注意:EZH1,增强Zeste同源物1。ezh2,增强Zeste同源物2。eed,胚胎外胚层的发育。suz12,zeste 12的抑制器。H3K27,赖氨酸的组蛋白H3 27。右 - 使用弹弓[Street等。Bolis等人的RNASEQ数据集上的 BMC基因组学(2018)。 nat Comm(2021),Yun等。 Oncotarget(2017),Liu等。 nat Comm(2020)。 PRC2靶基因:87基因多孔抑制特征,源自转移性前列腺肿瘤[Yu等。 癌症Res(2007)]。BMC基因组学(2018)。nat Comm(2021),Yun等。Oncotarget(2017),Liu等。 nat Comm(2020)。 PRC2靶基因:87基因多孔抑制特征,源自转移性前列腺肿瘤[Yu等。 癌症Res(2007)]。Oncotarget(2017),Liu等。nat Comm(2020)。PRC2靶基因:87基因多孔抑制特征,源自转移性前列腺肿瘤[Yu等。癌症Res(2007)]。癌症Res(2007)]。
着:Shaotang歌曲,Yu Teng,Weichen Tang,Zhen Xu,Yuanyuan He,Jiawei Ruan,Takahiro Kojima,
在1965年在Sinica Acta Physica发表的开创性作品中,Yu Lu指出,超导间隙在超导体中表现出较弱的调制较弱。在过去的十年中,一系列的高分辨率扫描隧道显微镜工作报告了某些超导体中的超导差距调制弱,并将这些现象解释为成对密度波。与Yu Lu的发现一致,Lee D H等。指出,在许多情况下,成对散射的干扰效应也会导致空间中的超导间隙调制。我们将讨论这两种机制的区别和统一,以及它们与最近的实验观察的相关性。
Alexei Yu。 kitaev:拓扑量子代码(1996-2003)受到身体保护的量子计算(1997)与非亚伯人Anyons进行计算(1997)CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary(1998)魔术状态蒸馏(1999-2004)量子电线中的Majorana Modes(2000)Alexei Yu。kitaev:拓扑量子代码(1996-2003)受到身体保护的量子计算(1997)与非亚伯人Anyons进行计算(1997)CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary(1998)魔术状态蒸馏(1999-2004)量子电线中的Majorana Modes(2000)
妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道,全球 12.8% 的孕妇患有 GDM,在中国 GDM 的发病率已达 14.8%,且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病,包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道,全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2),在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关,包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来,GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关,患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加(4)。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而,先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少,它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤(肩难产)、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房(NICU)和胎儿死亡等不良结局相关(5,6)。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿(SGA)和低体重出生儿的风险(3,7)。PE 显著增加胎盘早剥的风险(8)。研究表明,对于 GDM 合并 PE 的孕妇,妊娠期体重增加过多(GWG)会更明显地增加早产和大于胎龄儿(LGA)的风险(9),并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关(10),这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率,但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病(11)。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
