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已发布版本的引用（APA）：Sopic, M., Vilne, B., Gerdts, E., Trindade, F., Uchida, S., Khatib, S., Wettinger, S. B., Devaux, Y., & Magni, P
需要采用多组学方法来改善 ASCVD 管理 ASCVD（见词汇表）仍然是一项持续的全球健康挑战，是导致过早死亡和生活质量下降的重要原因。它源于可改变的（例如生活方式、吸烟、饮酒、未控制的高血压、高胆固醇血症、肥胖和 2 型糖尿病）和不可改变的（即遗传背景、年龄和性别）风险因素的复杂相互作用 [1]。当前管理 ASCVD 的模式很大程度上依赖于临床风险算法，例如欧洲的系统冠状动脉风险评估 2 (SCORE2) 系统 [2]。然而，风险评分主要依赖于有限的一组传统风险因素，可能会忽略代表性不足的亚群 [3-5]（框 1）。这种背景凸显了对 ASCVD 管理更全面、更整体的方法的必要性。为实现这一目标，需要开展多模式研究，首先阐明 ASCVD 之外的复杂病理机制，进而发现新的生物标志物和治疗靶点，以个性化方式改善 ASCVD 管理。通过结合从基因型到表型的数据以及涵盖整个组学学科范围的无数分子中间体，我们可以更深入地了解动脉粥样硬化的复杂性并减轻其社会负担。不同组学，包括基因组学 [ 6 ， 7 ]、表观遗传学 [ 8 ]、转录组学 [ 9 ]、蛋白质组学 [ 10 ] 和代谢组学 [ 11 – 13 ]，有助于全面了解动脉粥样硬化的各个分子和病理生理方面，这对临床应用至关重要。
如何引用本文 Trindade M、Gomes Pinto D、Carvalho N 等。 （2025 年 1 月 7 日）术中活检和术后上消化道
人类受试者：本研究的所有参与者均已获得或放弃同意接受治疗和公开发表。动物受试者：所有作者均已确认本研究未涉及动物受试者或组织。利益冲突：根据 ICMJE 统一披露表，所有作者均声明以下内容：付款/服务信息：所有作者均已声明未从任何组织获得所提交作品的财务支持。财务关系：所有作者均已声明他们目前或过去三年内与可能对所提交作品感兴趣的任何组织均无财务关系。其他关系：所有作者均已声明不存在可能影响所提交作品的其他关系或活动。
莫林达柑橘精油：一种植物耐药性生物刺激剂和可持续的替代品，用于控制植物病毒和虫害
1个生物多样性和生物技术生物技术 - 毕业生网络的PIA S级计划，Tocantins联邦大学（UFT），Gurupi 77402-970，到巴西； rsarmento@uft.edu.br（R.A.S.）; bossund@gmail.com（W.D.S.M.）2托坎丁大学联邦大学（UFT）植物病理学系，古鲁皮77402-970，到巴西； dalmarciaadm@uft.edu.br（d.d.s.c.m.）; pauloricardosena@mail.uft.edu.br（P.R.D.S.F.）; tailaneitzke@gmail.com（T.R.N.）; oliveira.victor@mail.uft.edu.br（J.V.D.A.O。）3蔬菜生产中的公共生产计划，托坎斯联邦大学，古鲁皮77402-970，到巴西； mateusuntidalcin@hotmail.com 4 Minas Gerais（Epamig）的农业和牲畜研究企业，Viçosa36571-000，MG，巴西； madelainevenzon@gmail.com 5 p o S-S-Raduation Forest and Environmental Sciences，Tocantins联邦大学（UFT）（UFT），Gurupi 77402-970，到巴西； luis.viteri@mail.uft.edu.br 6 p o s研究生在生物技术学院，托斯汀大学联邦大学（UFT）（UFT），古鲁皮77402-970，巴西7 tocantins 77402-970Box 66，Gurupi 77410-530，到巴西； lsantos@mail.uft.edu.br. Br 8 Agron Engineering O MICA，TOCANTINS州立大学（Unitins），帕尔马斯校园，帕尔马斯77001-090，到巴西； tiago.d@unitins。 eugenio@ufv.br *通信：bruletdias@hotmail.com（B.L.D. ）; gilrsan@mail.uft.edu.br（G.R.D.S. ）;电话。 ： +55-（63）-98102-0933（B.L.D.Box 66，Gurupi 77410-530，到巴西； lsantos@mail.uft.edu.br. Br 8 Agron Engineering O MICA，TOCANTINS州立大学（Unitins），帕尔马斯校园，帕尔马斯77001-090，到巴西； tiago.d@unitins。 eugenio@ufv.br *通信：bruletdias@hotmail.com（B.L.D.）; gilrsan@mail.uft.edu.br（G.R.D.S.）;电话。： +55-（63）-98102-0933（B.L.D.）; +55-（63）-99213-3520（G.R.D.S.）
UVV 2024还是Cony New World Translation VES/ODVIDE？
