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血清三甲胺氧化胺水平升高，作为糖尿病肾脏疾病的潜在生物标志物
疫苗中的致病表现刺激适应性免疫细胞，从而导致细胞和体液免疫反应，可以通过维持体内的记忆细胞来维持多年（Nicholson，2016）。除了诱导适应性免疫记忆外，另一种称为训练的免疫力的机制还由诸如Calmitle Calmette -gue ́RIN（BCG）和黄热病疫苗等疫苗触发（Netea等，2011; Saeed等，2014; Bekkering等，2016; Bekkering等，2016）。这种机制利用单核细胞和天然杀伤（NK）细胞对第二个非特定异源刺激的反应更好。它与促进细胞能量代谢对有氧糖酵解的细胞能量代谢的重塑的区域的表观遗传修饰有关（Cheng等，2014），这可能会增加氧化磷酸化（Arts et al。，2016; Netea; netea et eatea et et et e netea et et et et e netea et et et et et et et et e e netea et e et et et et et et et et et et et et et et et et et et al et e。先天的免疫细胞可以通过NOD2或Dectin-1受体的配体训练（Van der Meer等，2015），这可能会导致具有促进性的训练的细胞（Quintin等，2012; Kleinnijenhuis et al。，2014b，2014b）或法规（quinn et al。在刺激上。促弹性训练的细胞的特征是增加了促弹性细胞因子（例如介体（IL）-6，IL-18，IL-18，肿瘤坏死因子alpha（tnf- a）（Kleinnijenhuis等人）（Kleinnijenhuis等，2012; Quintin et al。提高了杀死病原体的能力，例如白色念珠菌，金黄色葡萄球菌和大肠杆菌（Kleinnijenhuis等，2014a; Rizzetto等，2016; Arts et al。，2018）。In addition, pro- in fl ammatory trained cells show increased expression of SET7 protein, which causes an increase in the expression of the enzymes MDH2 and SDHB, both of which are involved in producing cellular energy in the Krebs cycle, promoting the accumulation of metabolites that promote oxidative phosphorylation and, consequently, the production of pro-in fl ammatory cytokines ( Keating et al., 2020 ）。另外，受过训练的调节细胞的特征是持久增强的抗炎性反应性（Cauchi和
FRCC 会员服务可靠性协调员......
FRCC RC 的可靠性计划 (Reliability Plan) 描述了 FRCC 可靠性协调员 (RC) 的职责和权限，包括负责执行实时运营角色的 FRCC RC 系统运营商 (RCSO) 职能和负责执行 FRCC 可靠性协调员区域 (FRCC RC Area) 运营规划分析角色的 RC 次日规划员 (RCNDP) 职能。此外，该可靠性计划还强调了 FRCC RC 区域内的运营规划协调员 (OPC) 角色和国家容量应急协调员 (SCEC) 角色。FRCC RC 区域包括本文件第 2.0 节列出的 FRCC 平衡机构 (FRCC BA) 的平衡机构区域内的发电、输电和电力负荷的收集。整个 FRCC RC 区域位于东部互联内，由 FRCC RC 负责指导。
参与规则15通道到支持 - 赔偿 -
其他资源：http：//www.theworldcafe.com/http://www.theworldcafecommunity.org/http:/http://ncdd.org/rc/rc/rc/item/355 http:/ http://archive.unu.edu/hq/library/collection/pdf_files/cris/pmt.pdf http://ncddddddddddddf http:/ncddddddddddddd.org/rc/item/1492 www.openspaceworld.comhttp://ncdd.org/rc/item/1574 http://www.chriscorrigan.com/parkinglot/open-space-resources/ http://charretteinstitute.org/blog/nci-charrettes-collaborative-design-thinking/#more-1597 http://www.tndtownpaper.com/what_is_charrette.htm
目前 2 型糖尿病患者肩袖撕裂的患病率......
