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免疫：研究人员发现肠道如何影响炎症或心血管疾病的发展
由美国国家心血管研究中心 (CNIC) 的 David Sancho 领导的研究描述了肠道通透性增加如何使微生物群中的细菌穿过肠道屏障并到达骨髓，然后在骨髓中诱导产生免疫细胞的干细胞发生变化。细菌会导致免疫细胞发生表观遗传变化，即在不改变基因 DNA 序列的情况下控制基因活动的修饰。这些表观遗传变化产生了“训练有素的”免疫细胞，能够更有效地应对未来的感染。然而，这种加剧反应的能力也可能导致炎症疾病（如心血管或神经退行性疾病）的增加。 《免疫》杂志发表的研究强调了一种由先天免疫细胞表达的蛋白质 Mincle 在这一过程中发挥的关键作用。这项研究是与 José Luis Subiza（Inmunotek SL，阿尔卡拉德埃纳雷斯）、Carlos del Fresno（IdiPaz，马德里）、Salvador Iborra（马德里康普顿斯大学）和 Juan Duarte（格拉纳达大学）的研究团队合作进行的。
俱乐部将能够在 2025 年 1 月 14 日之前通过 Call Room 正式注册运动员。您可以在以下链接中找到更多信息：
Ana Ballesteros 法律和人力资源部主任 性别条款 西班牙皇家田径联合会 (RFEA) 将保证男女之间的有效平等作为其行动的基本原则之一。为此，本通函中出现的男性通用词应理解为也指其相应的女性形式，除非明确说明是指某一性别。根据欧盟 GDPR 2016 679，我们通知您，所处理的数据是西班牙皇家田径联合会负责的治疗活动登记册的一部分，并且这些数据是在控制者的合法利益的基础上根据体育法第 39/2022 号第 43、50 和 51 条、西班牙体育联合会皇家法令 1835/1991 第 5.1 条使用的；处理的目的是召集运动员、技术人员和官员。数据将无限期地保存，以用于 RFEA 合法职能的发展，您可以通过向 RFEA 发送电子邮件 privacidadrfea@rfea.es 来行使访问、更正、删除和限制处理的权利。我们还通知您，这些数据将在 RFEA Athletics 公司媒体上发布，不得由 RFEA 以外的个人或实体使用，不得用于既定目的以外的其他目的。 RFEA 不授权复制该文件，否则下载或将其用于其他目的的实体将充当数据控制者。保障和保护 RFEA 制定了保障和保护政策、规定和行为准则，旨在在安全的环境中发展我们的运动，这些政策、规定和行为准则可在保障和保护中查阅。我们的保护代表 aandres@rfea.es 将处理我们未成年运动员和需要保护的成年人的任何疑问、投诉或需求，确保遵守这些保障政策。为了解决与保障问题相关的任何问题，我们有一个报告渠道，canaldenuncia@rfea.es
眼睛如何表现糖尿病
我们在本文中通过真实的临床案例解决了经常相关的三合会。 div>这是新生血管瘤（NV），视网膜中央静脉（OVCR）和糖尿病（DM）的闭塞。 div>因此，glauco-ma nv是一种次要形式的开角青光眼的次级形式，由于虹膜中新血管的形成而产生。 div>这些异常血管阻碍了幽默的排水，从而导致眼内压（PIO）增加。 div>NV青光眼的主要原因包括DM和OVCR。 div>另一方面，OVCR是视网膜中静脉被阻塞的条件，从而中断了回流的血流。 div>这会导致视网膜静脉的曲折性增加，并可能导致反感应的出血以及黄斑水肿。 div>OVCR的常见原因包括动脉高血压（HTA），动脉粥样硬化和NV青光眼。 div>为了结论三合会，应注意的是，糖尿病性视网膜病变（RD），DM的最常见的眼部并发症，这是这种代谢病理的患者中视力丧失的主要原因之一，其特征是视网膜血管系统的变化。 div>在高级阶段，RD可以发展为增生形式，这意味着形成了新的异常血管。 div>
机械臂可以由大脑控制吗？
我们在一名志愿者的大脑中放置了四个微电极阵列。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在大脑控制手和手臂运动的部分放置了两个矩阵。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在大脑中接收来自手部信息的区域放置了另外两个矩阵。这些感觉基质产生神经信号。当机械手接触到物体时，我们的志愿者就会收到警报。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
