低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)升高是ASCVD发展和进展的根本致病因素。 3,4 先前的研究表明,低 LDL-C 水平的个体 ASCVD 发病率低于高 LDL-C 水平的个体。 5-7 LDL 由几种大小和密度不同的颗粒子类组成,包括大浮力 (lb) 颗粒以及中密和小密 (sd) LDL。 8 然而,与其他亚型相比,sdLDL 可能是跨不同 LDL 亚型的 ASCVD 风险的更好的生物标志物。 9,10 据报道,sdLDL 与多种疾病有关,包括代谢紊乱、肥胖和 2 型糖尿病,并被认为是冠心病的危险因素。 11-13 因此,测量 sdLDL-C 水平对于监测 ASCVD 风险具有重要意义。测量 sdLDL-C 的传统方法依赖于复杂的超速离心或梯度凝胶电泳。 14 测量所需的特殊设备和较长的测定时间限制了 sdLDL 测量的临床应用。桑普森等人开发了一个基于标准脂质组结果估算 sdLDL-C 的新方程,其判定系数为 0.745。 15 但其配方仅在美国人群中建立,其在其他人群中的适应性和估计效果仍不清楚。
在量子计算机上执行量子算法需要编译为符合设备施加的所有限制的表示。由于设备的相干时间和门保真度有限,编译过程必须尽可能优化。为此,首先必须使用设备的门库来合成算法的描述。在本文中,我们考虑 Clifford 电路的最佳合成,它是量子电路的一个重要子类,具有多种应用。此类技术对于建立(启发式)合成方法的下限和衡量其性能至关重要。由于搜索空间巨大,现有的最佳技术最多仅限于六个量子比特。这项工作的贡献有两个方面:首先,我们提出了一种 Clifford 电路的最佳合成方法,该方法基于将任务编码为可满足性(SAT)问题,并使用 SAT 求解器结合二分搜索方案对其进行求解。事实证明,该工具可以合成最多 26 个量子比特的最佳电路,比目前最先进的电路多出四倍多。其次,我们通过实验表明,最先进的启发式方法引入的开销平均比下限高出 27%。该工具可在 https://github.com/cda-tum/qmap 上公开获取。
过去十年,热化学储能 (TCS) 研究领域持续增长。本研究分析了过去几十年索引期刊和书籍中的 1196 多篇科学出版物。通过分析研究的发展,我们可以学到什么?目前还没有其他研究使用文献计量学对 TCS 领域进行详细分析,迄今为止,该领域仅从整个热能存储领域的角度进行评估。本研究获得的趋势为该领域提供了一个重要的视角,表明了应用于储能的热化学材料和系统的优势和劣势。主要出版物趋势显示 TCS 研究以及两个定义的研究子领域(吸附和化学反应储热)均出现了异常增长。与吸附储热相比,化学反应储热子类别的出版物较少,表明这是一个探索较少的领域。总体而言,出版物中关键词的演变反映了技术的成熟度,因为最近的术语与最终用途应用更相关。值得注意的是,科学成果已经从完全依赖资金投入转变为大量出版物没有提到具体资金投入的情况,但这种趋势近年来发生了变化。
摘要乳腺癌是一种威胁生命的疾病,具有严重的健康影响。它是基于受体分类的,包括雌激素受体(ER)和人表皮生长因子受体2(HER2),这是我们从从功能基因组储存库中获得的数据分析的本研究的重点。登录数为E-GEOD-52194,E-GEOD-75367和E-GEOD-58135,以及这些癌症受体子集的分子细节。遵循预先确定的计算管道后,我们识别了369个基因,这些基因在ER阳性(ERÞ)和HER2阴性(HER2-)乳腺癌的情况下具有不同的基因表达pro纤维模式。支持向量机(SVM)和机器学习的决策树模型用于评估预后和诊断意义。的准确性,敏感性和特定的林区,以评估这些模型的有效性。然后,进行了网络分析,以评估HER2-和ER乳腺癌发展的显着生物过程和信号传导途径。本研究促进了对这些乳腺癌子类别的增强方法,因此可以进行精确的诊断,并可以提供更好,更专注的治疗计划。当前的研究提供了有关ER er和HER2-乳腺癌的分子和遗传基础的有价值的信息,并具有改善患者治疗的巨大潜力。
三阴性乳腺癌(TNBC)定义为缺乏雌激素受体(ER),孕酮受体(PR)和HER2表达的癌症亚型,占所有乳腺癌的15% - 20%。由于其高度异质和侵略性的性质以及缺乏疾病的分子靶标的精良,因此TNBC对有效的癌症治疗提出了一个重大挑战(2,3)。应用多种“ OMICS”技术的应用揭示了TNBC中出乎意料的异质性水平。Lehmann及其同事鉴定了六个TNBC亚型,包括两个基础类 - 相关的亚组[基础类似于基础的1/2(BL1/2)],两个与间质相关的亚层亚组[间充质(MES)和中质干(MSL)和一个含量的子组和一个液位(一个Impo),一个及以下(一个含有液位)()组(4)。通过询问mRNA和DNA pro文件,将此分子亚型进一步固定在四个稳定和再现的亚型(5,6)中,其中包括一个LAR,一个ME,一个基底样的免疫抑制(BLIS)和一个IM子类。
