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药物研发中的传统药物
传统药物在药物研发中的应用 由 Varughese George 和 Thadiyan Parambil Ijinu 编辑 本书首次出版于 2024 年 剑桥学者出版社 Lady Stephenson 图书馆，纽卡斯尔，NE6 2PA，英国 大英图书馆出版数据编目 大英图书馆提供本书的目录记录 版权所有 © 2024 Varughese George、Thadiyan Parambil Ijinu 和贡献者 本书保留所有权利。 未经版权所有者事先许可，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本书的任何部分。 ISBN (10)：1-0364-0345-9 ISBN (13)：978-1-0364-0345-4 封面照片：左上：Bacopa monnieri (L.) Wettst。和化合物 bacoside A 右上：Rauvolfia serpentina (L.) Benth. ex Kurz 和蛇纹石 左下：Withania somnifera (L.) Dunal 和 withanolide A 右下：Piper nigrum L. 和胡椒碱 照片提供：N. Sasidharan 博士 设计：SL Sreejith 先生
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
引文 Liu J, Fu Q, Su R, Liu R, Wu S, Li K, Wu J 和 Zhang N (2024) 非传统脂质参数与 2 型糖尿病风险的关系
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现，其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚，不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中，NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病，影响到世界约三分之一的人口，是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因，给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病，影响着全球数亿人，NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示，NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍（4）。Kanwalet等的研究显示，合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上（5）。在临床诊断2型糖尿病之前，很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损，即所谓的糖尿病前期，而这种状态也被认为与NAFLD密切相关（6），有进展为2型糖尿病的潜力（7）。因此，NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要，但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢，研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带，而 NAFLD 与脂质异常密切相关（8），表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外，NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变，表现为胆固醇合成增加和吸收减少（9），胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
患者来源的异种移植或类器官在肿瘤免疫治疗的传统和自组装药物研发中的应用
除了免疫检查点抑制剂的快速发展，自组装免疫治疗药物的研发也呈现井喷态势。根据免疫靶点，传统肿瘤免疫治疗药物分为五类，即免疫检查点抑制剂、直接免疫调节剂、过继细胞治疗、溶瘤病毒和癌症疫苗。此外，精准度和环境敏感性更高的自组装药物的出现为肿瘤免疫治疗提供了一种很有前景的创新途径。尽管肿瘤免疫治疗药物研发进展迅速，但所有候选药物都需要进行临床前安全性和有效性评估，而常规评估主要采用二维细胞系和动物模型，这种方法可能不适合免疫治疗药物。而患者来源的异种移植和类器官模型保留了肿瘤病理异质性和免疫性。
挪威生命科学大学哈米克反应 - 传统和微波炉加热的比较
Abstract ..................................................................................................................................... II
亚马逊农村地区使用的传统家庭饮用水处理方法的表现
多囊卵巢综合征（PCOS）是最常见的内分泌疾病，影响了全球多达15％的生殖年龄妇女（1）。这种高度遗传，复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座，导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病（T2D）的大多数病例（1）。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4）。值得注意的是，目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择，该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平，除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步，但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解，PCOS的患病率仍然上升（1）。除了影响生育能力之外，患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖，胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高，所有这些都与线粒体功能障碍相互联系（6）。线粒体是负责能量产生的细胞器，是细胞ROS（活性氧）的主要来源，因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止，PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此，线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素（6）。有趣的是，PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变，即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究，它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中，大多数突变（在33个中的20个）被鉴定在D-Loop调节区域中，这表明
人工智能及其对传统模型的影响...
这项研究通过调查智能工具通过创造，分散和记者消费所带来的极端主义过渡来分析AI对传统新闻业务模型的影响。该研究重点是智能自动化如何适应传统媒体的布置，该媒体对线性和层次模型具有时间信任，对更加分散和协同的标准结构进行了信任。研究首先要指定智能自动化及其在过去十年中的进步，从机器学习和深度学习到最先进的生成模型的状态。然后，它按系统的顺序分析了与新闻学的数字适应性有关的理论，例如数字决定论和广播的政治经济学，以分析AI对常规新闻机构的系统影响。此外，该研究还考虑了新闻行业智能自动化的可行目标，包括通过新闻实践自动化满意度的自动化，检查重要信息以进行满足的个性化以及受众的消费流程。它还调查了与这种过渡相关的学术和光荣的挑战，例如失去创新的个性，假新闻的扩散以及系统的歧视，这些歧视会重组论坛的互动形式。因此，研究得出的结论是，在MLP的产生中引入广播强调了进行监督程序的必要性，以保持愉快的自主权并提高智能结构的透明度，以确保数字突破和良性广播程序之间的一致性。