Charleen Earley编辑中的总编辑editor@theorindanews.com d Crossed Orinda居民参加了预防犯罪犯罪的市政厅论坛，聆听演讲，并询问五个小组成员有关Orinda犯罪统计数据和安全问题。4月18日在Orinda图书馆礼堂举行，该论坛由Orinda协会主持，共同主席Chris Laszcz-Davis介绍了市长Darlene Gee，城市经理David Biggs，警察局长Ryan Sullivan，Sergeant Decective Anthony Rossi和侦探Daniel Marzilli。Sullivan以PowerPoint的预告范围开始，涵盖了社区外展，有关犯罪的统计数据（针对人，家庭和商业物业和车辆），车牌读取器摄像机，犯罪预处理，邻里手表，安全提示等。“如果您看到可疑的东西，请立即致电。我们至少想去
筛查，鉴定和优化来自萨马林达，东卡利曼丹的少年矿山池的硫氧化细菌，
这项研究是针对潜在的硫酸氧化细菌（SOB）的隔离，筛选，鉴定和培养条件优化（pH，温度，硫代硫酸盐浓度和孵育期），以降低位于东部Kalimantan，Indsanantan，Indsanantan，Indsaneaia的Samarinda的各种AGES水中硫后矿山中的硫浓度。这项研究中使用的池塘为池塘<5岁，> 20岁。获得的75种细菌分离株获得的研究可以增加硫代硫酸盐肉汤培养基的pH值。在九种细菌分离株中，三个分离株KT1.8，KT1.9和KT1.13具有降低硫浓度的培养基浓度的最高效力，为6％，148％和101％。基于16S rDNA序列的相似性，KT1.8，KT1.9和KT1.13分离株被鉴定为Priestia Qingshengii HLS-7（98.9％），辛基菌Siyangensis ds48（97.6％）（97.6％）和PSEUDOMONAS PUTIDASOMONAS PUTISAS CFIDASCFIDASCFIDASCFIDASCFBBBBENSISSISSISSISSISSISSISSISSISSISSISSISIS。随着Kt1.8 = 146x10 14细胞/mL的生长，在30°C温度下，在30°C温度下，在pH 6的三个潜在SOB分离株在30°C的温度下生长更好。 kt1.9 = 81x10 7单元/ml;和kt1.13 = 33x10 7 cell/ml;硫浓度降低KT1.8 = 43.57％； KT1.9 = 43.57％；和KT1.13 = 42.48％。在包含
个人资料（Arindam Barman博士）名称
13。Barman Arindam，Nillo Yedi和Neha M. Sangma。（2023）。表型和基因型表征从传统发酵的甘蓝叶（Gundruk）中分离出来的主要乳酸细菌。in。R. V. S. Uppaluri和L. Rangan（编辑），印度东北州的生物多样性保护。新加坡施普林格自然新加坡PTE Ltd.。ISBN 978-981-99-0944-5，ISBN 978-981-99-0945-2（EBOOK），https://doi.org/10.1007/978-978-981-99-99-0945-2_8，p。 133-154。ISBN 978-981-99-0944-5，ISBN 978-981-99-0945-2（EBOOK），https://doi.org/10.1007/978-978-981-99-99-0945-2_8，p。 133-154。
Berindan -Neagoe Ioana
发明专利1。基于抗肿瘤的诱发病毒载体的生物系统，用于恢复恶性细胞中肿瘤基因TP 53的正常基因型：Chira S，Neagoe I S，Gulei D无请求RO20190000642，RO134900-A2--A2--A2--A2---A2---A2---2021-2021-201-21-21-2021-2044-29 2> 9. 9。„基于质粒DNA重组的纳米颗粒系统，用于预防用冠状病毒SARS-COV-2ˮ，Sergiu Chira，Ioana Cornelia Cornelia stanca Neagoe和Cosmin-Andrei Andrei Cismaru osim A00296/28.05.05.05.202020202020202020-25360（ioaana Cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia cornelia chira）。通过确定两个microRNA分子，即HSA-I-1-3p and HSA- Mir-6785-5p in Blood Samples, While Using Artificial Intelligence in Form of Decision Trees, Patent Number (S): RO132683-A2,-A2016- 00984: FLARES A, Fersigan M, Neagoe I, Braicu C, PETRIC R, DERWENT PRIMARY ACCESSION NUMBER: 2019-29111T 4.基于抗肿瘤杂化病毒载体的生物系统，以恢复恶性细胞 - ioaana cornelia stanca neagoe和diana gulei中肿瘤抑制基因的正常基因型。OSIM注册编号A000642/10.10.2019 5.