I。i ntroduction离散事件动态系统(DEDS)是其动力学驱动的系统,即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统,电信网络,运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为,普通或部分微分方程不合适,因此考虑了更相关的理论设置,其中可以引用以下内容:语言和自动机,马尔可夫链和彼得里网络,邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED,即,任务的启动等待以前的任务要完成,这是值得的。这些系统可以通过定时事件图(TEGS)以图形方式描绘,该图是定时的培养皿网的一个子类,每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡,一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环,适合描述TEG的行为,这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论(即最大值线性系统(MPL)的行为)非常类似的线性状态方程,这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用,
记忆B细胞(B MEM)在特定的抗原补偿时提供了自适应体液宿主防御的第二壁,当第一个壁由源自前面抗体反应的预制抗体组成时,失败了。是这种情况,因为最近患有SARS-COV-2感染以及以前具有季节性流体的经历,而中和抗体的水平下降或逃避这种变异病毒时。在这些情况下,在两种情况下都可以重新感染,但先前存在的B MEM参与召回响应仍可以提供免疫保护。b mem在宿主防御中起着至关重要的作用,但他们的评估并未成为标准免疫监测库的一部分。在这里,我们描述了新一代的B细胞ELISPOT/Fluorospot(Clocialityimunospot®)方法,该方法适合于单细胞分辨率,Bem repertoire ex Vivo,揭示其免疫球蛋白类/子类利用率,及其对原始含有的原性和变化的Viruses和Antigiant/Antigimens。由于可以使用最小的细胞材料进行这种全面的B细胞免疫孔测试,因此可扩展且健壮,因此它们有望非常适合常规免疫监测。
摘要。永恒的顶点覆盖问题是顶点盖的变体。这是一个两人(攻击者和防守者)游戏,在给定图G =(v,e)的情况下,辩护人需要在某些顶点分配后卫,以便分配的顶点形成顶点盖。攻击者一次可以一次攻击一个边缘,后卫需要沿边缘移动守卫,以使至少一个后卫在攻击的边缘移动,而新的配置仍然仍然是顶点盖。攻击者将获胜,如果没有这样的辩护人。如果存在策略来防御无限攻击序列,则防守者会赢得胜利。防守者可以形成获胜策略的最小后卫人数称为g的永恒顶点覆盖率,并由evc(g)表示。给定图G,找到永恒的顶点覆盖号的问题是通用图的NP-固定,即使在两部分图中也仍然是NP-HARD。我们给出了多项式时间算法,以在链图和p 4 -sparse图中找到永恒的顶点覆盖号。我们还给出了一个线性时间算法,以找到拆分图的永恒顶点覆盖号,这是一个重要的弦图子类。
一般规定:本文件由冰岛交通管理局制定,旨在通过记录申请人的基本实践维护经验,协助申请人遵守委员会条例 (EU) No 1321/2014。目标:在申请初始 Part-66 飞机维修许可证 (AML) 或现有许可证的附加类别或子类别之前,申请人应已获得相关类别或子类别的基本实践维护经验。实践经验应涉及飞机维护任务的代表性横截面。申请人应已获得实践方面的详细知识,并有能力以逻辑和全面的方式结合和应用单独的知识要素。申请人应能够: - 阅读并理解制造商说明 - 按照制造商说明的要求使用工具和设备 - 使用并了解各种材料(原材料、消耗品和标准零件) - 以实际方式运用其知识并使用制造商说明 - 解释来自各种来源和测量的结果并在适当的情况下采取纠正措施 - 展示对良好维护标准和人为因素限制的了解。本文件基于 ATA 100 规范原则,是申请人展示其如何满足这些要求的一种方式。责任:申请人有责任正确记录其实际维护经验。每项任务都应由合格的认证或支持人员监督和签署。
糖尿病是一种普遍且使人衰弱的代谢疾病,其标志性的血糖水平持续升高,如果不受管理,可以在一系列严重的并发症中达到顶峰。类黄酮,源自植物的多酚化学物质,由于其抗糖尿病性质而引起了糖尿病研究领域的广泛关注。这些天然存在的物质是结构上的15碳,在水果,蔬菜和其他植物性饮食中广泛分布,可提供许多积极的好处,包括调节许多胰岛素和葡萄糖稳态的能力。这些化合物根据其结构差异分为六个主要子类。许多体内和体外研究研究了类黄酮的抗糖尿病潜力。已经发现类黄酮可以调节诸如醇葡萄糖苷酶和酰基酶等酶,这是降低血糖水平的关键酶。新兴的证据表明,类黄酮可以通过调节葡萄糖代谢,胰岛素敏感性和炎症的各种细胞信号通路的能力来发挥其抗糖尿病作用。已证明类黄酮含有抗炎和抗氧化特性。这些品质对于减少炎症和氧化应激至关重要,这对于糖尿病的发作至关重要。本综述的目的是考虑到类黄酮抗糖尿病作用的细胞和分子机制的全面阐明,考虑到它们对参与糖尿病涉及的各种代谢途径的潜在影响。