XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System受损
禁食葡萄糖受损的粪便代谢物
前糖尿病是一种与肠道mi-Crobiome组成相关的代谢疾病，尽管机制仍然存在。我们搜索了142名IFG和1,105名来自英国成人双胞胎登记室（Twinsuk）的1,105名健康的知识分（Twinsuk）中的142名IFG和1,105名健康的Indi-Viduals（Twinsuk）中的142名IFG和1,105名健康的知识分，搜索了肠道微生物组功能的读数，与肠道微生物组功能的读数（IFG）有关。，我们使用了奥格斯堡（KORA）队列（318个IFG个人，689个健康个体）的合作健康研究来复制我们的发现。我们将八个IFG-正相关的代谢产物（1-甲基氧烷，烟酸，葡萄糖醛酸，尿苷，胆固醇，胆固醇，丝氨酸，咖啡因和原生化IX）组合为IFG-亚代谢特评分，与较高的赔率（或3. ORS）相关的IFG（ORS）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG（IFG））（ifg（OR）（IFG））（ifg（OR））（ifg（OR）） 3.02 - 5.02]，p <0.0001，kora：OR 1.3 [95％CI 1.16 - 1.52]，p <0.0001）和入射2型糖尿病（T2D; Twinsuk：危险比4 [95％CI 1.97 - 8]，p = 0.0002）。尽管这些是宿主产生的含有的tabolites，但我们发现肠道微生物组与它们的粪便水平有很强的相关性（曲线下的面积> 70％）。大量的粪便脂核酸，dorea fomicigenerans，ruminococcus torques和dorea sp。af24-7lb与IFG呈正相关，这种关联是由1-甲基黄嘌呤和烟酸酯部分介导的（方差为平均14.4％[SD 5.1]，p <0.05）。我们的结果表明，肠道微生物组不仅通过产生微生物代谢物，而且还通过影响肠道吸收/排泄宿主产生的代谢物和
受损飞机的飞行动力学与控制建模...
1. 引言 自从飞行开始以来，飞机控制一直是航空业确保安全飞行的首要任务之一。就像人体一样，飞机的每个部件都在确保安全飞行和控制方面发挥着作用。航空运输无疑是近代最安全的交通方式之一。然而，有时确实会发生造成大量人员伤亡的事故或事件。机械故障或飞机部件损坏是继飞行员失误之后导致飞机失事的第二大常见原因，约占所有航空事故的 22% [1]。其他事故原因还包括破坏、失控 (LOC)、天气和其他人为因素。在早期，飞行控制系统是机械的，这意味着飞行员在驾驶舱的控制与控制面之间存在直接联系。多年来，机械飞行控制系统已被允许飞行员直接控制飞机运动的系统所取代。这种数字类型的飞行控制系统使用电信号，被称为“电传操纵”。这种飞行控制系统提高了飞机的稳定性和控制力，也提高了飞行员对飞行干扰的反应时间 [2]。此外，在飞机遇到任何类型的系统故障的情况下，它都会变得不对称，飞行员的工作量会大大增加。浮动配平片、发动机风扇爆裂、鸟撞和控制器冻结都是可能限制飞机控制的一些故障示例。尽管如此，在大多数情况下，当发生这些类型的故障时，只有控制面受到影响，而升力面保持完好。苏城 DC-10 坠机事件就是这种情况的一个非常著名的例子。联合航空 232 航班从丹佛飞往芝加哥时，第二台发动机发生故障，导致所有液压控制装置失效。飞机随后由剩下的两台发动机控制，并在爱荷华州苏城坠毁。共有 111 人伤亡，但 185 人幸存 [3]。这清楚地表明了飞机在没有标准控制面的情况下也能被控制的能力。 2003 年，DHL 的空客 A300B4 左翼遭到地对空导弹袭击。
评估动物模型以研究受损和慢性伤口
摘要：受损的愈合伤口不会及时，有序地通过正常的治愈过程进行，虽然它们最终确实愈合，但它们的愈合并不是最佳的。慢性伤口一直没有释放数周或数月。仅在美国，慢性伤口每年影响约850万人，成本约为28-90亿美元，而不考虑患者遭受的心理和身体疼痛和情感痛苦。随着老年人口和合并症（例如糖尿病，高血压和肥胖症）的发生率的预计，这些数字只有预计将来会增加。在过去的几十年中，科学家使用了多种方法来治疗慢性伤口，但不幸的是，迄今为止，还没有有效的治疗方法。的确，虽然有成千上万种用于打击癌症的药物，但只有一种药物被批准用于治疗慢性伤口。这部分是因为伤口愈合是一个非常复杂的过程，涉及许多阶段，必须及时地发生。此外，尚未开发完全模拟人类慢性伤口的模型。在这篇综述中，我们评估了目前用于研究愈合和慢性非愈合伤口的生物学的各种模型。我们还讨论了我们继续开发慢性伤口模型的重要性，这些模型更加紧密地模仿了人类的慢性伤口模型，并且可以用于测试潜在治疗以治愈慢性伤口。中，本文还强调了一种模型，显示出巨大的希望。该模型使用年龄和肥胖的DB / DB - / - 小鼠，以及发展的慢性伤口显示了人类慢性伤口的特征，包括增加氧化应激，慢性炎症，微脉管系统受损，胶原基质异常，胶原蛋白基质沉积，缺乏重新上皮化的缺乏，并且具有多型贝克氏菌的自发性。
