ISSN印刷:2617-4693 ISSN在线:2617-4707 IJABR 2024; 8(7): 825-832 www.biochemjournal.com Received: 19-04-2024 Accepted: 25-05-2024 Alisha Department of Veterinary Pharmacology & Toxicology, College of Veterinary Science and AH, DSVCKV, Anjora, Durg, Chhattisgarh, India Shraddha Nety Department of Veterinary Pharmacology & Toxicology, College of Veterinary Science and AH, DSVCKV, Anjora, Durg, Chhattisgarh, India KM Koley Department of Veterinary Pharmacology & Toxicology, College of Veterinary Science and AH, DSVCKV, Anjora, Durg, Chhattisgarh, India Surendra Kumar Department of Veterinary Pharmacology & Toxicology, College of Veterinary Science and AH, DSVCKV, Anjora,杜尔格,恰蒂斯加尔邦,印度马里兰州Kashif兽医药理学和毒理学系兽医学院和AH,AH,DSVCKV,Anjora,Anjora,Durg,印度印度Chhattisgarh,Prateek Mishra Mishra兽医药理学与毒理学系兽医学院兽医学院,兽医科学和AH,AH,DSVCKV,DSVCKV,DSVCKV,ANJORA,DURG,Durg,Chhattisgarh,India n India verh,印度,印度,毒理学,兽医学院和AH,DSVCKV,Anjora,Durg,Chhattisgarh,印度
1 上海交通大学先进微纳米制造技术国家重点实验室,上海 200240,中国 2 上海交通大学电子信息与电气工程学院微纳电子学系,上海 200240,中国 3 上海交通大学医学院、上海交通大学口腔医学院、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床研究中心、上海市口腔医学重点实验室,上海 200011,中国 4 新加坡国立大学电气与计算机工程系,4 Engineering Drive 3,117576,新加坡 5 新加坡国立大学传感器与微机电系统中心,4 Engineering Drive 3,117576,新加坡
隶属关系1塑料,手和重建手术系,德国雷根斯堡大学医院雷格斯堡2纽约大学兰蒙大学健康医疗中心,纽约,纽约,美国3芝加哥普里茨克大学医学院,芝加哥大学,伊利诺伊州芝加哥大学,伊利诺伊州芝加哥大学,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国4次,美国4次,美国4次,美国4皮肤诊所,美国4层临床。德国达姆施塔特的Klinik 7化学系,汉堡大学化学科学系,德国汉堡大学8号汉堡大学8号塑料,手和重建手术系,德国大学医院,雷格斯堡,雷格斯堡,雷格斯堡,Instituto de dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematologia dematologia Mudem David Azulay,Rio Deien deien deien deien de Janeir,raze de Janeir,raze ibaust weniz,wwebaust wweiz nired niz wee janeir,wwebaust nired,奥地利和Hautarzt Friedenau,柏林,德国,第11个皮肤病学系,伊拉斯mus医疗中心,荷兰鹿特丹,荷兰12号加利福尼亚大学圣地亚哥分校,加利福尼亚州圣地亚哥,加利福尼亚,美国13皮肤病学和激光中心,德国德国德国德国德国兰迪,14 p-Sirnir sirir,Taieriir,Taaiwan,Taiwan of taai fata of taai of taai faceir,tai sirir,taai facept泰国曼谷Mahidol University
1坎帕尼亚卢吉·范维特利大学高级医学和外科科学系,80138,那不勒斯2 Biology, College of Science and Technology, Sbarro Institute for Cancer Research and Molecular Medicine, Temple University, Philadelphia, PA 19122, USA 5 Division of Cardiology, Department of Medical Translational Sciences, University of Campania Luigi Vanvitelli, 80138 Naples, Italy 6 Independent Researcher, 81024 Maddaloni, Italy 7 Department of Medicine and Health Sciences “Vincenzo Tiberio”, degli Studi del Molise Univers,意大利Campobasso 86100 *通信:alfredo.caturano@unicampania.it;电话。: +39-3338616985†这些作者对这项工作也同样贡献。