在全球范围内,5.1至12.4%的艾滋病毒(PLWH)患者也患有慢性丙型肝炎病毒(HBV)共感染(Leumi等,2020)。最常见的抗逆转录病毒疗法(ART)用于治疗HIV/ HBV共感染的个体是替诺福韦富马酸(TDF)或Tenofovir alafenamide(TAF)与Lamivudine(3TC)或Emtritoitabine(FTC)的组合。由于其对HBV和HIV-1感染的双重活性,它改善了HBV病毒血症的控制并降低了肝纤维化和耐药性(Boyd等,2021; Ryom等,2022)。与慢性HBV单感染相比,HBV患者的HIV速度加快了慢性HBV向肝脏肝硬化,肝细胞癌(HCC)或末期肝病的发展(Singh等,2017; Kouame; Kouame ́等,2018)。乙型肝炎表面抗原(HBSAG)的丧失,无论是否有或不发育表面抗原的抗体,通常都被认为是功能性治愈方法,是慢性肝炎B(CHB)感染的最终治疗目标(欧洲肝脏研究协会,肝脏研究协会,2017年; Martin等,20222222222年)。尽管如此,这种结果仅在少数患者中得以实现(Zhou等,2019; Hsu等,2021; Hsu等,2022)。最近,许多研究表明,与患有慢性HBV一单位抗逆转录病毒疗法(CART)的HIV/HBV共感染的个体中,HBSAG血清清除率更高,与患有慢性HBV一单位疗法的人进行了抗逆转录病毒疗法(CART)(CART)(YEO等人,2019年; Audsley等,2020; Chihihota; Chihota et and,2020;此外,我们探讨了临床变量与此结果的关联。然而,关于HBSAG下降的研究和在HIV/HBV共感染中影响其的因素的研究有限。必须理解与患有HIV/ HBV共感染的个体中HBSAG丢失有关的潜在预测因子和生物标记。这将增强我们对HIV/HBV共感染的潜在机制的理解,并有可能帮助医生制定更有效的治疗策略。在本文中,我们对HIV/HBV共感染的个体开始了购物车后对HBSAG损失进行了前瞻性检查。
过敏性鼻炎(AR)的特征是过敏原特异性介导的上呼吸道炎症性炎症性炎症,全球流行率高达30%(Meltzer,2016年)。除了避免过敏原的标准外,过敏原免疫疗法(AIT)旨在诱导特定的过敏原免疫耐受性,从而达到临床症状缓解的状态。特定的未修饰或化学修饰过敏原(过敏反应)的可重复摄入量是保持症状的关键。在AIT的这些方法中,皮下免疫疗法(SCIT),舌下免疫疗法(SLIT)和淋巴免疫疗法(LIT)被证明是有关效率,安全性和副作用的主流治疗方法。与缝隙相比,SCIT是一种临床依赖性治疗方法,患者皮下接受过敏原提取物注射。它分为初始治疗阶段(剂量积累阶段)和维持治疗阶段(剂量维持阶段)。世界过敏组织(WAO)建议将免疫疗法维持三到5年,并在临床上至少推荐2年。患者的依从性是确保持久效率和维持症状缓解作用的关键因素。由于SCIT的持续时间,繁琐的过程,缓慢发作,治疗效果的个体差异以及其他因素从根本上影响治疗剂的完整性,因此。 根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。世界卫生组织(WHO)采用了“坚持”定义为“一个人的行为,例如服药,饮食或执行生活方式的改变,与医疗保健提供者的同意建议相对应”(Eduardo,2003年)。在最近的欧洲过敏和临床免疫学学院(EAACI)指南中,强调了对患者进行免疫疗法的工作原理以及解释遵守常规剂量3年治疗的重要性的教育(Roberts等人,2018年)。通过系统和技术干预措施,将多种方法引入了改善依从性和监督患者结局的领域,以防止对治疗的不完整中断。诊所的干预措施提前在整个治疗周期中进行了批准,作为一种有效的方法。在面对来自患者的大量个性化数据时,如何精确识别和评估即将到来的非依从性行为的风险,在应用程序中有望有一个临床预测模型。在医疗保健中,机器学习,尤其是顺序模型,位于创新的最前沿,提供了分析复杂医疗数据并改善患者治疗的新方法。先前的研究主要集中在依从性的非序列预测方法上(Ruff等,2019; Wang等,2020; Mousavi等,2022; Warren等,2022)。这种方法在治疗过程中提出了一个显着的限制,特别是对于经常跨越长时间(例如3年)的免疫疗法。这些非序列方法倾向于仅预测整体结果,从而忽略了中间时间步骤的复杂性。促进早期干预措施,一个顺序模型,能够在任何给定时间进行预测
Wenchao Bi 1 , Xue Li 2 , Yu Jiang 1 , Tongtong Gao 1 , Huajun Zhao 1 , Qiuju Han 1 , and Jian
17:00-17:15 Application of Stacking stacking model in reservoir lithology identification Yu Ye 西南石油大学
