能源贫困 (EP) 的挑战主要存在于位于非洲和亚洲的世界最不发达国家 (LDC) 中,但在亚洲较发达的发展中国家中也很普遍。本文首先概述全球能源贫困的性质,这种贫困导致数百万人过早死亡,并导致更多人患病。1 接下来,本文将概述对这一问题的法律和政治回应,这些回应通常应用了可持续发展 (SD) 原则和联合国大会 2015 年通过的 17 项可持续发展目标 (SDG)。2 本文的最后一部分将探讨基于 SD 的正义中很大程度上被忽视的概念根源。本文将论证的是,全球正义的法理传承与信仰和理性的共同脉络交织在一起,贯穿了世界多元的文化和宗教传统。
结论:迄今为止,评估BDNF在多发性硬化症患者中的作用的研究尚无定论。然而,有新的证据表明BDNF在多发性硬化症中具有有益作用,因为报告对临床和MRI特征的积极影响大于研究,假设BDNF的有害影响。此外,关于VAL66MET多态性的研究尚未确定多发性硬化症中的保护性还是有害因素,但大多数研究再次假设通过调节BDNF分泌和抗炎作用,在健康对照中具有不同的co虫和抗炎作用,具有多重粘膜病患者,可能是由于多种菌丝的多次囊括性,具有不同的影响。需要对较大的队列和纵向随访的进一步研究,以提高我们对BDNF在中枢神经系统中的影响的理解,尤其是在多发性硬化症的背景下。
3 10-螺旋代表了第三大丰富的二级结构蛋白。虽然可以理解地被α-螺旋壳掩盖了数十年,但3 10-螺旋结构正在缓慢恢复蛋白质科学中的某些相关性。在过去的十年中,报告中强调了这种二级结构在生物过程中的关键作用。此外,3个10-螺旋被认为是蛋白质折叠中的关键中间体,以及天然发生的peptaibols抗菌活性的关键结构。因此,很明显,在仿生材料领域考虑3 10螺旋是相关的脚手架。在这种情况下,本综述涵盖了从掺入受约束氨基酸到固定方法的肽链中稳定3个10-螺旋结构的策略。在最后一节中,讨论了对生物活性化合物的发展,对映选择性反应的催化剂,超分子受体和膜上包含的信号传感器的催化剂的使用。目前的工作旨在强调化学生物学和蛋白质科学中3个10螺旋的相关性,有时被低估的相关性,提供了开发具有广泛潜在应用的功能性仿生学的工具。
多年来,心理疗法和心理学家已经发表了有关许多新的心理措施的论文[1],最值得注意的是,用于心理学研究[2]和心理社会指数[3]的诊断标准[3],但同时的同种异体负载[4,5],素肌疗法[6] [6]和精神疼痛[7]。所有这些措施的特征是它们旨在检测和量化无法直接测量的临床重要概念。此类概念可以称为潜在特征。这些措施均使用临床方法和标准[8-11]制定。临床测量法是临床研究人员和临床人员的一种特殊方法,是针对临床研究和实践的专门制定和评估评估措施的一种方法。在社会科学和心理学中,习惯性地制定措施从大量项目开始,然后使用统计方法将池减少为最终措施。这种方法是经典测试理论的一部分,当研究人员旨在使用其数据发现新的潜在特征时,这是有用的。但是,问题可能并且确实是出于以这种方式识别的特征的有效性[12]。
我非常荣幸能够以第 43 任信号团团长的身份重返艾森豪威尔堡,加入如此悠久而杰出的信号领导队伍。我也很高兴再次为受人尊敬的期刊《陆军通信员》撰稿。很难相信自信号兵团第一份出版物以来已经过去了 104 年。1976 年,查尔斯·迈尔少将重振传统,将其更名为《陆军通信员》,他写道“我们希望它成为陆军通信的动态代言人。”就像信号团一样,《陆军通信员》也在与时俱进,真正实现了迈尔少将关于动态声音的梦想。多年前,我们早在其他军种之前就转向了数字平台。第 38 任信号团团长罗伯特·埃德蒙森少将于 2018 年再次修改了该期刊,并在美国陆军网络卓越中心公共网站上发表。今天,我们很高兴能成为陆军参谋长兰迪·乔治将军的哈丁项目的一部分,该项目支持所有专业军事期刊。我知道,信号团最适合再次带头与陆军其他部队和整个军事社区分享我们的故事。“传递信息”就是我们的工作!
