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ISSN：1813-1646（打印）; 2664-0597（在线）Tikrit农业科学杂志杂志主页：http：//www.tjas.org e-mail：tjas@tu.edu.iq vac
摘要硒是家禽的重要营养素，对于免疫系统调节和功能至关重要。我们研究了补充饮食硒（SE）对免疫反应，硒蛋白P，程序性细胞死亡，抗氧化剂和代谢基因在鸡肝发育中的影响。使用了400只雄性小鸡（肉鸡），并将鸟类平等地分为4种饮食治疗，作为每种治疗的100只鸟类。对照第一组（T1）喂养标准饮食，第二个实验组（T2）被喂食实验饮食（一种含有 + 0的基本饮食。4 mg无机硒SE/kg）和未处理的水，第三个实验组（T3）将硒添加到水中（标准饮食和处理水（300 ppm）溶液硒），第四实验组（T4）将硒添加到水中（溶液300 ppm），并喂食实验饮食（基本饮食）4 mg无机硒/kg）。喂食6周后单独收集肝脏。结果表明，T4中IL-1β基因的表达增加，而SPP1基因在T3中的增加增加，因为T4和T3中FAS和FASLG基因的显着增加。T4和T3中的抗氧化剂和代谢基因也分别增加。因此，这些结果表明，含有硒的营养补充剂，尤其是在用水或水和饲料中给出时，改善鸡肝组织中的免疫反应，凋亡，抗氧化剂和代谢基因。
国家抗癌药物基金清单 ver1.342 09-Jan-25
8. 根据UICC/AJCC TNM第8版，该患者手术NSCLC标本的病理TNM分期为IIB期、IIIA期或仅N2 IIIB期肿瘤。请在下方标记该患者适用的分期： - IIB期疾病（T1a N1或T1b N1或T1c N1或T2a N1或T2b N1或T3 N0） - IIIA期疾病（T1a N2或T1b N2或T1c N2或T2a N2或T2b N2或T3 N1或T4 N0或T4 N1） - 仅N2 IIIB期疾病（T3 N2或T4 N2） 注意：试验包括使用UICC/AJCC TNM第7版分期的患者，因此上市许可使用第7版分期系统。由于目前NSCLC手术切除标本均采用UICC/AJCC TNM第8版进行报告，因此上市许可中包含的相应第7版阶段已翻译为第8版的阶段。
通过双链DNA片段的单链DNA寡桥构建SGRNA-CAS9表达载体
功能活性（粘性终端连接）：20μl含有0.5 µL快速T4 DNA连接酶，12μgHindiii消化的lambda DNA和1x T4 DNA连接酶在37°C下孵育37°C，过夜，由Agarose gelorophoresis确定的片段，在> 95％的片段中，> 95％的片段。重新消化的连接产物，50μl反应，其中含有6μg连接的片段，40个单位Hindiii和1x的Nebuffer 2在37°C下孵育2小时，导致未检测到的未检测到的未发现的片段，因为琼脂糖凝胶电基果实确定。
靶向TSHR的一种新型的口服小分子拮抗剂可改善Graves疾病的体内模型Jun Zhang，Kiana Alvarez，Ivan G
在这里，我们描述了一种新型，有效和选择性的口服生物可利用的小分子TSHR拮抗剂的概念证明数据，该分子TSHR拮抗剂直接靶向TSHR功能，可用于治疗坟墓疾病的表现，包括潜在的眼科表现。使用原代小鼠甲状腺细胞确定小分子化合物SP-1351的体外药理作用。表明，TSH和患者衍生的自身抗体对原代胆红素的功能基因表达产生刺激作用。通过长期激活自身抗体的施用，建立了甲状腺功能亢进症的体内鼠模型。该模型的表征表明，与甲状腺功能亢进相关的关键基因被上调，循环T3和T4的水平失调，甲状腺本身的总体大小显着增加，反映了坟墓疾病的影响。用小分子负构构调节剂重复治疗10天，降低了甲状腺的总体大小，并改善了与Graves疾病（如卵泡肥大和卵泡胶体还原）相关的组织学参数。在T4诱导的急性小鼠模型中，口服SP-1351的口服给予治疗后的T4水平迅速减弱。
经济社区之间的总部协议CF西非国家与尼日利亚联邦共和国政府
r aii：laapt ni mi t immmor M T4 7 7-71 17-57 m 7 7°.41f 1 1，7 7 7 1ftiliemigmli4 7，2nr40 7-1：7 7-1：7 7 4，... 1 z 1
超越峰值性能：比较 AI 优化 FPGA 和 GPU 的实际性能
1 英特尔公司可编程解决方案事业部 2 多伦多大学和矢量研究所 3 卡内基梅隆大学 { andrew.boutros, eriko.nurvitadhi } @intel.com 摘要 — 人工智能 (AI) 的重要性和计算需求日益增长，导致了领域优化硬件平台的出现。例如，Nvidia GPU 引入了专门用于矩阵运算的张量核心，以加速深度学习 (DL) 计算，从而使 T4 GPU 的峰值吞吐量高达 130 int8 TOPS。最近，英特尔推出了其首款针对 AI 优化的 14nm FPGA Stratix 10 NX，其内置 AI 张量模块可提供高达 143 int8 TOPS 的估计峰值性能，堪比 12nm GPU。然而，实践中重要的不是峰值性能，而是目标工作负载上实际可实现的性能。这主要取决于张量单元的利用率，以及向/从加速器发送数据的系统级开销。本文首次对英特尔的 AI 优化 FPGA Stratix 10 NX 进行了性能评估，并与最新的 AI 优化 GPU Nvidia T4 和 V100 进行了比较，这些 GPU 都运行了大量的实时 DL 推理工作负载。我们增强了 Brainwave NPU 覆盖架构的重新实现，以利用 FPGA 的 AI 张量块，并开发了工具链支持，使用户能够仅通过软件对张量块进行编程，而无需在循环中使用 FPGA EDA 工具。我们首先将 Stratix 10 NX NPU 与没有张量块的 Stratix 10 GX/MX 版本进行比较，然后对 T4 和 V100 GPU 进行了详细的核心计算和系统级性能比较。我们表明，我们在 Stratix 10 NX 上增强的 NPU 实现了比 GPU 更好的张量块利用率，在批处理 6 时，与 T4 和 V100 GPU 相比，平均计算速度分别提高了 24 倍和 12 倍。即使在允许批处理大小为 32 的宽松延迟约束下，我们仍分别实现了与 T4 和 V100 GPU 相比 5 倍和 2 倍的平均速度提升。在系统级别，FPGA 的细粒度灵活性及其集成的 100 Gbps 以太网允许以比通过 128 Gbps PCIe 本地访问 V100 GPU 少 10 倍和 2 倍的系统开销延迟进行远程访问，分别用于短序列和长序列 RNN。索引术语 — FPGA、GPU、深度学习、神经网络