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在全球心血管疾病预防试验中，HIV患者中汇总队列方程的表现和D：A：D风险评分：一项同类研究研究利用serprieve的数据
代谢部（S K Grinspoon MD，M V Zanni MD，M R Diggs BA，S M Chu MSN，K V Fitch MSN），通用医学司（V A Triant MD），传染病司（V A Triant）（V A Triant）和心血管成像研究中心，医院医院医院，MADARACH SOVELLACH SOLDICAL SOLDICAL（MADACH）。美国马萨诸塞州波士顿；美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学公共卫生学院艾滋病研究中心的生物统计学中心（A Kantor MS，T Umbleja MS，H J Ribaudo PhD）；美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚大学洛杉矶分校David Geffen医学院传染病系（J S Currier MD）；杜克大学全球卫生研究所和杜克临床研究所（G S Bloomfield MD）心脏病学系，以及美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院杜克大学医学院心脏病学（P S Douglas MD）；西班牙马德里大学医院Ramon Y Cajal大学医院Ramon Y Cajal Health研究所传染病系（J L Casado MD）；西班牙毕尔尔巴省医院苏伯尔托医院传染病系（M delaPeñaMD）；美国亚利桑那州图森市亚利桑那大学医学院传染病系（L E Fantry MD）；
IBM Z/OS的Illumio，由BMC 提供支持 自制反渗透水过滤器 不同类型的干细胞及其功能 干细胞工作表的性质答案 公司策略基于资源的方法第二版PDF 1-注意经济问题指南 Aalyria Spacetime 101 EDF Group acquires and agrees to co-develop Pumped Hydro ... JOB OFFER
在这里给定文章的文章battlbox，您是否曾经对未过滤的自来水进行过the的the脚，对它可能束缚的县杂质感到奇怪？寻求清洁，安全的灌溉水并不是杂物的关注；它是livin健康的Laif的funational aspekt。带有risin瓶装水pricis和Envirnmental wros的plastik废物，许多人凝视着the ther ther ther ther ther towrds home purifikashun sistems，特别是由Rekvers Osmos（RO）提供动力的thos。令人惊讶的是，创造自己的DIY Rekvers Osmos Systim可以为您的厨房的Comfor pav th pav the pav th。认为，令人震惊的Statistik：Arond 40％的瓶装水从Munipl Tap出售，Makin，Makin Insitiv，它不可证实您的watr suply。那么，什么exaktly dos rekvers osmos（ro）做什么？这种过滤SISTIM在水中删除了批准的95-99％的Kontaminats，其中包括重元，klroin和Othr Harmfull替代物。在此博客海报的结尾处，您不仅会掌握DIY Rekvers Osmos Sistims的基本原理，而且还要掌握discovir在konstrukting on Suitz your necesites上的discovir step-bystep by-step by-step。在此海报中，将以以下主题：wat是rekvers渗透？watr Qualti komponants的diy rekvers渗透sistim sistem sistep instrukshuns构建您的Sistim Mainnens和Safiti Konsiderashuns为什么为什么选择Battlbox为您的watr purifikashun需要选择Battlbox？FAQ部分让我们进入Divin，而Eksplor diy Rekvers Osmos Sistims的fas fasin fasin fasin，请您享受清洁和美味的水，同时也变得更加自我。wat是rekvers渗透？dos rekvers渗透量如何？Rekvers Osmos是一种watr filtrashun procesht，可利用半膜膜来删除啤酒节，例如Impuriteez，kontaminats和dihyseld固体 - 从watr。，这是一种巨大的，因为它的简单性和在providin High-kwalitiy Dring Water中的简单性和效率。Th Rekvers Osmos Procesht Varks通过将其涂抹到未过滤的WATR上，将其推动到膜上。作为蒂斯·哈斯（Thiz Happins）：啤酒partikels，例如minralz，saltz和impuriteez，对pas throug和AR留下的不可思议。