XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtoxic
一种建模方法，用于揭示氧化铁纳米晶体上有毒离子的吸附
材料科学中高级计算机模拟的时代为（纳米 - ）材料性能设计了硅计算实验中的巨大潜力。可以通过原子模型和计算机模拟来揭示各种环境中纳米颗粒的吸附效率。砷（AS）是重要的全球分布污染物之一，对人类健康和环境有危险的影响，它可以根据其形状和大小与铁纳米晶体（例如，赤铁矿（Fe 2 O 3））强烈结合。在这里，我们开发了一种新型的动力学蒙特卡洛（KMC）模型，该模型能够探索和描述Fe 2 O 3纳米晶体的形状效率依赖性，并与砷酸盐污染的水接触。这个新设计的模型证明了纳米晶体在其表面上去除有毒（AS）的性能。当前的模型为在不同的环境相关情况（例如地下水，湿地和水处理系统）下，开辟了新的途径，用于设计用于纳米颗粒的进一步高级KMC模型。除了在介绍的模型中实现的双齿吸附复合物外，还应将单次和外部吸附复合物纳入KMC模型。可以通过实现pH和背景离子来解决详细的环境控制。
从水生环境中去除有毒重金属的有效技术
与环境污染相关的争议在人类生活和生态系统中正在增加。尤其是，由于产业的废水排放，水污染正在迅速增长。找到新水资源的唯一方法是重复使用经过处理的废水。提供了几种补救技术，可以方便地重用回收的废水。重金属，例如Zn，Cu，Pb，Ni，CD，HG等。根据毒性造成各种环境问题。这些有毒的金属暴露于人类和环境，离子的积累发生，造成严重的健康和环境危害。因此，这是环境中的主要问题。由于这种担忧，开发用于去除重金属的技术的重要性已增加。本文用两个目标贡献了新文献的概述。首先，它提供了有关治疗技术的草图，其次是其重金属捕获能力从工业e uent中。在本评论文章中审议了治疗绩效，其补救能力以及可能的环境和健康影响。最终，本综述提供了有关实验室量表研究中纳入的重要方法的信息，这些信息是确定可行且方便的废水处理所需的。此外，已经尝试着强调工业e uent重金属的重点，并建立了将重金属放入环境中的科学背景。
用于高度特异性检测α-突触核蛋白有毒低聚物
神经退行性疾病是全球残疾的主要原因，帕金森氏病（PD）是增长最快的神经系统疾病。在2019年，全球估计表明，有超过850万人患有PD的人。与衰老紧密相连，预计到2040年将翻一番，对整个公共卫生系统和社会造成了很大的压力（https://www.who.int/news-news-roos-rooo m/fact-seets/fact-sheets/fact-sheets/delets/parkinson-disease）。迄今为止，没有血液检查，脑扫描或其他测定方法可以用作PD的确定诊断测试，目前的诊断方法主要依赖于运动症状和神经影像学的专家临床评估[1]。不幸的是，到诊断时，该疾病已经发展到一个相对先进的阶段，在本质中，大约60％的多巴胺能神经元在不可逆地丢失。在此阶段，延迟疾病进展可能为时已晚。因此，迫切需要在早期阶段检测PD的正交分子诊断方法。pd在病理上以蛋白质聚集体在受影响的神经元中的积累，主要由α-突触核蛋白（αS）组成[2，3]。αS的低聚物，而不是神经淀粉样蛋白包含物，被认为是毒性获得的实际致病罪魁祸首，改变了细胞骨架结构，膜通透性，膜流入，钙涌入，活性氧，活性氧，突触触发和神经元兴奋性[4，5]。这导致了与可溶性单体αs不良的交叉反应，这在CSF中的确更为丰富[4，14，15]。有证据表明，与非PD对照相比，PD患者的脑脊液（CSF）中αS低聚物的升高升高，表明它们在该生物FLUID中的水平可以用作PD的生物标志物，为诊断提供了机会[6-8]。然而，我们缺乏对αs低聚物结构的知识，以及它们的短暂性，异位和动态性质，使他们的跟踪和定量成为一项具有挑战性的任务。αs的抗体的产生和使用已成为首选选项，作为诊断和治疗目的的特定元素，例如抑制蛋白质聚集[9]。因此，在早期研究中，CSF中的αS聚集体和其他生物学流体（如血浆或血清）的检测依赖于诸如ELISA [10-12]或CLIA [13]等免疫测定的检测，其抗体通常针对αs s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s。