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增强工业废水中新兴污染物的去除：验证农业食品行业消失的光催化技术
摘要：废水中的新兴污染物对人类健康和野生动植物构成了重大风险，尤其是由于它们在WWTPS的经过处理的废水中的持续存在。最新的研究集中在使用无机和有机光催化剂基于高级氧化过程开发新技术，以在可见光下处理污染的废水。这项研究研究了使用异质光活性聚合物材料P2，P3和P4的农药驱动系统。这些材料以亲水性聚合物微粒的形式设计，并用玫瑰孟加拉官能化，在AHMPD降解（一种杀虫剂杀虫剂）中，已表现出有效的单线产生和一阶动力学。鉴于文献中的大多数研究都集中在城市WWTP上，而对工业废水处理的重视程度较低，因此该研究集中在农业食品领域的工业WWTP的废水中，该研究的过程是柑橘大量的柑橘和AHMPD高浓度和其他PESTERIDES的浓度。评估光活性材料P3和P4的降解潜力，在pH = 11的条件下，AHMPD的去除率高达85％，暴露于可见光的48小时后。
前瞻性，随机，双盲平行组营养研究，以评估健康成人中新鲜摄入量与巴氏杀菌酸奶对免疫系统的常规摄入效果
1分子生物学和免疫学医学生物化学系，塞维利亚大学医学院，塞维利亚大学41009，西班牙塞维利亚41009，西班牙2塞维利亚研究所，塞维利亚，IBIS，IBIS，IBIS，IBIS，Virgen delRocío Valladolid，47005 Valladolid，西班牙4 47003 Valladolid大学护理系，西班牙Valladolid，西班牙5 5号，瓦拉多利德大学（University of Valladolid），瓦拉多利德大学（University of Valladolid），瓦拉多利德大学（University of Valladolid），valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid，valladolid。 alfredo.corell@us.es†Alfredo Corell以前在该部门（3）；目前处于隶属关系1和2。 div>
系统评价在睡眠呼吸暂停患者心血管管理中新生物标志物的低氧负担，临床意义：系统的R
19002年，西班牙瓜达拉哈拉大学瓜达拉哈拉大学医院肺炎学系的 1个睡眠单位，2 28029，西班牙呼吸道疾病网络（CIBERS）的生物医学研究中心，西班牙28029，西班牙马德里3号研究所3 5 Medicine Department, University of Alcalá, 28805 Madrid, Spain 6 Sleep Unit, Pneumology Department, Ramón y Cajal University Hospital, Ramón Institute and Cajal de Restando Sanitary (Irycis), 28034 Madrid, Spain 7 Precision Medicine Group in Chronic Desense, Respiratory Department, Arnau University Hospital of Vilanova and Santa María, 5198 Lleid Irblleid Lleida护理与理疗学院护理与理疗系护理和物理治疗系
半导体供应链中新兴的弹性
半导体行业协会 (SIA) 是美国半导体行业的代言人，半导体行业是美国最大的出口行业之一，也是美国经济实力、国家安全和全球竞争力的关键驱动因素。半导体行业在美国直接雇用了 30 多万名工人，美国半导体公司的销售额在 2023 年达到 2640 亿美元。按收入计算，SIA 代表了美国半导体行业的 99%，占非美国芯片公司的近三分之二。通过这一联盟，SIA 寻求与国会、政府和世界各地的主要行业利益相关者合作，鼓励促进创新、推动业务发展和推动国际竞争的政策，从而加强半导体制造、设计和研究的领导地位。
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
II 期和 III 期临床试验中新兴药物的最新进展
摘要简介：特发性肺纤维化 (IPF) 是一种进展性、使人衰弱的肺部疾病，预后不良。尽管过去十年中已批准了两种抗纤维化药物，但尚无治愈性疗法。涵盖领域：本综述重点介绍了 IPF 研究的当前状况，即开发用于治疗 IPF 的新型化合物，同时还评估了重新利用的药物及其在 IPF 管理中的作用。文献搜索包括在 PubMed、会议摘要和新闻稿中找到的研究，截至 2024 年 3 月。专家意见：IPF 的疾病进展是由微损伤、异常伤口愈合和纤维化扩散的失调循环所驱动的。当前的药物开发重点是通过多种途径减轻纤维化反应。磷酸二酯酶 4 抑制剂 (PDE4i)、溶血磷脂酸 (LPA) 拮抗剂、αvβ6 和 αvβ1 整合素的双选择性抑制剂以及前列环素激动剂曲前列尼尔在减缓特发性肺活量 (FVC) 下降方面已获得 II 期临床试验支持结果。特发性肺纤维化 (IPF) 药物开发的障碍包括缺乏模拟特发性肺纤维化 (IPF) 病理的啮齿动物模型、对遗传学影响特发性肺纤维化 (IPF) 发展和治疗反应的作用的理解尚不成熟，以及缺乏用于监测特发性肺纤维化 (IPF) 患者治疗反应的经过验证的生物标记物。特发性肺纤维化 (IPF) 的成功治疗可能包括以精准医疗为基础的多靶点方法。
血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1
摘要 - 流体天线系统（FAS）的出现提供了一种新颖的技术，用于获得空间多样性和利用干扰淡出在多源场景中共享的频谱共享 - 一种被称为流动天线多访问的范式（FAMA）。然而，随着用户数量的增加，干扰能力会降低。为了克服这一点，优先考虑强大用户的机会主义安排被证明是增强FAMA的有效方法。本文介绍了一种弹性的分散增强学习（RL）方法，用于opporistic Fama（O-fama），以自主选择强大的用户和每个选择的用户的FAS的端口共同选择网络总数。为了在这个多代理环境中提高学习效率，我们提出了一个新颖的团队理论RL框架，其中包括一个导数网络，指导每个解决方案的策略网络的多代理学习。我们的仿真结果证实了所提出方法的有效性。
