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World File Search System医科大学
4北京技术学院，北京100081，中国 *通信：mozhaojun@gia.cas.cn（Z.M.）； liguowei@nimte.ac.cn（G.L.）收到：Novembe 4萨里大学化学与化学工程学院，吉尔福德GU2 7XH，英国 *通信：duo.zhang@surrey.ac.ac.uk（D.Z.）; LS01AX@1 4中国科学院，北京100049，中国 *通信：ji.dai@siat.ac.ac.cn收到：2023年9月21日；接受：Novembe 合成酵母基因组项目和超越 通向高能密度电池的道路 - 创新 确保人工智能的碳中性未来 5呼吸道疾病系，深圳儿童医院，深圳518000，中国 *通信：xubaopingbch@163.com收到：2月3日 世界遗产保护的生物多样性共同利益 1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA 将木质纤维素变成氢 - 创新 气候变化加剧了社会经济不平等 基于PI-MXENE/SRTIO3混合气凝胶的多功能灵活传感器用于触觉感知 2024年创新会议的特别会议
有机材料的厌氧消化（AD）被认为是减少温室气体排放的有效方法，尤其是当与碳捕获和储存结合时。虽然生命周期评估（LCA）已被广泛用于评估AD系统的环境可持续性，但经济方面受到了较少的关注。最近的研究探索了财务利益，包括减少温室气体（GHG）的收入（碳信用额）。但是，参与碳交易并最大化实际广告项目的经济利益的实际意义仍然是一个挑战。要有效参与，AD系统必须成为经过验证的碳偏移方案。这需要遵守特定的碳偏移标准。实现认证需要在各种过程阶段证明有效的温室气体排放减少。在AD系统中捕获碳捕获和存储被视为实现负排放的成本效益方法。然而，由于附带CO 2或温室气体排放以及其他可能抵消所需的负排放的因素，可能会出现挑战。虽然AD项目提供了负面排放的潜力，但对相关的温室气体排放的深入分析至关重要。AD系统操作员必须了解特定的碳偏移标准，并与验证机构紧密合作，以导航参与碳交易系统的复杂过程。明确的指南和对实现碳偏移认证的支持可以促进更广泛地参与碳交易计划。强调碳信用额的收益货币价值对广告系统的货币价值可以推动支持可持续能源使用和供应的政策决策。
我们正在寻找10位积极进取的博士候选人，以填补欧洲顶级研究中心和医科大学医院的职位。
Miracle将培训10名博士候选人，以获得创新的高科技技术，高级数据分析工具和人工智能，芯片MRD模型以及药物和免疫疗法测试的独特技能组合，并将提出创新的想法，以通过几个学分和数据源的整合来推动未来的白血病治疗。
日本医科大学杂志
1。 日本肥胖学会肥胖治疗指南2022.2022； 2。 日本肥胖学会。关于2023年11月25日的肥胖药物的安全和适当使用的声明。 http：// wwwjasso.or..jp/data/introduction/pdf/academic- Information_statement_20231127.pdf 3。 Woodward M，Barzi F，Martiniuk A等：队列概况：亚太队列研究合作int j epidemiol2006; 35：1412-14164。 Yoshiike Nobuo，Nishi Nobuo，Matsushima Matsusui等人：基于体重指数的肥胖程度与糖尿病，高血压和高脂血症的危险因素之间的关系。肥胖研究2000；5。 2022年《动脉硬化疾病预防指南》：日本动脉硬化学会编辑。 2022;日本动脉粥样硬化化学协会东京。 6。 Lamon-Fava S，Wilson PW，Schaefer EJ等：体重指数对男性和女性的冠心病风险因素的影响Framingham后代研究Arterioscler Thromb Vasc Biol 1996;7。 Dattilo AM，Kris-Etherton PM：降低血脂和脂蛋白的影响：元分析AM J Clinr Nutr 1992;8。 Agata J，Masuda A，Takada M等：高血浆中的高血浆瘦素水平Am J Hypertens 1997; 10（10 pt1）：1171-11749。 Newman LP，Torres SJ，Bolhuis DP，Keast RS：高脂餐对脂肪味道的影响Appetite 2016;10。 Huang Z，Willett WC，Manson JE等：体重，体重变化和女性高血压的风险Ann Intern Med 1998; 11。 Tokunaga K，Matsuzawa Y，Kotani K等 ：从最低的体重指数估计的理想体重 Int J Obes 1991; 12。 Matsumura F，Yamashita S，Nakamura T等Ann Intern Med 1998;11。 Tokunaga K，Matsuzawa Y，Kotani K等：从最低的体重指数估计的理想体重Int J Obes 1991;12。 Matsumura F，Yamashita S，Nakamura T等：内脏脂肪积累对雄性肥胖受试者尿酸代谢的影响；与皮下脂肪肥胖相比，内脏脂肪肥胖与尿酸的过量生产更紧密地联系在一起。代谢1998; 47：929-933。13。 Yatsuya H，Toyoshima H，Yamagishi K等。：相对瘦的人群中的体重指数和中风和心肌梗塞的风险：使用单个数据对16个日本人群进行元分析。Circ Cardiovasc Qual成果2010； 3：498-505。14。 Eslam M，Sarin SK，Wong VW等。：亚洲太平洋协会的肝临床实践研究指南，用于代谢相关脂肪肝病的诊断和管理。Hepatol Int 2020; 14：889-919。15。 Rowland AS，Baird DD，Long S等。：医疗状况和生活方式因素对月经周期的影响。流行病学2002； 13：668-674。16。 佐藤：SDB とは・睡眠呼吸障害（SDB）を见逃さ2010；诊断と治疗社 ；诊断と治疗社17． Manek NJ，Hart D，Spector TD，MacGregor AJ等。：膝关节体重指数和骨关节炎的关联：遗传和环境影响的检查。关节炎Rheum 2003; 48：1024-1029。 18。 戸田佳孝：肥満した変形性膝关节症患者に対する各种关节炎Rheum 2003; 48：1024-1029。18。 戸田佳孝：肥満した変形性膝关节症患者に対する各种