因此，这种方法显示出很大的可变性和有限的可靠性[16]。还采用了一些其他已建立的技术来检测有毒的低聚物，例如免疫组织化学，接近连接测定，基于Luminex的测定法，这也需要抗体[17，18]。同样，最近的策略同样依赖于将可用的抗体纳入具有不同感应构型（光学，电化学等）的不同生物传感器原型中。所有这些最终都可能遭受与使用这些受体相同的缺点。基于DNA的适体[19]最近为αs的低聚形式产生了另一种生物受体[20]，尽管它们也显示出对Aβ1-40低聚物的识别。超敏感蛋白扩增测定法的最新进展，例如蛋白质不满意的环状扩增（PMCA）和实时Qua King诱导的转化率（RT-QUIC），该转化率（RT-QUIC）最初是针对人类疾病疾病的诊断，已显示出可吸引蛋白质聚集的有希望的结果，该蛋白质与患者的识别和分流相关[7] [7] [7] [7] [7]。但是，它们在常规DI不可知论中的临床实施中也表现出重大局限性。首先，不可能知道哪种是在反应中放大的特定αS物种，因此，分子生物标志物在
使用机器学习技术和火花发射光谱量定量有毒金属
美国环境保护局（美国EPA）危险空气污染物（HAP）包括涉嫌或与癌症发展有关的有毒金属。用于检测和量化大气中有毒金属的传统技术不是实时的，可以阻碍来源的识别，或者受仪器成本限制。火花发射光谱是一种有前途且具有成本效益的技术，可用于实时分析有毒金属。在这里，我们开发了一种具有成本效益的火花发射光谱系统，以量化美国EPA靶向的有毒金属的浓度。具体来说，将CR，Cu，Ni和Pb溶液稀释并沉积在火花发射系统的接地电极上。最低绝对收缩和选择算子（LASSO）被优化并使用，以检测来自火花生成的等离子体排放的有用特征。优化的模型能够检测原子发射线以及其他功能，以构建回归模型，该模型可预测观察到的光谱中有毒金属的浓度。使用检测到的特征估算了检测的极限（LOD），并与传统的单特征方法进行了比较。lasso能够检测输入频谱中的高度敏感特征。但是，对于某些有毒的金属，单功能的LOD略优胜于套索。低成本仪器与高级机器学习技术用于数据分析的组合可以为数据驱动的解决方案铺平道路，以实现昂贵的测量。
在抗高剂量全身性皮质类固醇抗毒表皮坏死式中具有TNF-α抑制剂的阳性经验
史蒂文斯 - 约翰逊综合征（SJS）和有毒表皮坏死溶解（十）是罕见的，潜在的威胁生命的综合症，其特征是坏死性表皮和粘膜病变的发展。SJS/10的最常见病因原因是药物诱导的机制。具有高潜在风险的药物组包括磺酰胺，抗惊厥药，非甾体类抗炎性药物（NSAIDS），别嘌醇，苯巴比妥等。没有针对SJS/10的黄金标准处理算法。在医学实践中，全身性糖皮质激素（SGC），静脉免疫球蛋白（IVIG），血浆置换和环孢菌素在经验上和各种组合中使用。最近发表的研究表明，TNF-α抑制剂是SJS/10的一种有希望的方法，包括对高剂量SGC的抗性病例，依那诺普和二链昔单抗是最常用的药物。在张J等人的大型多中心研究中。 （xxxx），与对照组相比，用依那耐酸，SGCS或两者组合治疗的242例患者的死亡率较低。 与SGC单一疗法相比，皮肤愈合时间较短，从而降低了继发感染的风险。 已发布的数据显示，THF-α抑制剂阻滞具有很高的效率，但是由于缺乏可用信息，因此SJS/TEN患者中TNF-α抑制剂的安全性仍然值得怀疑。 由于应积累所有临床研究数据，以提供可靠的证据，即SJS/TEN的使用TNF-α抑制剂可能是有益的，因此我们报告了一个与Etoricoxib相关的SJS的案例，在50岁的女性中，该病例与十岁的女性相关，而这是50岁的女性，该女性是饮食来饮食高剂量SGCS治疗的案例。在张J等人的大型多中心研究中。（xxxx），与对照组相比，用依那耐酸，SGCS或两者组合治疗的242例患者的死亡率较低。与SGC单一疗法相比，皮肤愈合时间较短，从而降低了继发感染的风险。已发布的数据显示，THF-α抑制剂阻滞具有很高的效率，但是由于缺乏可用信息，因此SJS/TEN患者中TNF-α抑制剂的安全性仍然值得怀疑。由于应积累所有临床研究数据，以提供可靠的证据，即SJS/TEN的使用TNF-α抑制剂可能是有益的，因此我们报告了一个与Etoricoxib相关的SJS的案例，在50岁的女性中，该病例与十岁的女性相关，而这是50岁的女性，该女性是饮食来饮食高剂量SGCS治疗的案例。
