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干细胞治疗难治性癫痫
摘要：耐药性癫痫（DRE）约占癫痫病例的30％，其特征是无法用两种或多种抗癫痫药控制的癫痫发作。患病率估计为每1000人5至10例。传统治疗方法，例如手术切除和神经调节技术，在某些患者中有效，但适用性和不一致的结局。近年来，由于其可能修复神经网络，分泌神经营养因素并调节炎症的潜力，干细胞疗法已成为研究重点。动物模型研究表明，诱导多能干细胞（IPSC）和间质干细胞（MSC）的移植可以降低癫痫发作频率50-80％并改善认知功能。然而，干细胞疗法仍然面临挑战，包括选择细胞来源，移植后存活和功能整合以及长期安全。随着技术和跨学科合作的进步，Stem Cell Therapy有望成为DRE的重要治疗选择，为患者提供了新的希望。
抗抑性RT-qPCR预混液
储存和稳定性： 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注： 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
尿线粒体DNA 与原发性膜性肾病患者 ...
原发性膜性肾病 （ primary membranous nephro- pathy ， PMN ） 是全球成人肾病综合征常见的病因 ， 也是中国原发性肾小球疾病中发病率第二 、 增长 最快的疾病 [ 1 ] 。大多数 PMN 患者有典型的临床表 现 ， 包括大量蛋白尿 、 低蛋白血症 、 水肿和高脂血 症等。近 30% 的 PMN 患者能够获得自发缓解 ， 但 中危和高危患者 ， 即大量蛋白尿 、 肾功能不稳定的 患者 ， 缓解的可能性较低 [ 2 ] 。 既往研究表明 ， 线粒体功能障碍在急性肾损伤 （ acute kidney injury ， AKI ） 和慢性肾脏病 （ chronic kidney diseases ， CKD ） 的发病机制和肾脏修复中发 挥关键作用 [ 3 - 4 ] 。线粒体功能与线粒体 DNA （ mito- chondrial DNA ， mtDNA ） 的完整性密切相关 ， 当线 粒体受损时 ， mtDNA 会从线粒体基质释放到细胞 质或细胞外 ， 进而激活氧化应激反应 ， 并作为炎症 介质激活自然免疫炎症反应 [ 5 ] 。目前多项研究表 明 ， 尿 mtDNA 是各种肾脏疾病中线粒体损伤的替 代标志物 [ 6 ] 。我们之前的研究表明 ， mtDNA 在尿液 和肾脏组织中容易被检测到 ， 其拷贝数与糖尿病肾 脏疾病的肾功能下降和肾脏病理结构改变有关 [ 7 ] 。 另一项研究指出 ， 尿液中 mtDNA 与肾功能下降速 度有关 ， 并能预测非糖尿病肾脏疾病患者血肌酐翻 倍或需要进行透析治疗的风险 [ 8 ] 。然而 ， 尿 mtD- NA 在 PMN 患者中的改变及其对预后的预测作用 仍不明确。本研究旨在探讨尿 mtDNA 与 PMN 患
赞助宗教部长或宗教工作者 - GOV.UK
MRW2.7. 如果您已在英格兰和威尔士慈善委员会、北爱尔兰慈善委员会或苏格兰慈善监管机构注册，并且您以注册时使用的名称申请执照，则您无需向我们发送注册证明 - 我们将在线核实。MRW2.8. 如果您申请时使用的名称与您注册为慈善机构时使用的名称不同，您必须告诉我们您注册时使用的名称，以便我们进行在线核实，或者提交您的注册证明。MRW2.9. 如果您是位于北爱尔兰的慈善机构，但未在北爱尔兰慈善委员会注册，则必须向我们发送您已从 HMRC 获得税务慈善机构地位的证明。MRW2.10. 如果您是教会法人（法人独资或法人团体）
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人工智能与宗教
当代人工智能与神学之间没有明确的联系。人工智能领域通常不会刻意探索任何可以归类为神学的东西。在最好的情况下，人工智能对神学问题持不可知论态度，在最坏的情况下，人工智能是无神论的，它假设了一种激进的物理主义，排除了上帝、精神甚至思想的存在。这与人工智能的前身控制论形成了鲜明的对比，控制论对世界上的神秘性更加开放。诺伯特·维纳和斯塔福德·比尔等控制论专家认为，人类必须不仅仅是一种机械，由于现实的复杂性和我们大脑的有限性，关于世界和我们自己的一些事情将永远是不可知的（Williams 1968，44；Pickering 2004，499-501）。对他们来说，神的奥秘并不是某种补充或叠加的东西，而是与宇宙中其他不可知方面完美地延续在一起。因此，控制论被视为对这一奥秘的探索。宗教与控制论的继承者人工智能之间并不存在这种明确的关系。利用人工智能程序在宗教文本中寻找隐藏的语言模式或许是人工智能与神学之间最直接、最不具推测性的形式。计算方法至少从 20 世纪 70 年代就开始用于圣经研究，但直到 21 世纪机器学习算法出现后，统计人工智能的全部潜力才被释放。目前，计算方法不再是圣经研究中一种奇特的方法，而是主流方法（Peursen 2017, 394）。一个例子是算法如何帮助圣经研究人员区分同一文本中的不同作者（Dershowitz、Akiva 和 Koppel 2015），这被称为作者聚类。利用人工智能的力量研究古代文献的好处非常明显：新见解、假设的确认/反驳以及新的联系。然而，当程序产生令人惊讶的结果而无法解释时，就会出现困难的黑箱问题。研究人员是否应该简单地相信人工智能是正确的，这是不令人满意的，可以说是一个滑坡，还是应该将结果视为错误并尝试修复算法，直到它产生预期的结果，而这种方法反过来会循环和冗余？（Peursen 即将出版，11-12）。