纯watr，被称为渗透性，通过膜上的束，对我们来说是科尔克特。Th Kontaminats AR通过Seprate Wast出口出院。铅，汞和氯等污染物可以在许多供水中存在，从而带来重大的健康风险。此外，当食用过量时，氟化物等物质会导致牙齿氟中毒。为了解决这些问题，DIY反渗透系统可以帮助确保获得清洁饮用水。这种系统的关键组件包括：RO膜，过滤器（沉积物和碳），储罐，泵，管，配件，排水管线和水龙头。要构建系统，请执行以下步骤：首先，收集所有必要的材料，包括RO膜，沉积物过滤器，碳过滤器，储罐，泵，泵和管道。接下来，计划系统的布局，考虑厨房水槽下方的空间，以便于维护。将管道切成适当的长度，然后根据制造商说明安装过滤器和膜。最后，安装储罐和水龙头以完成系统。通过将排水管连接到插座，正确连接您的RO系统，从而确保安全处置的安全配件。接下来，使用前安装水龙头并在使用前彻底测试系统。常规维护是最佳性能的关键，包括每6-12个月的过滤器更换和定期清洁RO膜。DIY反渗透系统可以是长期健康的经济有效的选择，提供全面的净水。虽然可以使用基本的管道知识和工具安装这样一个系统，但是如果不确定，请始终寻求专业帮助。与主要改善口味和气味的传统碳过滤器不同，RO系统可以去除更广泛的污染物，从而使它们成为综合净水的有效选择。在家中可靠的净化系统可以减轻人们对污染物的担忧，并在需要时确保新鲜的清水弹簧。对于户外爱好者或幸存者来说，将这种系统融入他们的生活方式对于为各种情况做好准备至关重要。尽管在美国通常认为自来水可以安全饮用，但它可能包含氯，金属或添加剂等污染物。自制的反渗透系统可以是污染水的简单有效的治疗方法。DIY RO系统的过程涉及将水压施加到RO膜以去除污染物并产生纯净的水。这个过程不仅限于自来水；它也可用于产生反渗透枫糖浆。DIY RO系统的主要好处是它可以从水中去除有害细菌和化学物质的能力，包括氟化物，氯，锰，铅，铁等。RO处理的另一个优势是其产生真正的枫糖浆的潜力。在这种情况下，该过程被逆转，在其中收集了被拒绝的水以丢弃清洁水。小型枫木生产商可以通过使用反渗透治疗而受益，因为它使他们可以从SAP中去除水，煮沸拒绝流并生产大量的糖浆。RO系统通过清洁通过水龙头的水清洗水，在家里提供安全可靠的饮用水来源。这个紧凑的水过滤器系统在厨房的水槽下整齐地安装，并由几个关键组件组成：一种去除杂质的预滤器，一个带有精细膜的RO模块，可纯化，碳后过滤器，以消除口味和气味，储罐，储罐以及额外的阀门。纯化后可以将过滤的水存储在单独的容器中。为了充分利用系统，您需要进行定期维护并经常（通常每1-3年）进行定期维护，并取决于自来水的质量，存在多少污染物以及膜本身的效率。
职位：多种微量营养素补充 (MMS) 项目官员 项目公司：维生素天使联盟公司 (VA) 合同类型：独立
卫生部 (MOH) 与维生素天使合作，致力于通过解决孕妇和哺乳期妇女的微量营养素缺乏问题来改善母婴健康。多种微量营养素补充 (MMS) 计划旨在为这一弱势群体提供全面的营养支持，改善母婴健康。为了支持这一举措，维生素天使正在寻找一名项目官员，该官员将驻扎在不丹卫生部。项目官员将与卫生部工作人员和利益相关者密切合作，监督 MMS 计划在国家层面的顺利实施、监测和报告。主要职责和责任
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
与不同类型的自主神经调节Asylbek Eshie
13 Reshetnev西伯利亚州立科学技术大学，俄罗斯克拉斯诺亚斯克，俄罗斯14 Altai州立大学，俄罗斯巴尔纳尔，在线出版：在线出版：2024年12月30日，2024年12月15日DOI：2024年12月15日DOI：10.7752/jpes.2024.12306摘要：在各种专业化的培训系统中，培训系统尤其是各种专业化的培训系统。目的。要开发和测试一种改善从事有节奏体操的6-7岁女孩的协调技能的方法，该方法是根据其自主神经神经调节的特征量身定制的。材料和方法。这项研究涉及40名女孩（6.4±1.8岁）在最初的训练阶段的节奏体操的第一年。基于特征自主神经调节类型的KERDO指数，确定了对照组（CG，n = 19）。这些运动员遵循联邦标准培训计划。实验组（例如，n = 21）参加了旨在开发协调技能的计划，该计划是根据自主法规的特定特征量身定制的。该方法包括一组体育锻炼，技术和方法论方法，这些方法是在自主神经调节的交感神经和副人物类型的运动员中差异化的。在两组中，都进行了里程碑评估，以评估静态和动态协调的发展以及整体身体适应性。结果。结论。对里程碑测试结果的分析表明，在EG中，在采用了开发协调能力的方法的情况下，测试评分明显高于CG中的测试。具有交感神经类型的自主法规的运动员在运动协调测试中取得了更好的结果，而具有副副总统类型的运动员在静态协调测试中表现出色。与CG中的女孩相比，具有更高水平的协调发展的运动员在一般身体健身测试中也表现出了卓越的成绩。通过考虑其自主神经神经调节的确定特征，在年轻体操运动员中发展和提高协调能力更有效。这种方法不仅提高了协调能力，而且还提高了运动员的整体身体健康水平。关键词有节奏的体操，体育锻炼，神经调节的营养类型，协调能力，体育介绍研究表明，体操是一项流行的运动，可促进儿童和谐的身体发展（İpekDongaz等，2024年）。