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预防牙齿 - 帕金纳de la revista
Naira Elshadovna Ramazanova联邦政府高等教育的预算教育机构“ Astrakhan State医科大学”俄罗斯联合会医疗部的Astrakhan State医科大学，Bakinskaya，Bakinskaya 121，414000，俄罗斯，Ari_rne@iclne@iclne@iclne@iclne@ICLED.com，https://orcid.orgna bu/orcid.000956-11 irve inira国家预算高等教育的教育机构“阿斯特拉罕州立医科大学”俄罗斯联邦医疗保健部，巴金斯卡亚121，414000，俄罗斯，buvaeva.i02@mail.ru，https://orcid.org/orcid.org/0009-0000-0000-702222222222222222-107 ruitlov ruitlov第一圣彼得堡州立医科大学，L'Va Tolstogo Str。149109736-8 Saint Petersburg, Russia 197022 , navruzakholmanova@gmail.com, https://orcid.org/0009-0005-4556-8075 Daniil Alekseevich Shvedov Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Astrakhan State Medical University» Medical Faculty, 414000, Astrakhan, Bakinskaya Str。，121。Danilshvedov@mail.ru，https://orcid.org/0009-0002-6970-5503 Andrei Vasil'evich Iakovlev联邦政府联邦政府州立高等教育预算教育«Astrakhan州立医学院y_ako_v@mail.ru，https://orcid.org/0009-0009-0009-2484-7998 dzhamalutdin salautdinovindinovich daudgadzhiev联邦政府联邦政府联邦政府州立州预算教育机构高等教育«Astrakhan州立医学院» gapizov999@gmail.com，https://orcid.org/0009-0004-8378-4206 Bair Sanalovich Menkeev联邦政府联邦政府高等教育的预算教育机构“阿斯特拉坎州立医科大学” https://orcid.org/0009-0009-3452-4236收到：11/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：///doi.org/10.5281/zenodo。
利用预先训练的生化语言模型
动机：开发针对目标蛋白质的新型化合物是制药行业最重要的任务之一。深度生成模型已应用于靶向分子设计并显示出有希望的结果。最近，靶向特定分子的生成被视为蛋白质语言和化学语言之间的翻译。然而，这种模型受到相互作用的蛋白质-配体对的可用性的限制。另一方面，大量未标记的蛋白质序列和化学化合物可用，并已用于训练学习有用表示的语言模型。在本研究中，我们建议利用预训练的生化语言模型来初始化（即热启动）靶向分子生成模型。我们研究了两种热启动策略：（i）单阶段策略，其中初始化模型在靶向分子生成上进行训练（ii）两阶段策略，包含对分子生成的预微调，然后进行靶向特定训练。我们还比较了两种生成化合物的解码策略：波束搜索和采样。结果：结果表明，热启动模型的性能优于从头开始训练的基线模型。就基准中广泛使用的指标而言，两种提出的热启动策略取得了相似的结果。但是，对许多新型蛋白质的生成化合物进行对接评估表明，单阶段策略比两阶段策略具有更好的泛化能力。此外，我们观察到，在评估化合物质量的对接评估和基准指标方面，波束搜索都优于抽样。可用性和实施：源代码可在 https://github.com/boun-tabi/biochemical-lms-for-drug-design 获得，材料（即数据、模型和输出）存档在 Zenodo 中，网址为 https://doi.org/10.5281/zenodo.6832145 。
Anchorna：通过保守的锚固区域的完整病毒基因组对齐
