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什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。
光学元面的路线图
摘要：元时间最近在光学研究中占据着突出性，提供了独特的功能，可用于成像，束形成，全息，偏光法等，同时保持设备尺寸较小。尽管已经在文献中对大量基本的跨表面设计进行了彻底的研究，但随着跨面相关论文的数量仍在快速增长，因为跨表面研究现在正在扩展到相邻的领域，包括计算成像，增强现实，增强和虚拟的现实，自动化，自动化，自动化，量子，量子，数量，量子，量和替代量。同时，元信息在更紧凑的光学系统中执行光学功能的能力引发了各种行业的强大而不断增长的兴趣，这些行业从低成本以低成本的光电系统中的微型化，功能高的光学组件的可用性中受益匪浅。这为Metasurfaces领域创造了一个真正独特的机会，从而使科学和工业产生影响。该路线图的目的是标志着元图研究的“黄金时代”，并定义了未来的方向，以鼓励科学家和工程师推动跨境领域的研究和发展，以实现科学卓越和广泛的工业采用。关键字：元图，金属，平面光学，逆和拓扑设计，计算成像，可调式跨面，新概念，新兴材料平台，大规模纳米构造，Metasurface应用
量子加密和元复杂性
在经典密码学中，单向函数（OWFS）是最小的假设，而量子密码学中并非如此。引入了几种新的原语，例如伪兰顿单位（PRUS），伪andomfunction-likestate Generator（PRFSGS），PseudorandomState Generators（PRSGS），单向状态发电机（OWSGS），单向路线（OWNWAIGH），单向（Owpuzzs）（Owpuzzles）和EFAUZZS和EFAIRT。它们似乎比OWF弱，但仍然意味着许多有用的应用程序，例如私钥量子货币方案，秘密键加密，消息身份验证代码，数字签名，承诺和多方计算。现在，没有OWF的量子加密的可能性已经开放，该领域最重要的目标是建立它的基础。在本文中，我们第一次表征了具有元复杂性的量子加密原语。我们表明，当且仅当Gapk是弱量化的量子时，就存在单向拼图（Owpuzzs）。Gapk是一个有望的问题，可以决定给定的位字符串是否具有小的Kolmogorov复杂性。弱量化 - 平均强度意味着实例是从QPT可采样分布中采样的，对于任何QPT对手，其造成错误的可能性大于1 / poly。我们还表明，如果存在量子PRG，则GAPK是强烈的量子 - 平均水平。在这里，强烈的量化 - hardis是弱量化量的强度，其中对手犯错的概率大于1 /2 - 1 / poly。最后，我们表明，如果GAPK是弱经典的平均水平，那么就存在量子性（IV-POQ）的不可能证明。弱经典的平均雄硬与弱量子平均硬化相同，但对手是PPT。IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。 这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。 （注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。（注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）
系统审查和元analys
乔治全球卫生研究所，中华民国b内分泌学和代谢部，Xin Xiang 453100，第五家Xinxiang医学院第五家医院医院，吉宁272 011，山东，中华民国E Toranomon Hospital，东京大学，米纳托 - 库，东京北，东京105-8470，日本f内分泌学和代谢部，Uijeongbu Eulji医学中心，UIJEONGBU EULJI医学中心，Eulji University Inustrunt of Medical Instump of Medicine and Insure，Uisijeget and Repression and Inderijegen and Repression and Repression and Repucent and Iriijeegegbu d墨尔本，维克，澳大利亚h内分泌与代谢部，北京大学医院，编号11，Xizhimen Nan Da Jie，Xicheng District，北京100044，中华民国11，Xizhimen Nan Da Jie，Xicheng District，北京100044，中华民国
奥美拉唑 40 毫克注射粉
