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对靶向鼻咽bordetella bordetella bordetella bordetelsis接种
疫苗可以预防疾病的症状，但不能阻止细菌的扩散（6，7）。现在，研究人员之间已经达成共识，即AP疫苗赋予对疾病的良好但短暂的保护性免疫，但防止对集合，脱落和传播的保护却少得多（6，7）。我们对百日咳芽孢杆菌的大部分知识是从肺炎感染的动物模型中学到的，这些模型是在科赫假设指导的时代开发的（8-19）。这些动物实验系统的设计旨在引起严重的病理和近乎致命的毒力，以模拟最严重的人类疾病。在这种方法中出现的百日咳模型中，在动物的呼吸道深处引入了大量病原体，类似于其严重和毒力中的极端人类感染，但肺部受累的涉及比通常在临床上观察到的更多。在这些模型中，高剂量的百日咳（通常为10 5 –10 6 CFU）被输送到啮齿动物的肺（20，21）。较大的物品，例如狒狒，被赋予更大数量的内核插管接种，10 8 –10 10
通过同一位的平均曲率
在这两个机构中，ILD案例最初是在肺科医生，风湿病学家，病理学家和放射科医生之间的多学科会议期间诊断出的。本研究中包括的病例是从此类跨学科讨论中随机选择的。使用搜索关键词从参与的胸腔疾病中进行扫描：结节病，Kaposi肉瘤，支气管肺泡癌，肺炎，肺炎，淋巴管癌，淋巴管癌，肺炎，肺炎，肺炎，肺动脉瘤蛋白酶，PCP PC，elecess，pcepec，eleastecs，pc.基于胸部CT和每种情况的可用临床病史的最终诊断是由胸腔放射学家进行的：AS（14Y经验）在机构1； PB（5Y经验）和机构的CCL（26岁经验）2。避免肺实质和胸膜疾病的病例没有任何可能的ILD掩盖；例如，具有较大胸腔积液，广泛的肺不张，多叶肺炎，肺切除术/肺切除术或弥漫性结节转移的病例。
均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
自噬相关心血管功能障碍的分子机制果蝇
作为一种高度保守的细胞过程，自噬一直是广泛研究的重点，因为它在维持细胞稳态及其在心血管发病机理中的影响方面的关键作用。在多种动物模型中已经认识到肌肉功能的下降以及神经元系统以及对压力的敏感性的提高。心血管结构和细胞功能障碍的自噬缺陷与哺乳动物和果蝇中心脏的生理和病理状况有关。在这篇综述中，我们系统地分析了水果层心脏中与自噬相关的途径，并旨在为为患者开发潜在治疗以及有效的农业应用策略提供全面的理解。该分析阐明了果蝇在生理和病理条件下心血管功能中自噬的分子机制，从而对心血管疾病的发展提供了显着的见解。关键自噬相关蛋白的丧失，包括跨膜蛋白ATG9及其伴侣ATG2或ATG18，以及DMSETRIN，导致心脏肥大和果蝇的结构异常，类似于年龄依赖于年龄的心脏功能功能。自噬相关（ATG）基因家族，细胞或核骨骼层粘连蛋白以及雷帕霉素（MTOR）信号途径的机械或哺乳动物靶标在果蝇中的心脏功能中具有严重影响的果蝇功能，具有自噬激活，表现为抑制心脏层板层层板层层。本评论评估了心脏自噬的功能意义，MTORC1/C2复合物以及ATG2-AMPK/SIRT1/PGC-1α途径的轴，在哺乳动物和果实中的心脏中至关重要，导致心脏发展，成长，成熟，以及心脏体内稳态的维持。几种干预措施的有益作用增强了心脏功能，包括运动和冷应激，可以影响哺乳动物和果蝇中丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶信号传导的自噬依赖性TOR活性。练习表现出可确定的自噬并在过度时会抑制自噬，从而突出了自噬在心脏健康中的双重作用。
开发和验证胃癌和食管癌患者VTE风险的预测模型
方法：这项研究是一项现实研究，旨在预测GC/EC患者的VTE。数据是从2018年1月1日至2023年6月31日之间在四川省人民医院诊断为GC/EC的住院医师收集的。使用九种监督学习算法，基于56个可用变量开发了576个预测模型。随后，使用最佳性能模型的前12个特征变量采用了简化的建模方法。评估模型预测性能的主要度量是ROC曲线下的面积（AUC）。此外，还采用了用于构建本研究最佳模型的培训数据，以外部验证几种现有的评估模型，包括Padua，Caprini，Khorana和Compass-Cat分数。
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
SARS-COV-2框架转移RNA元素的结构改变突变
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年3月8日。 https://doi.org/10.1101/2023.03.07.531591 doi：Biorxiv Preprint
Bioevocs-在患有嗜酸性食管炎的儿童和年轻人中测试“鼻烟”
普通的英语摘要背景和研究旨在许多儿童和年轻人来我们诊所的肚子（胃肠道系统）有问题。我们进行特殊测试以找出他们的疾病是什么，以便我们知道他们需要什么治疗。我们看到的一种重要疾病是嗜酸性粒细胞性食管炎（EOE）。这是当食道的衬里变得酸痛（发炎）导致吞咽问题，食物粘在食道和持续的胃鼠回流中。目前，当儿童完全入睡时（在全身麻醉下），我们需要对这种疾病重复进行一次或多个相机测试（内窥镜检查）。内窥镜检查是我们用相机看肚子里的肚子。它是在全身麻醉下完成的，因此患者没有任何感觉。到目前为止，对于EOE没有床头测试（生物标志物），可以告诉我们出于任何原因而发炎的食道和肚子是否发炎。这意味着当需要EOE需要改变治疗（药物或饮食）时，我们都必须重复内窥镜检查。我们想看看做一个简单的凳子样品是否有助于更多地通知我们药物或饮食是否有效。新测试测量了许多不同的气体（挥发物），使粪便闻起来。挥发物来自肠道的内容物和衬里，并直接或间接地受到粪便中的肠道细菌的影响，我们可以用特殊的仪器在实验室中对其进行测量。挥发物也将受到营养/营养化合物的营养和代谢的影响。如果成功，这可能意味着我们不需要那么多内窥镜。有些疾病改变了挥发物，我们想看看测量它们是否给我们一种额外的方法来了解主动EOE。此外，新的测试可能使我们能够以积极，更健康的方式来分辨药物或饮食是否改变肠道细菌。我们还想看看，当发现拥有EOE的年轻人中，是否再次测量挥发物，是监测治疗是否有效的好方法。最后，测量粪便中的挥发物可能会告诉我们更多有关导致EOE和Gullet（食管）疾病的原因。
通过紫外线激光照射在介孔硅上形成的微尖峰
微型和纳米结构的表面受到了广泛的关注，因为它们在传感器技术，表面摩擦学以及依从性和能量收集等广泛应用中的潜力。已经研究了几种修改材料表面，例如血浆处理，离子梁溅射，反应性离子蚀刻和激光处理等材料表面[1-3]。在这些方法中，由于其良好的空间分辨率和对不同材料（例如金属，半导体，介电和聚合物）的良好空间分辨率和高可重现性，激光表面处理近年来引起了人们的兴趣[4-6]。从连续波（CW）到超短梁以及从UV到IR的工作波长已经使用了许多类型的激光源[7-8]。由于激光 - 物质相互作用，从纳米到微尺度的各种结构和模式取决于激光参数和材料特性，例如激光诱导的周期性表面结构（LIPS），2D圆形液滴和特定的微型结构，称为Spikes [9-14]。