动机：由于诸如长序列，大插入/缺失（跨越了几种100个核苷酸），大数量序列，序列差异和高计算复杂性，例如在二级结构预测的上下文中，因此全病毒基因组的多序列比对可能具有挑战性。标准比对方法通常会面临这些问题，尤其是在处理高度可变的序列或对选定子序列需要特定的系统发育分析时。我们提出了基于Python的命令行工具Anchorna，旨在在编码序列中识别保守区域或锚定。这些锚定定义分裂位置，指导复杂病毒基因组的比对，包括具有重要二级结构的那些。AnchORNA通过专注于这些关键的保守区域来提高全基因组对齐的准确性和效率。在设计培养在病毒家族中的底漆时，提出的方法特别有用。结果：AnchORNA引导的对准与3个对齐程序的结果进行了比较。利用55个代表性的Pestivirus基因组的数据集，AnchORNA确定了56个锚点，对于指导对齐过程至关重要。这些锚的合并导致了所有测试的对齐工具的显着改进，突出了Anchorna在增强对齐质量方面的有效性，尤其是在复杂的病毒基因组中。可用性：Anchorna可根据MIT许可在GitHub上的MIT许可证上，网址为https：//github.com/rnajena/anchorna，并在Zenodo上存档。该软件包包含一个带有Pestivirus数据集的教程，并且与支持Python的所有平台兼容。
高血压诊断的进展
埃尔维拉·阿泽尔·基齐·穆斯塔法耶娃。伏尔加格勒国立医科大学广场 Pavshikh Bortsov 1，伏尔加格勒，400066，俄罗斯。https://orcid.org/0009-0008-0754-711X。elvira1221@yandex.ru Nurane Azer kyzy Mustafayeva。伏尔加格勒国立医科大学广场 Pavshikh Bortsov 1，伏尔加格勒，400066，俄罗斯。https://orcid.org/0009-0005-1509-2723。mustafaevanurane@yandex.ru Dzhamilya Ruslanovna Ahmedova。联邦国家预算高等教育机构“阿斯特拉罕国立医科大学”医学院 414000，阿斯特拉罕，Bakinskaya 街。121.https://orcid.org/0009-0001-0785-9294。akhmedovadzhami99gmail.com Zaynap Azizovna Bekmurzaeva。联邦国家预算高等教育机构“阿斯特拉罕国立医科大学”医学院 414000，阿斯特拉罕，Bakinskaya 街。121.https://orcid.org/0009-0008-6573-0043。zaynap_b@mail.ru Darya Eduardovna Serdyuk。库班国立医科大学街 Sedina 4，350063，俄罗斯。https://orcid.org/0009-0005-1874-3886。s.dasha01@mail.ru Kristina Alexandrovna Konovalova。楚瓦什国立大学 428015，楚瓦什共和国，切博克萨雷，莫斯科夫斯基大街 15 号。https://orcid.org/0009-0008-3337-5083。kristinasomova590@gmail.com Khalima Timovna Stigal。萨拉托夫国立医科大学（以 V.I. 命名）拉祖莫夫斯基；拉祖莫夫斯基大学是一所公立大学，位于俄罗斯萨拉托夫州萨拉托夫市，医学院 410012，B.Kazachia 街 112，萨拉托夫。https://orcid.org/0009-0002-3081-3873。stigalhalima@gmail.com 收到日期：2022 年 2 月 20 日 接受日期：2023 年 5 月 19 日 发表日期：2024 年 6 月 12 日 DOI：http://doi.org/10.5281/zenodo。12208112
主题引用：Kuß，O。，Opitz，M。E.，Brandstetter，L。V.，Schlesinger，Schlesinger，Schlesinger，Roden，M。，＆Hoyer，A。（2023）。 Treatm
摘要目标/假设有两个先决条件，即精密医学方法对治疗个体有益。首先，必须存在治疗异质性；其次，在治疗异质性的情况下，我们需要检测临床预测因子，以确定从一种治疗中受益的人比从一种治疗中受益更多。有一种已建立的元回归方法来评估这两种先决条件，该方法依赖于在安慰剂对照的随机试验中治疗后临床结果的变异性。我们的目的是将这种方法应用于2型糖尿病的治疗。方法我们使用来自174个安慰剂对照的随机三体和178个安慰剂和272 Verum的信息进行了元回归分析（即主动治疗）包括86,940名参与者有关血糖控制的变异性，如HbA 1c后评估的治疗及其潜在预测因子。结果Verum和安慰剂臂之间的对数（SD）值的调整后差为0.037（95％CI：0.004，0.069）。也就是说，我们发现在Verum臂中处理后HBA 1C值的变异性略有增加。此外，观察到了一种潜在的相关预测指标，观察到了药物类别，而GLP-1受体激动剂在原木值（SD）值中产生了最大的差异。结论/解释Precision Medicine方法在2型糖尿病的治疗中的潜力充其量至少是适度的，至少关于血糖控制的改善。我们发现，在血糖控制较差的个体中使用GLP-1受体激动剂治疗后的变异性更大，应通过其他临床结果和不同的研究设计来复制和/或验证。资助此处报告的研究没有获得公共，商业或非营利性部门的任何资助机构的具体赠款。数据可用性在https：//zenodo。Org/Record/79566 35上可用，可从本文获得两个数据集（一个用于日志[SD]的[SD]和一个用于基线校正的日志[SD]）。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
