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World File Search System亚型
识别SIBO亚型以及营养状况和饮食作为SIBO治疗的关键要素
摘要：小肠细菌过度生长（SIBO）是小肠的病理学，可能会使个体易于营养缺乏症。鲜为人知的SIBO的特定亚类型（例如氢有氢（H+），甲烷为主（M+），还是氢/甲烷 - 显性（H+/M+），SIBO患者的营养状况和饮食摄入量。这项研究的目的是研究生化参数，饮食营养摄入量和独特的SIBO亚型之间的可能相关性。这项观察性研究包括67例新诊断为SIBO的患者。生化参数和饮食。H+/M+组与低血清维生素D（P <0.001），低血清铁蛋白（P = 0.001）和低纤维摄入（P = 0.001）相关。M+组与高血清叶酸（P = 0.002）和低摄入纤维（P = 0.001）和乳糖（P = 0.002）相关。H+组与低乳糖摄入量有关（P = 0.027）。这些结果表明，SIBO的亚型可能会对饮食摄入产生不同的影响，从而导致一系列生化缺陷。相反，特定的饮食模式可能会使SIBO亚型的发展倾向于。对营养状况和饮食的评估以及SIBO亚型的诊断被认为是SIBO治疗的关键组成部分。
SUMO 通路抑制靶向一种侵袭性胰腺癌亚型
摘要 目的 胰腺导管腺癌 (PDAC) 的预后仍然不佳，总体 5 年生存率为 9%。常规联合化疗是 PDAC 治疗的明显进步；然而，该疾病的某些亚型对此类疗法表现出广泛的耐药性。基因组 MYC 扩增代表了 PDAC 的一个独特子集，具有侵袭性肿瘤生物学特性。很明显，MYC 的过度激活会产生可用于治疗的依赖性。该研究的目的是寻找并靶向 MYC 相关的依赖性。设计 我们分析了人类 PDAC 基因表达数据集。通过使用免疫组织化学分析大量 PDAC 队列中的小泛素样修饰 (SUMO) 通路证实了结果。使用了 SUMO 抑制剂，并使用人类和鼠类二维、类器官和 PDAC 体内模型进行表征。结果 我们观察到 MYC 与 PDAC 中的 SUMO 化机制相连。 SUMO 通路的成分是 PDAC 亚型预后不佳的特征，我们提供的证据表明 MYC 的过度激活与对药理学 SUMO 抑制的敏感性增加有关。结论应进一步开发基于 SUMO 抑制剂的疗法，以治疗侵袭性 PDAC 亚型。
新闻稿的Datopotamab deruxtecan和Durvalumab的两期3阶段试验在两种乳腺癌亚型
参考文献1 Sung H等。ca Cancer J Clin。2021; 10.3322/caac.21660 2 O'Reilly D等。世界J Clin Oncol。2021; 12（3）：164-182。3 Bergin A等。f1000res。2019; doi：10.12688/f1000research.18888。4 Zhang Y等。 BMC癌。 2021; 21（568）。 5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。4 Zhang Y等。BMC癌。 2021; 21（568）。 5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。BMC癌。2021; 21（568）。5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。5 Yoder R等。NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。NPJ乳腺癌。2022; 8（1）：80。6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。6美国癌症学会。三阴性乳腺癌的治疗。2023年11月访问7国家癌症研究所。seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。2023年11月访问。8 Sharma P.等。肿瘤学家。2016; 21（9）：1050–1062。9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。9 Lin H等。exp mol Pathol。2013; 94（1）：73-8。10 Goldenberg D等。oncotarget。2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。2018; 9（48）：28989-29006。11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。11 Dieci MV等。NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。NPJ乳腺癌。2021; 7（1）：101。12 Schrodi S等。Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。Ann Oncol。2021; 32（11）：1410-24。
孟加拉国小型奶牛中芽囊原虫的发生和亚型分布