电子邮件:jyoti.j.pant[at]gmail.com 摘要:人为错误是人类行为的一个基本方面。“人为错误”这个短语经常用于制药行业。它来自制造过程中的“质量和安全”理念。在 SISPQ 领域,人为错误已成为一个重大问题,而且由于监管机构的存在,对人为错误研究的需求很高。通过质量工作,各个层面的人为错误正在减少。由于持续的挑战,人为错误在制药行业的重要性不容忽视。制药行业的专业人士担心与人为错误相关的事件数量不断增加,并采取一切合理的预防措施,以防止相关行业发生此类事件。通过对文献的全面回顾,本研究论文旨在研究人为错误在制药行业中的相关性和重要性。关键词:良好生产规范、SISPQ、人为错误、培训、人为因素、制药行业、合规性 1。简介 “人为错误”一词的出现是人们在发生人为事故后集思广益的结果。有许多报告称,人类对某些偏差或灾难负有责任,而这些偏差或灾难本可以通过适当的举措和方法避免。此类灾难的名单从大到小不等,包括福岛核电站灾难、深水地平线漏油事件、哥伦比亚号航天飞机灾难等,这些灾难值得特别提及(MESSER,2016 年)。错误一词通常与个人错误有关,例如例如,意识到自己的错误意味着一个人做错了什么事(ARMITAGE,2009)。正如 Hansen(2006)所引用的,Erwin 提到飞行员失误是 1995 年至 1999 年间记录的 72% 海军和海军陆战队飞行事故的原因,而 Green 和 Senders 则提到人为失误是 57% 道路交通事故的唯一原因,也是 90% 以上事故的促成因素。事故大多发生在直路上,而不是弯道或十字路口,由此得出结论,人为失误是导致道路交通事故的主要因素,而不是环境因素。(Arora 等人,2013)各种统计数据不时可用,探讨人为失误在事故监管中的作用。Hansen (2006) 指出,人为失误占事故总数的 30% 至近 100%。根据 Wood 和 Banks(1993 年,Liginlal 等人,2009 年引用)的说法,在所分析的公司中,数据泄露的最常见原因被确定为人为错误。在计算机科学和其他技术领域,错误与系统故障有关,但在其他领域,该词仍然有
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型,它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中,科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域(包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑)的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外,通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型,如小胶质细胞和血管内皮细胞,也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展,但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成,单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库(如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO))中单细胞转录组数据的数量不断增加,引发了各种二次合成分析,这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞,并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明,原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络
PDF ISBN 978-92-68-23207-1 ISSN 1831-9424 doi:10.2760/5871804 KJ-01-24-239-EN-N 卢森堡:欧盟出版物局,2025 年 © 欧盟,2025 年 欧盟委员会文件的再利用政策由欧盟委员会 2011 年 12 月 12 日关于再利用委员会文件的决定 2011/833/EU 实施(OJ L 330,2011 年 12 月 14 日,第 39 页)。除非另有说明,否则本文件的再利用根据 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可证授权(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。这意味着,只要给予适当的授权并指明任何更改,就可以再利用。对于任何不属于欧盟的照片或其他材料的使用或复制,必须直接获得版权所有者的许可。封面插图,© antonmatveev / Adobe Stock(图像 102796850)如何引用本报告:欧洲委员会、联合研究中心、Buesa, A.、Georgitzikis, K.、Jakimów, M.、Piñero, P.、Maury, T.、Latunussa, C.、Pedauga, L.、Samokhalov, V.、Baldassarre, B.、Mathieux, F.、Rueda-Cantuche, JM、Stijepic, D.、Reys, A.、Bilous, A、Notom, P. 和 Tercero, L. 欧盟的钛金属:战略相关性和循环潜力, 欧盟出版局,卢森堡,2025 年,doi:10.2760/5871804,JRC137082。
摘要。目的:基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中的通道选择已进行了二十多年的广泛研究,目的是选择最佳的主体特定通道,以提高 BCI 的整体解码效率。随着基于深度学习 (DL) 的 BCI 模型的出现,需要新的视角和新颖的技术来进行通道选择。在这方面,与主体无关的通道选择很重要,因为使用跨主体数据训练的 DL 模型提供了卓越的性能,并且 EEG 特征的固有主体间变异性对与主体无关的 DL 训练的影响尚不完全清楚。方法:在这里,我们提出了一种在基于 DL 的运动想象 (MI)-BCI 中实现与主体无关的通道选择的新方法,使用逐层相关性传播 (LRP) 和神经网络修剪。实验使用来自韩国大学 (KU) EEG 数据集的 Deep ConvNet 和 62 通道 MI 数据进行。主要结果:使用我们提出的方法,由于 LRP 选择高度相关的通道,我们将通道数量减少了 61%,而与受试者无关的分类准确度没有任何显著下降(p=0.09)。基于 LRP 相关性的通道选择与传统的基于权重的选择相比提供了明显更好的准确度,同时使用了不到 40% 的总通道数,准确度差异范围为 5.96% 至 1.72%。仅使用总通道数 16% 的适应稀疏 LRP 模型的性能与适应基线模型的性能相似(p=0.13)。此外,仅使用总通道数 35% 的适应稀疏 LRP 模型的准确度比适应基线模型高出 0.53%(p=0.81)。对 LRP 选择的通道的分析证实了选择的神经生理学合理性,并强调了运动、顶叶和枕叶通道对 MI-EEG 分类的影响。意义:所提出的方法解决了 EEG-BCI 解码中的一个传统问题,同时与 BCI 领域的最新发展相关且适用。我们相信,我们的工作带来了模型可解释性作为一种解决问题的技术的有趣且重要的应用。
摘要:糖原合酶激酶 3 (GSK-3) 是一种进化保守、普遍表达的多功能丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,参与调节多种生理过程。GSK-3 包含两种同工型(α 和 β),它们最初于 1980 年被发现,通过抑制糖原合酶的磷酸化参与葡萄糖代谢。与其他蛋白激酶不同,GSK-3 同工型在静息细胞中具有组成活性,其调节主要涉及通过上游调控网络的抑制。20 世纪 90 年代初,GSK-3 同工型被认为是癌细胞病理生物学中的关键参与者。活性 GSK-3 促进多种致癌蛋白的破坏,包括 β -catenin 和细胞周期进入和增殖代谢的主要调节器 (c-Myc)。因此,GSK-3 最初被认为是一种肿瘤抑制因子。一直以来,GSK-3 经常通过失调的上游信号通路在癌细胞中失活。然而,在过去的 10-15 年里,越来越多的研究强调,在某些癌症环境中,GSK-3 亚型会抑制肿瘤抑制通路,因此充当肿瘤促进剂。在本文中,我们将讨论 GSK-3 亚型在某些慢性血液系统恶性肿瘤(慢性粒细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病、多发性骨髓瘤和 B 细胞非霍奇金淋巴瘤)中发挥的多种且往往神秘的作用,这些恶性肿瘤是最常见的血液癌细胞类型。我们还将总结针对 GSK-3 的可能新策略,以创新治疗这些疾病。