中间生物年龄的心力衰竭-PáginaDela revista
Aida Eduardovna Dudaeva Saratov州立医科大学以V. I. Razumovsky的名字命名。 Bolshaya Kazachia st。，112 Saratov，410012俄罗斯。 aidaenis237@gmail.com，https://orcid.org/0009-0006-1534-4916 Naida Gasanovna Gabovakhova联邦州立州立高等教育预算教育机构«Astrakhan州立医科大学»，Astrakhan州立医科»，414000，414000，Astrakhan，Bakinskaya str.，121。 ngabovahova@gmail.com，https://orcid.org/0009-0009-509-5836-1574 DANIIL PETROVICH BALYANIN第一帕夫洛夫州立医科圣彼得堡大学，Leo Tolostoy 6-8，197022 https://orcid.org/0009-0002-5649-361x亚当·伊斯梅拉洛维奇·乌马拉托夫·乌马拉托夫联邦政府高等教育的预算教育机构«阿斯特拉克汉州立医科大学»，414000，阿斯特拉赫汉，阿斯特拉汉，巴金斯卡雅str。 tojje96@mail.ru，121，https：//orcid.org/0009-0003-0679-8770 diana borisbievna Urusova Urusova Urusova联邦州联邦州立州自治教育机构«N.I. Pirogov俄罗斯国家研究医科大学»俄罗斯卫生部俄罗斯联合会，莫斯科1奥斯特罗瓦尼诺瓦，117513，俄罗斯，俄罗斯，urusova.diana@icloud.com。 https://orcid.org/0009-0000-4109-6481 Jennet Ragimovna Abdulkhalikova联邦州联邦州立州自治性教育机构«N.I. Pirogov俄罗斯国家研究医科大学»俄罗斯卫生部俄罗斯联合会，莫斯科117513，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，阿卜杜勒基科娃 - jjjjjj@yandex.ru。 14911431Aida Eduardovna Dudaeva Saratov州立医科大学以V. I. Razumovsky的名字命名。Bolshaya Kazachia st。，112 Saratov，410012俄罗斯。aidaenis237@gmail.com，https://orcid.org/0009-0006-1534-4916 Naida Gasanovna Gabovakhova联邦州立州立高等教育预算教育机构«Astrakhan州立医科大学»，Astrakhan州立医科»，414000，414000，Astrakhan，Bakinskaya str.，121。ngabovahova@gmail.com，https://orcid.org/0009-0009-509-5836-1574 DANIIL PETROVICH BALYANIN第一帕夫洛夫州立医科圣彼得堡大学，Leo Tolostoy 6-8，197022 https://orcid.org/0009-0002-5649-361x亚当·伊斯梅拉洛维奇·乌马拉托夫·乌马拉托夫联邦政府高等教育的预算教育机构«阿斯特拉克汉州立医科大学»，414000，阿斯特拉赫汉，阿斯特拉汉，巴金斯卡雅str。tojje96@mail.ru，121，https：//orcid.org/0009-0003-0679-8770 diana borisbievna Urusova Urusova Urusova联邦州联邦州立州自治教育机构«N.I.Pirogov俄罗斯国家研究医科大学»俄罗斯卫生部俄罗斯联合会，莫斯科1奥斯特罗瓦尼诺瓦，117513，俄罗斯，俄罗斯，urusova.diana@icloud.com。https://orcid.org/0009-0000-4109-6481 Jennet Ragimovna Abdulkhalikova联邦州联邦州立州自治性教育机构«N.I.Pirogov俄罗斯国家研究医科大学»俄罗斯卫生部俄罗斯联合会，莫斯科117513，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，阿卜杜勒基科娃 - jjjjjj@yandex.ru。14911431https://orcid.org/0009-0000-2277-9412 Magomedseid Girametdinovich Gamidov Dagestan州立医科大学Imama Shamill 46，Makhachkala，Makhachkala，367000，俄罗斯，俄罗斯2012年11月20日接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：//doi.org/10.5281/zenodo。