转座因子在多态性变异与多因素疾病关联中的作用 RN Mustafin * 巴什基尔国立医科大学
摘要。分子遗传学研究使得确定多因素疾病 (MFD) 与许多特定 SNP 的关联成为可能，这些 SNP 对 MFD 发病机制的影响通常很难解释。这是因为寻找这些 SNP 影响机制的策略过于片面，主要局限于确定这些多态性位于其附近或内部的蛋白质编码基因的作用。本文提供了有关 SNP 影响 MFD 发病机制的机制的数据，这些机制是由于转座因子的变化导致其激活、功能障碍或对外源性病毒感染的易感性。结果，转座因子与特定蛋白质、非编码 RNA 和表观遗传因素的关系发生变化，这是 MFD 发展的诱因。事实上，大多数与疾病相关的 SNP 位于基因的内含子和调控区域以及基因间区域。人类基因组的转座因子也位于这些位置。因此，特定 SNP 与某些 MFD 的关联是由于特定转座因子的不同活性。确定 SNP 对转座因子的影响在生物信息学研究中很有前景，可以构建这些因子在基因内和基因间区域的分布图，并识别受多态性影响的结构变化。以神经退行性疾病为例，已经表明，由于人类基因组中 SNP 所在区域的病理功能和逆转录因子的激活会导致这些 MFD 的发展。关键词：关联、多因素疾病、单核苷酸多态性、逆转录因子、转座因子、靶向治疗。
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。
4萨里大学化学与化学工程学院，吉尔福德GU2 7XH，英国 *通信：duo.zhang@surrey.ac.ac.uk（D.Z.）; LS01AX@1 4中国科学院，北京100049，中国 *通信：ji.dai@siat.ac.ac.cn收到：2023年9月21日；接受：Novembe 合成酵母基因组项目和超越 通向高能密度电池的道路 - 创新 确保人工智能的碳中性未来 5呼吸道疾病系，深圳儿童医院，深圳518000，中国 *通信：xubaopingbch@163.com收到：2月3日 世界遗产保护的生物多样性共同利益 1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA 将木质纤维素变成氢 - 创新 气候变化加剧了社会经济不平等 基于PI-MXENE/SRTIO3混合气凝胶的多功能灵活传感器用于触觉感知 2024年创新会议的特别会议
酿酒酵母（通常称为芽酵母）是一种单细胞真核生物，用作研究广泛的生物学过程的模型，因为其简单，快速生长和基因操纵性。此外，它也是一种无价的工业微生物，用于生产面包，啤酒和药品。为了进一步使该器官适合各种应用，全球一组科学家启动了合成酵母基因组项目（SC2.0项目），以通过设计师染色体为其提供基因组大修。1通过实施众多故意修改，SC2.0项目试图调查与染色体特性，基因组组织，基因组功能和进化有关的许多原本具有挑战性和基本问题。
MDCAT 2024代码：B-开伯尔医科大学MDCAT 2024代码：B-开伯尔医科大学
作业。182。正确打孔以下句子。让我们在放学后在莎拉斯大厦见面。让我们放学后在莎拉的家见面。b。让我们放学后在莎拉斯的家见面。c。让我们放学后在莎拉家见面。d。让我们在放学后在莎拉家见面。183。您通常乘公共汽车………………市场？a。b。c。 d。至184。他已经在这个项目______工作了两个星期。a。在b。c。到d。在185。确定包含单词顺序，样式或词汇错误的句子：他有解决复杂问题的才能。b。她喜欢阅读，写作和绘画。c。快速的棕色狐狸跳过懒狗。d。他们迅速适应了新环境。186。确定句子中的错误：厨师迅速准备，美味并用餐。
Kansai医科大学概述2024Kansai医科大学概述2024
成立于1928年，Kansai医科大学（KMU）的历史悠久，并庆祝今年成立96周年。kmu基于其Jijinshinkyo的创始精神，即“仁慈，同情和同情心”，培养了具有丰富人性意识的优秀医生。随着与医疗保健相关的条件的迅速变化，社会越来越期望大学对大学的期望更多。kmu正在回应社会作为一所综合医科大学的期望，包括三个学院：医学学院和广阔的吉拉卡塔校园的护理学院，该校园充满了绿色植物，位于Yodogawa和Amanogawa Rivers，Amanogawa Rivers，以及Makino Campus of Hirtplace of Hirteplace kmu的Hablialitation。最近在KMU举行的活动是2022年2月的KMU塔的完成。塔楼是全球参与中心，KMU的全球化基地，国际学生的住房和医院酒店。这座塔楼是广场市中心最高的建筑结构之一，是KMU的象征和城市地标的象征。此外，2022年4月开设了近红外照片免疫疗法研究所的KMU。这是日本唯一的摄影疗法研究所，它具有第五次主要的癌症疗法。我们希望这将进一步推进KMU的教育，研究和医疗服务。KMU医院是一家指定的高级治疗医院，保持创新并且能力很高。其他后设施的设施是KMU医疗中心，第一家KMU分支机构，设有医院花园，
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施