收到2023年10月5日;修订的手稿于2023年10月26日收到; 2023年11月1日接受; J-Stage Advance出版物在线发布于2023年12月15日初次评论:12天心理学系,Yamanashi大学,Chuo医学院(T.H.,T.N.,T.N.,T.Y.,M.U.,M.U.,T.K.,A.S。);富士富士市富士市心脏病学系(J.N.,J.O。);喀夫市科福市医院心脏病学系(Y.S.,T.S。); Kofu Kofu Jonan医院心脏病学系(H.T.); Kofu Yamanashi县中央医院内科部(K.U.); Yamanashi Yamanashi Kosei医院心脏病学系(T.A.),日本邮寄地址:Yamanashi大学心脏病学系医学博士Takeo Horikoshi,医学院心脏病学系,1110 Shimokato,Chuo 409-3898,日本。电子邮件:thorikoshi@yamanashi.ac.jp所有权利都保留给日本循环协会。有关权限,请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
妊娠糖尿病(GDM)是一种常见的代谢疾病,影响了全世界约16.5%的怀孕,并引起了显着的健康问题。GDM是由母亲慢性胰岛素抵抗引起的严重妊娠并发症,并且与后代神经发育障碍的发展有关。新兴数据支持GDM影响母体和胎儿微生物组的观念,从而改变了肠道微生物群的组成和功能,导致营养不良。观察到的GDM妊娠中微生物存在的失调与胎儿神经发育问题有关。几项评论集中在影响胎儿微生物组的母体营养不良的复杂发展。OMICS数据在破译GDM,肠道断疾病和胎儿神经发育之间的潜在关系方面发挥了作用,为精密医学铺平了道路。微生物组 - 相关的OMICS分析有助于阐明营养不良如何促进代谢障碍和炎症,将微生物变化与不良怀孕结果(例如GDM中看到的)联系起来。整合这些不同层的OMICS数据 - 基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学和微生物组学 - 提供了GDM潜在的分子景观的全面视图。这篇评论概述了受影响的途径,并提出了未来的发展和可能的个性化治疗干预措施,通过整合有关母体微生物组,遗传学,生活方式因素和其他相关生物标志物的OMICS数据,旨在识别具有高风险开发GDM风险的女性。例如,机器学习工具具有强大的功能,可以从大型数据集中提取有意义的见解。例如,机器学习工具具有强大的功能,可以从大型数据集中提取有意义的见解。
兽医领域正在经历高级生物技术的出现。本社论探讨了正在彻底改变动物健康和福利的基因工程,克隆,干细胞研究和诊断技术的重大进步。的突破,例如CRISPR,用于精确的遗传修饰,使用干细胞再生疗法以及复杂的分子诊断,已应用于增强疾病耐药性,提高牲畜生产率并支持野生动植物保护。但是,这些创新带有道德和监管挑战,必须仔细导航,以确保动物的福利和环境安全。在严格的法规和道德考虑的指导下,负责任的生物技术的负责应用至关重要。展望未来,如人工智能和个性化医学等新兴技术有望通过实现精确的诊断和量身定制的治疗方法进一步彻底改变兽医护理。兽医,生物技术学家和研究人员之间的跨学科合作对于利用这些进步至关重要,以使动物健康和福利受益。通过对生物技术的周到整合,兽医医学可以取得重大改进,促进更人性化的
虽然机器学习(更具体地)与“编程计算机”有关,以从经验中学习。” 2从其成立开始,计算通常将预先构造的规则应用于输入或数据,但是机器学习模型通过将其内部参数调整到数据上,从某种意义上说明创建自己的规则来做出预测。Deep learning models are, in turn, a subtype of machine learning models that are structured in multilayered networks of parameters (see also the Glossary [ Appendix E1 , available at http://www.annemergmed.com ]), whereas large language models 3-8 such as Generative Pretrained Transformer (GPT), 9 Google Bard, 10 and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 4是深度学习模型的亚型,它们具有大量参数,并通过整体处理对口头提示产生对口头提示的响应。11-13