深海海绵衍生的环境 DNA 分析揭示了偏远北极生态系统的底栖鱼类生物多样性
Agersnap, S.、Sigsgaard, EE、Jensen, MR、Avila, MDP、Carl, H.、Møller, PR、Krøs, SL、Knudsen, SW、Wisz, MS 和 Thomsen, PF (2022)。利用公民科学和 eDNA 宏条形码监测沿海海洋鱼类的国家级“生物多样性调查”。海洋科学前沿，第 9 卷，第 1-17 页。Altschul, SF、Gish, W.、Miller, W.、Myers, EW 和 Lipman, DJ (1990)。基本局部比对搜索工具。分子生物学杂志，第 215 卷，第 403-410 页。Ashelford, KE、Chuzhanova, NA、Fry, JC、Jones, AJ 和 Weightman, AJ (2005)。据估计，目前公共存储库中保存的 20 个 16S rRNA 序列记录中至少有 1 个包含大量异常。应用与环境微生物学，71，7724–7736。Auster, PJ (2005)。深水珊瑚是鱼类的重要栖息地吗？在 A. Freiwald 和 JM Roberts（编辑），冷水珊瑚和生态系统（第 747–760 页）。Springer Berlin Heidelberg。https://doi. org/10.1007/3–540–27673-4 Beng, KC 和 Corlett, RT (2020)。环境 DNA (eDNA) 在生态学和保护中的应用：机遇、挑战和前景。生物多样性与保护，29，2089–2121。Benson, DA (2004)。GenBank。核酸研究，33，34–38。Bessey, C.、Neil Jarman, S.、Simpson, T.、Miller, H.、Stewart, T.、Kenneth Keesing, J. 和 Berry, O. (2021)。被动式 eDNA 收集可增强水生生物多样性分析。通讯生物学，4，236。Brandt, MI、Pradillon, F.、Trouche, B.、Henry, N.、Liautard-Haag, C.、Cambon-Bonavita, MA、Cueff-Gauchard, V.、Wincker, P.、Belser, C.、Poulain, J.、Arnaud-Haond, S. 和 Zeppilli, D. (2021)。评估使用环境 DNA 估计深海生物多样性的沉积物和水采样方法。科学报告，11，7856。 Brodnicke, O.、Meyer, H.、Busch, K.、Xavier, J.、Knudsen, S.、Møller, P.、Hentschel, U. 和 Sweet, M. (2022)。出版物的采样元数据：“深海海绵衍生的环境 DNA 分析揭示了偏远北极生态系统的底栖鱼类生物多样性”。Zenodo。https://doi.org/10.5281/zenodo.7326708 Burian, A.、Mauvisseau, Q.、Bulling, M.、Domisch, S.、Qian, S. 和 Sweet, M. (2021)。提高 eDNA 数据解释的可靠性。分子生态资源，21，1422–1433。 Busch, K., Beazley, L., Kenchington, E., Whoriskey, F., Slaby, BM, & Hentschel, U. (2020). 玻璃海绵 Vazella pourtalesii 的微生物多样性对人类活动的响应。保护遗传学，21，1001–1010。Busch, K., Hanz, U., Mienis, F., Mueller, B., Franke, A., Roberts, EM, Rapp, HT, & Hentschel, U. (2020). 站在巨人的肩膀上：海山如何影响海水和海绵的微生物群落组成。生物地球科学，17，3471–3486。 Busch, K.、Slaby, BM、Bach, W.、Boetius, A.、Clefsen, I.、Colaço, A.、Creemers, M.、Cristobo, J.、Federwisch, L.、Franke, A.、Gavriilidou, A.,Hethke, A., Kenchington, E., Mienis, F., Mills, S., Riesgo, A., Ríos, P., Roberts, EM, Sipkema, D., … Hentschel, U. (2022)。全球深海海绵微生物组的生物多样性、环境驱动因素和可持续性。《自然通讯》，第 13 卷，第 5160 页。Cai, W., Harper, LR, Neave, EF, Shum, P., Craggs, J., Arias, MB, Riesgo, A., & Mariani, S. (2022)。圈养海绵中的环境 DNA 持久性和鱼类检测。《分子生态资源》，第 22 卷，第 2956-2966 页。Callahan, BJ, McMurdie, PJ, Rosen, MJ, Han, AW, Johnson, AJA, & Holmes, SP (2016)。 DADA2：从 Illumina 扩增子数据进行高分辨率样本推断。《自然方法》，13，581–583。Cárdenas, P.、Rapp, HT、Klitgaard, AB、Best, M.、Thollesson, M. 和 Tendal, OS (2013)。分类学、生物地理学和 DNA 条形码
