研究探索语言学习的神经底物已经确定了独特而重叠的神经网络,这些神经网络依靠不同组成部分的学习,但驱动较大个体间差异的神经机制仍然远非被理解。在这里,我们研究了培训会议中男女多种大脑网络的神经动力学在多大程度上有助于解释在7 d培训和成像与功能MRI的7 d训练和成像中,在学习多种语言组成部分(即词汇,形态和短语和句子结构)的多种程度差异。通过机器学习和预性建模,跨培训课程的神经激活模式高度预测了从四个组成部分得出的个体学习成功曲线。我们确定了四个神经学习网络(即Perisylvian,Frontoparietal,显着性和默认模式网络),并检查了他们对学习成功预测的动态贡献。此外,根据特定的训练阶段和学习组件,跨网络的预测性鲁棒性会系统地改变。我们进一步揭示了下部额叶,孤立和额叶区域中网络节点的子集越来越代表新获得的语言知识,而在学习过程中,这些表示区域之间的多元连通性在学习过程中增强了更多成功的学习者。这些发现使我们能够理解为什么学习者有所不同,并且第一个不仅可以归因于跨组件的成功程度,而且归因于语言学习的模式,也可以归因于从多个神经网络动力学中总结的神经指纹。