XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多囊肾
成功的非整倍性（PGT-A）和单基因疾病（PGT-M）的成功组合植入前基因检测（PGT-M）用于肾移植后常染色体显性多囊肾脏疾病：病例报告
1-不同疾病研究小组中的免疫反应，医学实验室科学系，应用医学科学学院，国王阿卜杜勒齐兹大学，沙特阿拉伯吉达。2中心基因组医学研究的卓越中心，沙特阿拉伯吉达国王阿卜杜勒齐兹大学。https://orcid.org/0000-0002-7231-3386 *通信：Maisa Siddiq Abduh，mabdoh@kau.edu.edu.sa，国王阿卜杜勒齐兹大学，沙特阿拉伯杰达，沙特阿拉伯；电话。 ：（ 00966568026868）。 摘要：一种有效的免疫抑制性化学治疗药物（CSA）治疗许多癌症，尤其是恶性癌，急性白血病和三阴性乳腺癌（TNBC）。 指定的聚合物纳米成型（N.F.） 基于在表面上具有配体改变的药物递送技术是为了改善预期区域的主动部分递送，并提高了延长治疗的疗效。 我们生产并表征了N.F. 硫化壳壳中包裹的环孢菌素（T.C.） 透明质酸（H.A.）的最外层涂层。 研究中的研究证实了H.A. 在三阴性乳腺癌细胞中与对接位置A和B的受体CD44结合。 当药物与聚合物化合物相互作用时，Zeta检查显示粒径为192nm，PDI为0.433，ZETA电位为38.9 mV。 ftir和拉曼的研究还支持疏水基团，多孔表面和集结特征的存在。 XRD验证了其晶体学性质，该性质呈现N.F. DSC证明了N.F. 它显示了合成的N.F.https://orcid.org/0000-0002-7231-3386 *通信：Maisa Siddiq Abduh，mabdoh@kau.edu.edu.sa，国王阿卜杜勒齐兹大学，沙特阿拉伯杰达，沙特阿拉伯；电话。：（ 00966568026868）。摘要：一种有效的免疫抑制性化学治疗药物（CSA）治疗许多癌症，尤其是恶性癌，急性白血病和三阴性乳腺癌（TNBC）。指定的聚合物纳米成型（N.F.）在表面上具有配体改变的药物递送技术是为了改善预期区域的主动部分递送，并提高了延长治疗的疗效。我们生产并表征了N.F.硫化壳壳中包裹的环孢菌素（T.C.）透明质酸（H.A.）的最外层涂层。研究中的研究证实了H.A.在三阴性乳腺癌细胞中与对接位置A和B的受体CD44结合。当药物与聚合物化合物相互作用时，Zeta检查显示粒径为192nm，PDI为0.433，ZETA电位为38.9 mV。ftir和拉曼的研究还支持疏水基团，多孔表面和集结特征的存在。XRD验证了其晶体学性质，该性质呈现N.F.DSC证明了N.F.它显示了合成的N.F.特别有助于局部药物输送系统（DDS），SEM和TEM揭示具有光滑外部的圆形纳米颗粒。在高温下是稳定的。NF显示了85％的药物封装，对药物释放的动力学研究表明N.F.在低pH值下遵守Higuchi模型的分散模型。与典型的CSA在12小时内立即释放相反，维特罗的研究表明，pH 7.4和6.8的连续溶解延长，最多72小时。与原始环孢素相比，使用MTT测试对正常乳腺上皮细胞和三重阴性乳腺癌细胞进行了测试，对用环孢菌素封装的THC-HA的体外肿瘤预防特性进行了测试。在降低浓度及其对正常细胞的有效性下的强大细胞毒性潜力。这些特征提高了准备好的新型N.F.S作为有效的药物成分和对癌症的有效治疗部分的长期活力，有效性和主动靶向。关键词：乳腺癌，CD44，环孢菌素，透明质酸，纳米型，三阴性乳腺癌，硫醇壳聚糖，靶向化学治疗药物的靶向
UKKA关于tolvaptan for ADPKD（更新）
执行摘要Tolvaptan最初是作为一种具有新颖的作用机理的水样开发的，促进了水的排泄而不会影响电解质的排泄。这是通过抑制加压素2受体（V2R）的抑制作用，该受体仅在肾脏中表达。在临床前研究中，它被证明会抑制多种常染色体显性多囊肾脏疾病（ADPKD）的啮齿动物模型中的囊性疾病进展。在15个国家 /地区的1400例ADPKD患者中进行的关键速度3：4随机对照试验（RCT）的结果表明，Tolvaptan在3年期间显着减慢了肾脏总量的增加和肾脏功能的下降。tolvaptan随后被NICE批准用于治疗2015年迅速进行性疾病的ADPKD患者。在做出好的决定之后，英国肾脏协会（UKKA）当时的肾脏协会发表了评论，以促进英国成人肾脏单位的ADPKD患者的适当开处方。自写这篇评论以来，已经进行了一项扩展试验，节奏4：4，其中包括速度3：4的更长随访和重新试验，该试验评估了Tolvaptan对后期慢性肾脏疾病（CKD）患者的影响。两项研究均提供了有关其功效，耐受性和安全性的确认证据，尤其是在持续的强制性监测需要检测速度3：4中观察到的罕见特质肝毒性事件方面。因此，本修订的评论的主要目的是：tolvaptan在整个英国被广泛采用，作为一个社区，我们已经了解了如何在不同的临床环境中最好地交付和监测该药物的很多知识。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
通过胰岛炎中的脂质信号传导ADP-核糖基水解酶ARH3对β细胞死亡调节 1型糖尿病患者的24小时能量消耗 COVID-19患有先天免疫错误患者的疫苗接种可减少与COVID-19相关的住院和重症监护需求：USIDNET报告 对种子休眠和发芽中的小麦III类过氧化物酶基因基因锥虫基因的功能分析 成功的非整倍性（PGT-A）和单基因疾病（PGT-M）的成功组合植入前基因检测（PGT-M）用于肾移植后常染色体显性多囊肾脏疾病：病例报告
IL-1β + IFN-γ）持续48 h，（ii）在CT1上暴露于CT1的人类胰岛，以及（III）在糖尿病前（6周龄）与年龄匹配或小鼠的NOD小鼠的胰岛（III）胰岛。为了验证6周龄是否对应于NOD小鼠的初始T1D发育阶段，我们对NOD和NOR小鼠的胰岛进行了蛋白质组学分析（表S4-5），并将结果与Endoc-βH1细胞的蛋白质组学数据进行了比较。我们观察到炎症标记的上调，例如抗原转运蛋白TAP1，转录因子STAT1和干扰素诱导的鸟烯基结合蛋白GBP2（图S1）。没有样品降低胰岛素水平（图S1），证实了Nod小鼠的胰岛炎症，但仍处于糖尿病前期