全面治疗心力衰竭的方法
Elvina Ildusovna Minsagirova Chuvash State University Un.n.lyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republicsary，俄罗斯，428015，Minsagirovaelvina@ gmail.com。https://orcid.org/0000-0003-4597-6675 Iskander Marselavich Sharafutdinov“ Chuvash无声无息，以I. N. Ulyanov” Moskovsky Proospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，Cheboksary，428015，Russia，Russia。choteeasy@mail。ru。https://orcid.org/0009-0001-1257-0137 MD Limon Hossain Cardiology居民，I.M. Sechenov First Moscow州立医科大学（Sechenov University），Trubetskaya Str。 莫斯科，俄罗斯联邦，119991，俄罗斯。 limon07.lh@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0009-6254-4664 Maksim Olegovich Milovanov Pirogogov俄罗斯国家研究医科大学（RNROMU），Ostrovityanova街1号，俄罗斯俄罗斯莫斯特莫斯科省1号Ostrovityanova Street，俄罗斯，117997，117997，MILOVANOVANOVMAXMAXUM@m ruuuu。 https://orcid.org/0009-0001-8361-946 Anastasia vladimirovna Milovanova国家预算医疗机构，儿童城市多克林式42号，分支机构2号，莫斯科市卫生部2号，Golubinskina Street 23，Moscow，Moscow，Moscow，俄罗斯，俄罗斯114.143343.143。 https://orcid.org/0009-0004-4394-9248 Tatyana Alekseevna Smorodina联邦政府高等教育教育“俄罗斯联邦卫生部的库尔斯克州立医科大学”，俄罗斯联邦卫生部，3 Karl Marx Str。 marvel.enot32@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-1205-2201 Timur Lenarovich Sultanov Chuvash State University以I.N.的名字命名 Ulyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，俄罗斯，428015，Tima_Sultanov_01@ Mail.ru。https://orcid.org/0009-0001-1257-0137 MD Limon Hossain Cardiology居民，I.M.Sechenov First Moscow州立医科大学（Sechenov University），Trubetskaya Str。 莫斯科，俄罗斯联邦，119991，俄罗斯。 limon07.lh@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0009-6254-4664 Maksim Olegovich Milovanov Pirogogov俄罗斯国家研究医科大学（RNROMU），Ostrovityanova街1号，俄罗斯俄罗斯莫斯特莫斯科省1号Ostrovityanova Street，俄罗斯，117997，117997，MILOVANOVANOVMAXMAXUM@m ruuuu。 https://orcid.org/0009-0001-8361-946 Anastasia vladimirovna Milovanova国家预算医疗机构，儿童城市多克林式42号，分支机构2号，莫斯科市卫生部2号，Golubinskina Street 23，Moscow，Moscow，Moscow，俄罗斯，俄罗斯114.143343.143。 https://orcid.org/0009-0004-4394-9248 Tatyana Alekseevna Smorodina联邦政府高等教育教育“俄罗斯联邦卫生部的库尔斯克州立医科大学”，俄罗斯联邦卫生部，3 Karl Marx Str。 