通过吸附在GO表面
这项研究的目的是检查被用作五种潜在危险的偶氮染色的吸附剂的可能性，以从水溶液中取出。通过实验和计算DFT以及蒙特卡洛方法研究了AZO-DYES去除的GO的吸附特征。实验研究包括吸附剂剂量，接触时间和初始浓度的影响，而计算研究涉及DFT和Monte Carlo（MC）模拟。通过探索了通过搜索最低的可能性吸附复合物来通过MC预测，通过DFT研究进行了地理，电子和热力学参数的地理，电子和热力学参数。通过Langmuir模型评估实验数据，以描述平衡等温线。均衡数据非常适合Langmuir模型。热力学参数，即自由能的变化，焓变和熵变化表明，通过在GO分子筛子表面上吸附来去除偶氮-DYES是自发的。发现该过程的性质是涉及非共价相互作用的物理吸附。这项研究揭示了GO可以用作有效的吸附材料，用于从水溶液中吸附偶氮-DYES。
垃圾进，有毒数据出：关于道德人工智能可持续性影响声明的提案
摘要 数据和自主系统正在接管我们的生活，从医疗保健到智能家居，我们日常生活中几乎没有哪个方面不受它们的影响。这些技术带来的技术进步是无限的。然而，优势与挑战并存。随着这些技术越来越多地涵盖我们生活的方方面面，我们忘记了将我们的生活与技术相结合所产生的伦理、法律、安全和道德问题。在这项工作中，我们研究了人工智能从数据收集到部署的生命周期，对潜在的伦理、安全和法律问题进行了结构化的分析评估。然后，本文提出了第一个道德人工智能可持续性声明的基础，以指导未来以安全和可持续的方式发展人工智能。
开发新型治疗剂以治疗侵入性A链球菌和链球菌毒性休克综合征
最重要的是，看似轻度的链球菌感染可以迅速升级为严重的侵入性链球菌A疾病（ISAD），该疾病的死亡率很高。在大约20％的情况下，ISAD伴有链球菌毒性休克综合征（STSS），该病例会导致坏死性筋膜炎，肌瘤或深瘀伤和多器官衰竭。STSS的死亡率最高为80％，即使在设备最佳的设施中也是如此。
生物表面活性剂作为模板，以激发新的环境和健康应用
结果：我们的分析包括47篇文章，涉及50例与ICI相关的SJS/10患者。该队列的平均年龄为63岁，男性占主导地位（54％）。大多数患者患有黑色素瘤或非小细胞肺癌。sjs/十个通常发生的早期发生，启动后23天发病。治疗主要涉及全身性皮质类固醇和静脉免疫球蛋白。总体死亡率为20％，为32％的10％，感染和肿瘤进展为主要原因。从发病到死亡的中间时间为28天。幸存者经历了30天的上皮时间的中间时间，与表皮脱离的程度正相关（r s = 0.639，p = 0.009）。死者的患者比幸存者相比表现出明显更高的十个（90％，48％，p = 0.029）和更大的表皮脱离面积（90％比30％的身体表面积[BSA]，P = 0.005）。与皮质类固醇单一疗法或非皮质类固醇治疗组相比，联合疗法组的比例更高（72％vs. 29％和50％，P = 0.01），而死亡率或重新上述时间没有显着差异。双重ICI治疗的率高于单个治疗率（100％比50％，p = 0.028）。Among single ICI therapies, the sintilimab-treated group trended towards a higher TEN rate (75% vs. 40-50%, p = 0.417), a larger detachment area (90% vs. 30-48% of BSA, p = 0.172), and a longer re-epithelization time (44 vs. 14-28 days, p = 0.036) compared to other ICI groups, while mortality rates remained 相似的。