芽囊原虫是一种广泛分布的原生动物，已知可引起人类和动物（包括全球范围内的牛）的消化系统疾病。这种寄生虫表现出大量的遗传变异，在哺乳动物和鸟类中分为 42 个已知亚型 (ST)。其中 16 个亚型在牛中被鉴定，14 个是人畜共患的。本研究探讨了芽囊原虫的分布和遗传变异及其在奶牛中的人畜共患潜力。在孟加拉国的两个产奶区：Sirajganj（n=100）和 Pabna（n=100），从小规模奶牛犊（年龄 <6 个月）采集了 200 个新鲜粪便样本。采用基于针对小亚基核糖体 RNA（SSU rRNA）基因的 PCR 检测的分子研究来筛查和亚型粪便样本中的寄生虫。分析显示，10% 的牛感染了芽囊原虫，来自 Sirajganj 的样本中 8% 的阳性病例和来自 Pabna 的样本中的 12%。考虑了性别、年龄、品种组和粪便稠度等各种因素，但这些因素在统计上并不显著。在 20 个阳性的芽囊原虫分离株中，仅鉴定出三种亚型，即 ST10、ST21 和 ST26，其中 ST10 亚型最为普遍。值得注意的是，在粪便样本中未检测到人畜共患亚型，表明缺乏人畜共患意义。这些研究结果为牛芽囊原虫感染的分子流行病学提供了见解，表明该病在研究区域内的遗传多样性较低。需要进一步研究以确定孟加拉国牛中芽囊原虫的确切频率和基因组成及其人畜共患潜力。关键词：芽囊原虫、流行病学、亚型、小型奶牛、孟加拉国。
胎儿酒精谱系障碍儿童及其亚型儿童的大脑结构差异
结果：相对于对照组，FASD儿童的总脑体积较小，但是亚型分析显示，只有PFAS/FAS组与对照组显着不同。区域分析类似地表明，PFA/FAS儿童的额叶和时间区域的大脑体积减少，但是被诊断为PAE/ARND的儿童通常具有与对照相似的体积。对这种模式的显着差异发生在小脑，尾状和苍白球中，其中PFAS/FAS和PAE/ARND的儿童相对于对照组显示出较低的体积。在接受神经心理学测试的参与者子集中，观察到体积与智商分数之间的相关性。按年龄分析的优点分析揭示了组之间的发育模式（线性与二次）的差异。
胚泡属的亚型分布。西班牙北部胃肠道症状的患者
Institute（IUCA），50009 Zaragoza，西班牙； Abeltranros@salud.aragon.es 3 Aragon Agrifood Institute（IA2），50013 Zaragoza，西班牙； 50013 50013西班牙扎拉戈萨； M.T.T.）;个人电脑。心血管（Cibercv），50009 Zaragoza，Hospitology，医院CL Nico nico Icressitorio Lozano Blesa，50009 Zaragoza，西班牙 *通信：Monteagu@unizar.es
LIV1 表达在早期乳腺癌及分子亚型中的预后和预测价值
摘要：背景：LIV1 是一种跨膜蛋白，通过开发抗体-药物偶联物 (ADC)，可能成为新的治疗靶点。关于临床乳腺癌 (BC) 样本中 LIV1 表达的评估研究很少。方法：我们分析了 8982 例原发性 BC 中的 LIV1 mRNA 表达。我们寻找 LIV1 表达与临床病理数据之间的相关性，包括无病生存期 (DFS)、总生存期 (OS)、病理化疗完全缓解 (pCR) 以及 BC 中使用或正在开发的抗癌药物的潜在脆弱性和可操作性。对整个人群和每个分子亚型分别进行分析。结果：在多变量分析中，LIV1 表达与良好的预后特征以及更长的 DFS 和 OS 相关。然而，在蒽环类新辅助化疗后，高 LIV1 表达患者的 pCR 率低于低表达患者，包括在根据等级和分子亚型调整的多变量分析中。 LIV1 - 高肿瘤对激素疗法和 CDK4/6 抑制剂敏感的概率较高，对免疫检查点抑制剂和 PARP 抑制剂敏感的概率较低。单独分析时，这些观察结果根据分子亚型而不同。结论：这些结果可能通过确定每种分子亚型中 LIV1 表达的预后和预测价值以及对其他全身疗法的相关脆弱性，为 LIV1 靶向 ADC 的临床开发和使用提供新的见解。
基于深度学习的小儿脑肿瘤检测和亚型预测的诊所 - 放射学模型
目的：小儿脑肿瘤的早期诊断可显着改善结果。目的是研究小儿脑肿瘤的磁共振成像（MRI）特征，并开发自动分割（AS）工具，该工具可以使用深度学习方法进行分割和分类，并与放射科医生评估进行比较。方法：这项研究包括94例，其中75例被诊断为室心症，髓母细胞瘤，脑干神经胶质瘤和毛细胞星形胶质细胞瘤，19例是正常的MRI脑病例。数据被随机分为培训数据，64例；测试数据，21例病例和验证数据，9例设计了一种深度学习算法以分割小儿脑肿瘤。将深度学习模型的灵敏度，特异性，正预测值（PPV），负预测值（NPV）和准确性与放射科医生的发现进行了比较。根据骰子得分和Hausdorff95距离进行的AS性能评估。结果：对MRI语义特征的分析是用坏死和出血进行的，因为预测室内室内室内症状，扩散限制和囊性变化的特征是髓母细胞瘤的预测指标。检测异常的准确性为90％，特异性为100％。对肿瘤进行进一步分割成增强和非增强组件。通过骰子评分和Hausdorff95距离分析了整个肿瘤（WT），增强肿瘤（ET）和非增强肿瘤（NET）的分割结果。将所有MRI特征预测的准确性与经验丰富的放射科医生的发现进行了比较。通过模型分类和放射科医生给定的分类[K-0.695（K是Cohen的Kappa interager可靠性得分）]。
胎儿酒精谱系障碍儿童及其亚型儿童的大脑结构差异
结果：相对于对照组，FASD儿童的总脑体积较小，但是亚型分析显示，只有PFAS/FAS组与对照组显着不同。区域分析类似地表明，PFA/FAS儿童的额叶和时间区域的大脑体积减少，但是被诊断为PAE/ARND的儿童通常具有与对照相似的体积。对这种模式的显着差异发生在小脑，尾状和苍白球中，其中PFAS/FAS和PAE/ARND的儿童相对于对照组显示出较低的体积。在接受神经心理学测试的参与者子集中，观察到体积与智商分数之间的相关性。按年龄分析的优点分析揭示了组之间的发育模式（线性与二次）的差异。