marvel.enot32@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-1205-2201 Timur Lenarovich Sultanov Chuvash State University以I.N.的名字命名 Ulyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，俄罗斯，428015，Tima_Sultanov_01@ Mail.ru。Sechenov First Moscow州立医科大学（Sechenov University），Trubetskaya Str。莫斯科，俄罗斯联邦，119991，俄罗斯。 limon07.lh@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0009-6254-4664 Maksim Olegovich Milovanov Pirogogov俄罗斯国家研究医科大学（RNROMU），Ostrovityanova街1号，俄罗斯俄罗斯莫斯特莫斯科省1号Ostrovityanova Street，俄罗斯，117997，117997，MILOVANOVANOVMAXMAXUM@m ruuuu。 https://orcid.org/0009-0001-8361-946 Anastasia vladimirovna Milovanova国家预算医疗机构，儿童城市多克林式42号，分支机构2号，莫斯科市卫生部2号，Golubinskina Street 23，Moscow，Moscow，Moscow，俄罗斯，俄罗斯114.143343.143。 https://orcid.org/0009-0004-4394-9248 Tatyana Alekseevna Smorodina联邦政府高等教育教育“俄罗斯联邦卫生部的库尔斯克州立医科大学”，俄罗斯联邦卫生部，3 Karl Marx Str。 marvel.enot32@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-1205-2201 Timur Lenarovich Sultanov Chuvash State University以I.N.的名字命名 Ulyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，俄罗斯，428015，Tima_Sultanov_01@ Mail.ru。莫斯科，俄罗斯联邦，119991，俄罗斯。limon07.lh@mail.ru。https://orcid.org/0009-0009-6254-4664 Maksim Olegovich Milovanov Pirogogov俄罗斯国家研究医科大学（RNROMU），Ostrovityanova街1号，俄罗斯俄罗斯莫斯特莫斯科省1号Ostrovityanova Street，俄罗斯，117997，117997，MILOVANOVANOVMAXMAXUM@m ruuuu。https://orcid.org/0009-0001-8361-946 Anastasia vladimirovna Milovanova国家预算医疗机构，儿童城市多克林式42号，分支机构2号，莫斯科市卫生部2号，Golubinskina Street 23，Moscow，Moscow，Moscow，俄罗斯，俄罗斯114.143343.143。https://orcid.org/0009-0004-4394-9248 Tatyana Alekseevna Smorodina联邦政府高等教育教育“俄罗斯联邦卫生部的库尔斯克州立医科大学”，俄罗斯联邦卫生部，3 Karl Marx Str。marvel.enot32@yandex.ru。https://orcid.org/0009-0000-1205-2201 Timur Lenarovich Sultanov Chuvash State University以I.N.的名字命名 Ulyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，俄罗斯，428015，Tima_Sultanov_01@ Mail.ru。https://orcid.org/0009-0000-1205-2201 Timur Lenarovich Sultanov Chuvash State University以I.N.的名字命名Ulyanov，Moskovsky Prospekt 15，Chuvash Republic，Cheboksary，俄罗斯，428015，Tima_Sultanov_01@ Mail.ru。https://orcid.org/0009-0006-8145-8460收到：11/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：///doi.org/doi.org/10.5281/zenodo。14911524