被诱导三阴性肿瘤细胞凋亡的多个目标，专利号：RO130401-A2，发明家：S）：Braicu C，Braicu C，BraiCu C，Pileczki V，Pileczki V，Pileczki v，pileczki v，pileczki v，pileczki v，pileczki v，pileczki v，Neagoe i s，irimie a，irimie a，derwent a，derwent a，derwent a，derwent a，derwent a，数字4.44。通过功能基因组研究预测宫颈癌无线电化学疗法的反应的方法 - 作者：肿瘤学院”I.Chiricuţă ”Cluj-Napoca (representatives: Bălăcescu Ovidiu Daniel and Bălăcescu Loredana); and the University of Medicine and Pharmacy“ Iuliu Haţieganu ”Cluj-Napoca (representatives: Irimie Alexandru, Berindan-Neagoe Ioana) OSIM registration number: A/10036/2011/patent no.基于对血管生成机制涉及的一组基因的研究，用于检测前列腺癌的非侵蚀方法 - 作者：Bălăcescuovidiu，Neagoe ioaana，bălăcesculoredana patent no：RO 127528A2，RO 127528A2，2012年-H48364 [47] AR/A a/im a/a/a/a/recistration。基于人工智能作者的非侵入性方法诊断乳腺癌临床决策的智能支持系统：医学与药房大学“ IuliuHaţieganu” Cluj-Napoca（代表：Irimie Alexandru，Berindan neneagoe Ioaana）；肿瘤学院“ IonChiricuţ届教授” Cluj-Napoca（代表：Bălăcescuovidiu
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 , Aprinda Industrial 1,5 , Ziqian Huang 1,4 , Jori Wan
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 、Aprinda Indahlastari 1,5 、Ziqian Huang 1,4 、Jori Waner 1,5 、Skylar E. Stolte 1,3 、Ruogu Fang 1,3,4,† 和 Adam J. Woods 1,2,5,† 1 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学麦克奈特脑研究所认知衰老和记忆中心 2 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学医学院神经科学系 3 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院生物医学工程系 J. Crayton Pruitt Family 4 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院电气与计算机工程系 5 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学公共卫生与健康职业学院临床与健康心理学系美国盖恩斯维尔 † 共同通讯作者 摘要 背景 经颅直流电刺激 (tDCS) 结合认知训练 (CT) 被广泛研究作为一种治疗工具，用于增强患有和不患有神经退行性疾病的老年人的认知功能。先前的研究表明，tDCS 结合 CT 的益处因人而异，这可能是由于个体神经解剖结构的差异所致。目的本研究旨在开发一种方法来客观地优化和个性化电流剂量，以最大限度地提高非侵入性脑刺激的功能收益。方法基于样本数据集 (n = 14) 中电流密度的计算模型，训练支持向量机 (SVM) 模型来预测治疗反应。部署的 SVM 的特征权重用于加权高斯混合模型 (GMM)，通过找到最优电极蒙太奇和施加的电流强度 (优化模型)，最大限度地提高将 tDCS 无反应者转变为反应者的可能性。结果 通过提出的 SVM-GMM 模型优化的电流分布显示，在目标脑区内，最初无反应者和有反应者之间的体素一致性为 93%。与优化前的模型相比，原始无反应者的优化电流分布与有反应者的当前剂量接近 3.38 个标准差。优化模型还分别实现了 99.993% 和 91.21% 的平均治疗反应可能性和归一化互信息。在 tDCS 剂量优化之后，SVM 模型成功预测了所有对优化剂量无反应的 tDCS 患者为有反应者。结论 本研究结果为 tDCS 精准医疗的定制剂量优化策略奠定了基础，以改善老年人认知能力下降的治疗结果。关键词 tES、衰老、机器学习、有限元模型、高斯混合模型、精准医学
Samarinda的主要经济部门
抽象的经济增长可能受经济部门的影响。为了提高一个地区的经济增长，有必要确定主要的经济部门，以便可以鼓励基于业务领域的其他部门发展。本研究旨在确定为萨马林达经济提供贡献的领先和非领先经济部门。在这项研究中，研究人员应用了一项定量研究，并利用了从中央统计局获得的二级数据。这项研究中的数据是关于2020年Samarinda和East Kalimantan的PDRB的数据。使用的是使用Microsoft Excel应用程序的位置商（LQ）方法。的结果表明，对萨马林达经济有很大贡献的主要经济部门是金融服务和保险，贡献为4.84％，而非领先的经济部门是农业，林业，林业，渔业，采矿和采石场，在该加工行业中对萨玛纳兰达的经济的贡献少于1。