背景：一项前瞻性研究，旨在评估 2 型糖尿病患者肩袖 (RC) 撕裂的患病率。目的和目标：本研究旨在评估门诊出现肩痛的 2 型糖尿病患者中 RC 撕裂的患病率。材料和方法：共 100 名出现肩痛和活动受限的糖尿病患者组成研究组，使用磁共振成像进行前瞻性研究，并评估 RC 撕裂的存在情况。分析的因素包括 HBA1C 水平、糖尿病持续时间和糖尿病药物类型。评估了所有这些因素与 RC 撕裂的相关性。结果：在我们的研究中，我们发现 RC 撕裂的患病率为 37%，并且 HBA1C 水平（P=0.007）以及糖尿病持续时间延长（P=0.006）与 RC 撕裂之间似乎存在显著相关性。我们的研究已确定，在治疗糖尿病患者时，口服降糖药组发生 RC 撕裂的几率低于胰岛素组。结论：RC 撕裂的一个独立危险因素是糖尿病。糖尿病人群中 HBA1c 水平升高和糖尿病持续时间延长的 RC 撕裂患病率较高。糖尿病患者使用二甲双胍与 RC 撕裂发生率降低有关，因为晚期糖基化终产物在 RC 肌腱中的浸渍减少。
已发布版本的引文：Ranieri, CM、Moioli, RC、Romero, RAF、de Araujo, MFP、De Santana, MB、Montino Pimentel, J 和 Vargas, PA 2020，揭幕
摘要 —帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，在世界人口中患病率不断上升，其特征是运动和认知症状。尽管 PD 患者的皮质脑电图读数通常用于输入不同的机器学习框架，但直接受影响的区域集中在一组皮质下核和相关区域，即所谓的运动回路。由于这些区域只能通过侵入性程序（例如局部场电位 (LFP) 测量）直接访问，因此大多数数据收集必须依赖于动物模型。据我们所知，到目前为止，还没有以运动回路 LFP 数据为中心的基于神经网络的分析报告。在这项工作中，我们训练和评估了一组深度神经网络，数据集来自狨猴，其中 LFP 读数来自健康和帕金森病患者。我们分析了每个训练过的神经网络的输入和来自中间层的表示。使用了 CNN 和 ConvLSTM 分类器，准确率高达 99.80%，以及基于 CNN 的自动编码器，该编码器也已证明可以学习与 PD 相关的表征。结果和分析提供了进一步的见解，并促进了对帕金森病相关因素的研究。索引术语 — 帕金森病、LFP 分析、深度学习、归因方法、计算神经科学。
通过多元回归分析方法（MRAA）
摘要储层计算（RC）首先应用于时间信号处理，是一个复发性神经网络，在该神经元中随机连接。初始化后，连接强度保持不变。如此简单的结构将RC变成了一个非线性动力学系统，该系统将低维输入映射到高维空间。模型的丰富动态，线性可分离性和内存能力，然后启用简单的线性读数，以生成各种应用程序的适当响应。rc跨越了远远超出机器学习的区域，因为已经证明复杂的动态可以在各种物理硬件实现和生物设备中实现。这会产生更大的灵活性和较短的计算时间。此外，模型的动力学触发的神经元反应揭示了理解大脑机制，这些机制也利用了相似的动力学过程。尽管有关RC的文献却很庞大且分散，但在这里，我们对RC的最新发展进行了统一的评论，从机器学习到物理学，生物学和神经科学。我们首先回顾了早期的RC模型，然后调查最先进的模型及其应用。我们进一步介绍了RC对大脑机制建模的研究。最后，我们提供了有关RC开发的新观点，包括储层设计，编码框架统一，物理RC实现以及RC，认知神经科学和进化之间的相互作用。
雀巢的供应链披露榛子
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引用Adhikarla V，Awuah D，Caserta E，Minnix M，Kuznetsov M，Krishnan A，Wong Jyc，Shiver Je，Wang X，Pichiorri F和Rockne RC（2024）
化学疗法和外束放射疗法一直是治疗血液恶性肿瘤的传统方法。外部梁辐射疗法通常已用于治疗孤立性浆细胞瘤，并作为更广泛疾病的姑息治疗方法（1，2）。外束放疗的主要缺点是对骨髓恶性细胞附近的正常细胞的毒性。因此，其作用在治疗血液恶性肿瘤中受到限制。相比之下，基于免疫疗法的方法已在标准方案中采用，并导致了患者疾病缓解的显着改善（3）。多发性骨髓瘤（MM）中免疫系统的失调及其通过免疫疗法的靶向一直是免疫疗法成功的关键原因（4）。尤其是，由于嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）因对几种血液恶性肿瘤（包括MM，白血病和B细胞恶性肿瘤）的有效性而脱颖而出（5）。CAR-T细胞是已设计用于靶向受体在肿瘤细胞上的T细胞，从而将其与肿瘤细胞结合以直接作用。B细胞成熟抗原（BCMA）靶向CAR-T细胞最近已被FDA批准用于治疗MM（6）。尽管这些新型免疫疗法产生了显着影响，但大多数患者仍会经历复发，导致不成功的治疗（7），支持开发新型组合方法以完全消除疾病。TRT的优点是它既有靶向和系统地交付）。靶向放射性核素疗法（TRT）是一种放射治疗的一种形式，其中放射性核素递送辐射与针对肿瘤细胞的药物相连（8）。此外，可以选择放射性核素的半衰期，适合平衡效果和治疗的毒性。例如，我们已经表明，与CD38受体靶向抗体daratumumab相结合的靶向α颗粒疗法（TAT）表现出优异的效率，而与Beta粒子模型相比，在治疗小鼠模型中分发多发性多发性骨髓瘤的毒性中，与Beta粒子Emitter Emitter 177 Lu相比（9）。较短的范围（<100 m m），但较高的效力（由其高线性能量转移给出），这些α颗粒从225个AC及其女儿发出，对于靶向癌细胞至关重要，但在骨髓中保留了正常的组织细胞。虽然TAT与生存率增加有关，但仅此一项就不会导致治愈反应。解决
引用了本文，FerreiraConceiçãoMP，Picaro Michelli Jmrs，DU，DU，DU，DU，RTE SACHENINT
1巴西圣保罗大学肿瘤学系2巴西圣保罗联邦大学甲状腺分子科学实验室生物科学系，巴西圣保罗联邦大学，巴西3，圣保罗系，巴西公共卫生学院，圣保罗教职员工，布拉西，蜂窝状学和开发学院。巴西圣保罗5号圣保罗大学生物化学系，巴西圣保罗大学化学研究所，6统计和应用系，巴西福特莱萨联邦大学，巴西Fortaleza联邦大学，肿瘤生物学生物学和癌基因遗传学医院实验室，巴西Araujo Jorge，巴西，巴西，医学院，医学院。生物医学和药品，巴西Goiânia
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用