PBMC作为识别肺癌中新型免疫疗法生物标志物的工具
1坎帕尼亚·路易吉·范维特利大学精密医学系，意大利80131那不勒斯； caterina.derosa1@unicampania.it（C.D.R.）; concetta.tuccillo@unicampania.it（C.T。）; luisa.amato@unicampania.it（l.a.）; annalisaariano98@outlook.it（A.A。）; gaetano.diguida@studenti.unicampania.it（g.d.g。）; gennaro.filosa@unicampania.it（g.f.）; Alessandradiliello@gmail.com（A.D.L.）; erika.martinelli@unicampania.it（E.M.）; teresa.troiani@unicampania.it（T.T。）; stefania.napolitano@unicampania.it（s.n.）; giulia.martini@unicampania.it（g.m。）; fortunato.ciardiello@unicampania.it（f.c。）; floriana.morgillo@unicampania.it（F.M.）2意大利那不勒斯国家研究委员会的生物结构与生物成像研究所； francesca.iommelli@ibb.cnr.it 3.那不勒斯大学医学院，美国那不勒斯大学医学院，意大利80138那不勒斯； giuseppe.ercolano@unina.it（g.e。 ）; federica.sodano@unina.it（F.S.） 4坎帕尼亚大学Luigi Vanvitelli实验医学系，意大利Caserta 81100；弗吉尼亚tirino@unicampania.it 5 U.P. 诊断柠檬酸，A.O.U。 vanvitelli，degli Studi della Campania大学，意大利80138 NAPLES 6医院“ Martiri di Villa Malta”，84087年，意大利萨尔诺； floracimmino81@gmail.com 7胃肠道肿瘤学和神经内分泌肿瘤，欧洲肿瘤学研究所（IEO），IRCCS，20141年，意大利米兰； davide.ciardiello@unicampania.it 8医学，外科和牙科系，“ Scuola Medica Salernitana”，萨勒诺大学，84084年，意大利Baronissi； fpapaccio@unisa.it *通信：viviana.derosa@ibb.cnr.it（V.D.R.2意大利那不勒斯国家研究委员会的生物结构与生物成像研究所； francesca.iommelli@ibb.cnr.it 3.那不勒斯大学医学院，美国那不勒斯大学医学院，意大利80138那不勒斯； giuseppe.ercolano@unina.it（g.e。）; federica.sodano@unina.it（F.S.）4坎帕尼亚大学Luigi Vanvitelli实验医学系，意大利Caserta 81100；弗吉尼亚tirino@unicampania.it 5 U.P.诊断柠檬酸，A.O.U。vanvitelli，degli Studi della Campania大学，意大利80138 NAPLES 6医院“ Martiri di Villa Malta”，84087年，意大利萨尔诺； floracimmino81@gmail.com 7胃肠道肿瘤学和神经内分泌肿瘤，欧洲肿瘤学研究所（IEO），IRCCS，20141年，意大利米兰； davide.ciardiello@unicampania.it 8医学，外科和牙科系，“ Scuola Medica Salernitana”，萨勒诺大学，84084年，意大利Baronissi； fpapaccio@unisa.it *通信：viviana.derosa@ibb.cnr.it（V.D.R.）; carminiamaria.dellacorte@unicampania.it（c.m.d.c.）;电话。： +39-0812203430（V.D.R.）; +39-3929160541（C.M.D.C。）†这些作者作为联合第一位作者也同样为这项工作做出了贡献。•这些作者作为共同作者同样为这项工作做出了贡献。
在Soetomo医院烧伤单位的烧伤患者中新出现的多药抗杆菌baumannii的危险因素
摘要简介：由于烧伤损伤本身的性质，包括长时间住院，使用抗生素，治疗程序等，烧伤损伤患者处于感染的高风险。在这个时代，鲍曼尼（Baumannii）（A.BA）引起的医院感染已显着增加。进行了这项研究，以研究微生物模式和烧伤多药耐药性（MDR）baumannii（A.BA）的燃烧患者的危险因素（A.BA）。材料和方法：我们从2020年1月至2021年12月在Soetomo医院的烧伤单位进行了回顾性观察性研究。通过单变量和多变量分析分析了MDR- A.BA的潜在危险因素。病例组包括诊断为MDR-A.BA伤口感染的患者。被诊断为非MDR的患者是：（1）患者除A.BA以外的其他微生物，（2）无菌分离株，以及（3）对照组中分离为A.BA但不包括MDR的患者。结果：这项研究总共包括120名烧伤患者。在这项研究中，发现有24％的烧伤患者患有鲍曼尼杆菌和79％（来自24％的baumannii的24％）患有MDR-A.BA。根据单变量分析，显着的危险因素是：缩写的烧伤严重程度指数（absi）（p = 0,002; or：6.10; CI：1,68-21,57）;住院时间（LOS）（P <0,000; OR：6.95; CI：2,56-18,91）和合并症（P = 0,006; OR：3,72; CI：1,44-9,58）。关键字：烧伤，鲍曼尼杆菌，多药电阻但是，在通过多变量分析进行分析之后，仅abs是重要的因素（p = 0,010; or：1,70; CI：1,23-2,36）。结论：基于单变量分析，MDR-A.BA的重要危险因素为：absi，住院时间和合并期限。，但是在通过多元分析调整后，仅abs是重要的因素。