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通过免疫相关皮肤化的JAK抑制剂在悖论反应中的应用
生物制剂在治疗免疫相关皮肤病中起积极而有效的作用。然而，许多其他与免疫相关的疾病也随着生物制剂治疗而表现出来。通过免疫相关的皮肤毒素是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。 常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。 面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。 Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。 本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。 讨论了常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
肠道微生物与中枢神经系统发育及相关疾病
近年来，肠道菌群与中枢神经系统 (CNS) 发育之间的关联引起了广泛的研究关注。有证据表明，CNS 和肠道菌群通过脑肠轴进行双向交流。作为一个长期而复杂的过程，CNS 发育极易受到内源性和外源性因素的影响。肠道菌群通过调节神经发生、髓鞘形成、神经胶质细胞功能、突触修剪和血脑屏障通透性来影响 CNS，并与各种 CNS 疾病有关。本综述概述了肠道菌群与 CNS 发育阶段（产前和产后）之间的关系，强调了肠道微生物的不可或缺的作用。此外，本综述还探讨了肠道菌群在神经发育障碍（如自闭症谱系障碍、雷特综合征和安格曼综合征）中的影响，为早期发现、及时干预和创新治疗提供了见解。
2/2024 |糖尿病相关截肢
统计（DRG统计），该统计是由德国联邦统计办公室收集的，用于医院服务的成本帐户[15]。DRG统计数据包含有关患者的年龄，性别和居住地的形成，以及有关GER的所有大约1900万个医院病例的疾病和手术的信息。由于DRG统计数据不包含有关收入和教育的信息，因此德国社会经济剥夺指数（GISD版本2022 V 0。2）[16]用于社会经济差异。该指数包括所有地区（称为克雷斯）的教育，就业和收入状况的信息，并将其分为奎因瓷砖，范围从低到高社会经济剥夺[17]。五分位数1反映了社会经济贫困较低的地区，五分位数2至4中等贫困的地区和五分位数5个地区的社会经济贫困较高的地区。GISD通过患者的居住区与医院统计数据相关。
相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
与年龄相关的骨疾病中的微生物族骨轴
生理学中的骨稳态取决于骨形成和吸收之间的平衡，在病理学中，这种体内平衡易受不同影响的破坏，尤其是在衰老状态下。肠道菌群已被认为是调节宿主健康的关键因素。许多研究表明，肠道菌群与骨骼代谢之间通过宿主微生物群串扰存在显着关联，而肠道微生物群甚至是骨代谢相关疾病的发病机理的重要因素。本评论探讨了肠道菌群与骨代谢之间的相互作用，重点是肠道微生物群在骨老化和与衰老相关的骨骼疾病中的作用，包括骨质疏松症，脆性骨折修复，骨关节炎以及脊柱变性。总结了内分泌系统，免疫系统和肠道微生物群代谢产物在衰老过程中对骨代谢的影响，从而促进了更好地掌握与衰老相关的骨骼代谢疾病的发病机理。本评论提供了针对肠道菌群的创新见解，以将与骨老化有关的疾病作为一种临床治疗策略。
Momelotinib用于治疗与骨髓纤维化相关的脾肿大或症状
3.1骨髓纤维化是骨髓的癌症，用疤痕组织代替骨髓。骨髓纤维化可以是主要疾病，也可以是多余噬菌体肉黄体或必需血小板血症的继发性疾病。随着骨髓变得更加疤痕，产生血细胞的能力降低了。为了补偿这一点，脾脏和肝脏会产生血细胞，导致脾脏和肝脏增大。患者专家解释说，患有骨髓纤维化的人会出现症状，包括贫血，疲劳，瘙痒和夜间汗水。他们解释说，这些症状会影响骨髓纤维化患者生活的许多方面。患有骨髓纤维化的人可能会受到日常活动的限制，可能必须停止工作，并且可能需要护理人员的帮助。委员会认识到骨髓纤维化患者的高症状负担。
数字经济会减少与运输相关的污染吗？
与运输相关的活动引起的空气污染对港口城市的公共卫生和环境质量产生了不利影响。但是，应用数字技术提供了减轻这种污染的新途径。基于2016年至2020年中国52个沿海港口城市的面板数据，该研究采用了双向固定效应模型来分析数字经济对运输相关PM 2.5污染的影响。此外，使用面板阈值模型来检查端口大小在数字经济与运输相关污染之间关系中的阈值效应。异质性分析是从二维（血管类型和PM 2.5组件）进一步进行的，以探索数字经济减排效果的变化。结果表明，数字经济的发展显着降低了与运输相关的PM 2.5污染水平，并且随着港口规模的扩大，这种减少效应的效果会增强。此外，不同容器类型和PM 2.5组件的排放效应效应存在显着差异。这些发现有助于理解数字经济减轻与运输相关污染的机制，并为促进港口城市和运输行业的绿色发展提供科学基础和政策支持。
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。
MTORC1/2抑制剂Sapanisertib的I期研究（CB-228 ...免疫检查点抑制剂与肺炎相关
在过去的十年中，免疫检查抑制剂（ICIS）的出现彻底改变了对恶性实体瘤的治疗，从而在一部分患者中产生了持久的好处。但是，无人值守的过度免疫反应可能导致免疫相关的不良事件（IRAE）。iraes可以在体内的不同器官中表现出来，肺毒性通常称为免疫检查点抑制剂相关的肺炎（CIP）。CIP发病率保持较高，预计随着ICIS的治疗指示扩展以涵盖更广泛的恶性肿瘤。由于其发病机理和严重程度的个体差异很大，因此CIP的诊断和治疗很困难，严重的CIP通常会导致患者的预后不良。本综述总结了有关CIP的发病率，风险因素，预测生物标志物，诊断和治疗的临床研究状态，我们解决了预防和准确预测CIP的未来方向。