有节奏的体操是一项复杂的协调运动，涉及练习，组合和使用旨在开发速度，耐力，力量，敏捷性，灵活性，功能能力和协调能力的游戏工具（Barreto等，2023; Irwin等，2021; 2021; Gaspari et al。，2024年）。在体操中的关键作用是通过视觉取向，肌肉结合感，前庭和本体感受的稳定以及心肺和神经系统的状态扮演的（Mangalam等，2024）。分析6-7岁的练习节奏体操的检查结果揭示了身体和心理发展特征，教练应考虑这些特征，以为孩子的和谐发展创造最佳条件。协调能力是取得各种运动成功的关键因素，正如乒乓球研究（Razali等，2023），Step Anoobics（Mischenko等，2024），足球（Vako
描述不同类型的腹侧中脑祖细胞在多巴胺能神经元发育中的作用
反对者：Lorenz Studer 教授 斯隆凯特琳研究所 发育生物学系 考试委员会：Anna Falk 教授 隆德大学 干细胞治疗系 András Simon 教授 卡罗琳斯卡医学院 细胞与分子生物学系 Åsa Mackenzie 教授 隆德大学 生物体生物学、生理学与环境毒理学系
蜂窝和分子生物学的工程工程师，CDD 1年可再生f/h（里昂08）合同类型：合同的CDD持续时间：1年更新
Engineer (e) of study in cellular and molecular biology, CDD 1 year renewable f/h (Lyon 08) Type of contract: CDD Duration of the contract: 1 year renewable Work: full time start of the contract: 01/15/2025 Gross salary: 2472 €/month Application deadline: 13/12/2024 LEVEL EXPERTE: BAC +5 Pinan-Lukarré联系人：berangere.pinan-lucarre@univ-lyon1.fr任务该工程师将在Bérangèrepinan-Lucarré的责任下在慷慨的团队中工作，而C.秀丽隐杆线虫的神经生物学则在基本的基金会基金中用于医学研究 - 抑制性疾病的基金。通过确保在包括慷慨的基因组，显微镜和生物化学的慷慨工程的概念和实现中，将将工程师整合到研究计划中，以研究秀丽隐杆线虫中的突触（请参阅CEQE ceqe prebublicaion）。ac）Vities-正式的秀丽隐杆线虫（维护，十字架）。- 秀丽隐杆线虫的通用工程：涉及微型注射和分子（PCR）和表型的阶段的慷慨修改线（CRISPR/CAS9，经典转基因）的创建。- 共聚焦显微镜：在体内经文和图像分析上的图像获取。- 用于蛋白质表达的细胞培养。- 生物化学：Western印迹，CO-免疫原核 - 质量和生物学光谱法。- 与团队的其他成员共享任务，他们的股票，耕种环境和废物evacua（化学，生物学）的手势符合卫生和安全规则。技能 - 分子，细胞，生物化学，慷慨或类似学科的BAC +5。- 掌握经典分子生物学技术（PCR，质粒构建体，DNA伸出）。- 快速的学徒制，有组织的感觉，好奇心和热情。- 通信能力很大，包括英语（B1级）和团队合作。- 具有秀丽隐杆线虫或生物化学的经验（相互作用分析，对膜蛋白的研究）将是一个加号。工作环境中上述将在“秀丽隐杆线虫的通用和神经生物学”团队中进行，该团队汇集了混合研究部门Melis（Claude Bernard Lyon 1 -CNRS UMR 5284 -INSERM U1314），将15名永久性和非永久性员工汇集在一起。工作环境正在模拟，包括每周一次的团队会议和每月灌木活动的研讨会。要申请，将简历和一个Leqre de Moivaion发送到Berangere.pinan-lucarre@univ-lyon1.fr
BGB-43395 的临床前表征，它是一种具有强效药效学潜力的同类最佳 CDK4 选择性抑制剂
▪ BGB-43395 在生化水平上表现出对 CDK6 和其他 CDK 家族激酶的高选择性。此外，BGB-43395 还表现出对一组其他激酶的良好选择性。这些特性在非临床毒性研究中转化为理想的毒性特征，其中 BGB-43395 耐受性良好，没有令人担忧的中性粒细胞减少症和胃肠道毒性问题（未显示数据）。
Strobe声明 - 应包括在同类研究报告中的项目
*分别提供有关暴露和未暴露组的信息。注意：解释和详细文章讨论了每个清单项目，并提供了方法论背景和已发表的透明报告示例。最佳使用本文的Strobe CheckList（可在http://www.plosmedicine.org/，http://wwwww.annals.org/，and Epidemiologoly and httttppppppppppppp：//wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww 一下，至时候，自由使用一下Plos Medicine网站。有关Strobe Initiative的信息可在http://www.strobe-statatement.org上获得。