肾功能受损患者的药代动力学
在一项药代动力学研究中，非人类灵长类动物的两项实验室研究，有25种成年普通摩尔果会接受单个平方剂量的丁丙诺啡SR（0.15 mg/kg，n = 8）或ethiqa Xr（0.1 mg/kg，n = 6，n = 6，0.15 mg/kg，n = 6，0.15 mg/kg，n = 3，和0.2 mg/kg/kg/kg/kg/kg，根据红斑和肿胀的总检查对注射部位反应进行评分。在所有组的剂量后8小时和24小时内都注意到轻度镇静。体重相对于基线的体重在所有组的基线均减少，除了ethiqa XR 0.15 mg/kg；但是，这些减少在临床上并不显着（<占体重的10％）。对任何一种配方的注射div>粉末载导致剂量依赖性的笼子运动增加。丁丙诺啡SR和埃塞卡XR急性注射部位均表现出急性坏死和炎症。慢性两种药物的炎症程度总体相似。但是，在质上有所不同。Burprenorphine SR注射部位主要与巨噬细胞和中性粒细胞相关，而埃塞克XR位点与巨噬细胞和多核巨细胞和胆固醇裂解有关，响应于车辆培养基。6
受损驾驶员康复计划政策和程序
IDRP 提供商必须询问参与者是否需要特殊设施，例如屏幕阅读器、美国手语 (ASL) 翻译、通信访问实时翻译 (CART) 或其他辅助设备。这些设施将提供给有记录的残疾参与者。“合格”翻译人员是指能够使用任何必要的专业词汇有效、准确和公正地进行翻译的人，既能接受（即理解残疾人所说的内容），也能表达（即拥有向残疾人传达信息所需的技能）。参与者和部门均不对任何语言/口译服务承担经济责任
原创研究全基因组分析与膜损伤和生育能力受损相关的遗传倾向，作为精子功能受损的指标
1 俄罗斯农场动物遗传育种研究所 - LK Ernst 联邦畜牧业研究中心分部，普希金，196601 圣彼得堡，俄罗斯 2 俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心西北粮食安全问题跨学科研究中心，普希金，196608 圣彼得堡，俄罗斯 3 肯特大学自然科学学院，CT2 7NJ 坎特伯雷，英国 4 动物基因组学和生物资源研究组（AGB 研究组），农业大学理学院，乍都乍，10900 曼谷，泰国 5 LK Ernst 联邦畜牧业研究中心，杜布罗维齐，波多利斯克，142132 莫斯科州，俄罗斯 *通讯地址：dementevan@mail.ru (Natalia V. Dementieva)；m.romanov@kent.ac.uk (Michael N. Romanov)
通过可解释的人工智能解释中风受损的肌电图模式
摘要：肌电图 (EMG) 在识别缺血性中风引起的神经肌肉改变方面具有宝贵的肌电表现，可作为诊断缺血引起的步态障碍的潜在标记。本研究旨在开发一个可解释的机器学习 (ML) 框架，通过可解释的人工智能 (XAI) 技术区分中风患者和健康个体的肌电模式。该研究包括 48 名在康复中心接受治疗的中风患者（平均年龄 70.6 岁，65% 为男性），以及 75 名健康成年人（平均年龄 76.3 岁，32% 为男性）作为对照组。在步态实验室的室内地面行走期间，从放置在双下肢股二头肌和外侧腓肠肌上的可穿戴设备记录 EMG 信号。我们部署了 Boosting ML 技术，利用 EMG 步态特征识别中风相关的步态障碍。此外，我们还采用了 XAI 技术，例如 Shapley 加法解释 (SHAP)、局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和 Anchors，以解释 EMG 变量在中风预测模型中的作用。在评估的 ML 模型中，GBoost 模型在与训练数据集进行交叉验证时表现出最高的分类性能 (AUROC：0.94)，并且在使用测试 EMG 数据集进行评估时也表现出色 (AUROC：0.92，准确率：85.26%)。通过 SHAP 和 LIME 分析，研究发现有助于区分中风组和对照组的 EMG 频谱特征与右侧股二头肌和外侧腓肠肌有关。这种可解释的基于 EMG 的中风预测模型有望成为预测中风后步态障碍的客观工具。它的潜在应用可以通过提供可靠的 EMG 生物标志物极大地帮助管理中风后康复，并解决缺血性中风患者的潜在步态障碍。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。