成人 • 治疗十二指肠溃疡 • 预防十二指肠溃疡复发 • 治疗胃溃疡 • 预防胃溃疡复发 • 与适当的抗生素联合使用，根除消化性溃疡中的幽门螺杆菌 (H. pylori) • 治疗 NSAID 相关胃和十二指肠溃疡 • 预防高风险患者的 NSAID 相关胃和十二指肠溃疡 • 治疗反流性食管炎 • 已治愈反流性食管炎患者的长期管理 • 治疗有症状的胃食管反流病 • 治疗 Zollinger-Ellison 综合征 4.2 用法用量和给药方法 用法用量 口服疗法的替代方法 对于不适合使用口服药物的患者，建议每日一次静脉注射 40 mg 奥美拉唑。对于患有 Zollinger-Ellison 综合症的患者，建议每天静脉注射奥美拉唑的初始剂量为 60 毫克。可能需要更高的日剂量，且应个体化调整剂量。当日剂量超过 60 毫克时，应分次给药，每天两次。奥美拉唑应静脉输注 20-30 分钟。有关给药前产品配制的说明，特殊人群 肾功能不全 肾功能不全患者无需调整剂量 肝功能不全 肝功能不全患者每日剂量 10-20 毫克可能就足够了。老年人（> 65 岁） 老年人无需调整剂量 小儿患者 奥美拉唑用于儿童静脉注射的经验有限。给药方法 静脉注射奥美拉唑应静脉输注 20-30 分钟。重新配制后，溶液无色透明，几乎不含可见颗粒。 4.3 禁忌症 对奥美拉唑、苯并咪唑类替代物或任何赋形剂过敏。 与其他质子泵抑制剂 (PPI) 一样，奥美拉唑不应与奈非那韦同时使用。 4.4 特殊警告和使用注意事项 出现任何报警症状（例如体重意外显著减轻、反复呕吐、吞咽困难、呕血或黑便）以及怀疑或存在胃溃疡时，应排除恶性肿瘤，因为治疗可能会缓解症状并延迟诊断。
评估长期奥美拉唑治疗的影响
目的：奥美拉唑是蛋白质泵抑制剂（PPI）中最常用的药物之一，在全球范围内被广泛用于治疗许多胃酸相关疾病，如胃食管疾病、胃炎、食管炎、巴雷特食管、卓-艾综合征、消化性溃疡、非甾体抗炎药相关溃疡和幽门螺杆菌根除等。研究目的：评估长期使用质子泵抑制剂（奥美拉唑）的不良反应。方法：对304名受试者进行描述性研究，填写问卷，评估长期服用奥美拉唑的不良反应，数据通过SPSSV21进行统计分析。结果：UTI感染与长期服用奥美拉唑呈正相关。 66%的服用奥美拉唑的人患有维生素D缺乏症，长期服用奥美拉唑还会出现胃炎、精神错乱等其他副作用。结论：由于奥美拉唑作为救命药使用不当，需要进行更多研究来评估长期服用奥美拉唑的风险。
衍生自多苯唑嗪的高级碳材料
摘要：这篇全面的评论文章总结了从多苯并嗪获得的高级碳质材料的关键特性和应用。鉴定在碳化过程中产生的几种热降解产物，允许碳化的几种不同的机制（竞争性和独立机制），同时还确定了苯唑阵的热稳定性。多苯第二嗪衍生的碳材料的电化学性能，指出伪电容性和电荷稳定性特别高，这将使苯佐昔唑适用于电极。苯唑嗪的碳材料也具有高度的用途，可以通过多种方式合成和制备，包括泡沫，泡沫，纳米纤维，纳米球，纳米球和凝胶凝胶，其中一些提供了独特的特性。特殊特性的一个例子是，材料不仅可以作为气凝胶和凝聚凝胶作为多孔，而且可以作为具有高度量身定制孔隙率的纳米纤维，通过各种制备技术控制，包括但不限于使用表面活性剂和二氧化硅纳米粒子。除了高可调制的孔隙率外，苯佐昔嗪还具有多种特性，可使它们适用于碳化形式的众多应用，包括电极，电池，气体吸附剂，催化剂，屏蔽材料和浓烈的涂层等。极端的热和电稳定性还允许苯唑嗪在更恶劣的条件下（例如在航空航天应用中）使用。
硫唑嘌呤 - 兽医医学 - 密西西比州立大学
硫唑嘌呤是活性代谢物 6-巯基嘌呤的前体药物，长期以来人们认为其主要作用机制是通过阻断诸如酰胺磷酸核糖基转移酶之类的酶来抑制嘌呤腺嘌呤和鸟嘌呤的合成，从而产生无功能的核酸链。从头嘌呤合成的中断会抑制 DNA 和 RNA 的合成，从而抑制淋巴细胞等快速生长细胞的增殖。淋巴细胞特别容易受到从头嘌呤合成抑制的影响，因为它们相对缺乏嘌呤合成的替代途径，即嘌呤“补救”途径，在该途径中核苷酸由核苷酸降解产物重新合成。然而，在过去的几十年里，人们提出了多种由各种硫唑嘌呤代谢物介导的其他作用机制，包括阻断 T 细胞活化和刺激 T 细胞凋亡。长期以来有报道称硫唑嘌呤对 T 细胞功能比对 B 细胞功能更有效，尽管缺乏有力的证据支持这一点，而且我们实验室最近的研究表明硫唑嘌呤可以抑制 B 细胞和 T 细胞增殖。
diamox®续集®（乙酰唑胺扩展释放...
谨慎接受接受高剂量阿司匹林和Diamox的患者，如厌食症，呼吸症，嗜睡，代谢性酸中毒，昏迷和死亡（请参阅警告）。 在接受乙酰唑胺治疗的患者中已经描述了血糖的增加和减少。 应考虑葡萄糖耐受性障碍或糖尿病患者。 乙酰唑胺治疗可能会导致电解质失衡，包括低钠血症和低钾血症以及代谢性酸中毒。 因此，建议对血清电解质进行定期监测。 在患有或易感患者的疾病患者（包括肾功能受损的患者）（包括老年患者；请参阅预防措施，老年使用），糖尿病患者以及患有肺泡损伤的患者肺泡通气性障碍患者中，建议患者或酸/酸/碱不平衡患者，例如患者，糖尿病患者，以及患者的患者，特别谨慎。谨慎接受接受高剂量阿司匹林和Diamox的患者，如厌食症，呼吸症，嗜睡，代谢性酸中毒，昏迷和死亡（请参阅警告）。在接受乙酰唑胺治疗的患者中已经描述了血糖的增加和减少。应考虑葡萄糖耐受性障碍或糖尿病患者。乙酰唑胺治疗可能会导致电解质失衡，包括低钠血症和低钾血症以及代谢性酸中毒。因此，建议对血清电解质进行定期监测。特别谨慎。