XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System异位症
阴道显微科学和子宫内膜异位症的营养不良之间的相关性：系统评价和荟萃分析
子宫内膜异位症是由子宫内子宫内膜样组织的定义，是一种慢性雌激素依赖性疾病，其炎症性质标志着。在生殖年中影响了大约10％的女性，子宫内膜异位症会严重影响生活的质量，从严重的痛经到慢性骨盆疼痛，尽管有些人仍然无症状，但由于其高度异质[1]。子宫内膜异位症的病因是多因素的，其理论包括逆行月经，肾上腺失衡，免疫改变，遗传和表观遗传因素，甚至是干细胞的不规则性，可能在其发作和进展中起作用[2]。子宫内膜异位症的发病机理与免疫学变化无关。但是，这种关系的细节尚未完全理解。在动物模型中的研究表明，子宫内膜异位症可以通过增加炎症介质的产生来驱动炎症，这可能是由于向炎症免疫和粘膜微生物谱转移而引起的[3]。“细菌污染假说”表明细菌内毒素在子宫内膜异位症的发病机理中的作用，研究表明，子宫内膜异位症患者的月经血液和腹膜液中大肠杆菌污染显着[4]。值得注意的是，子宫内膜异位患者子宫内膜的梭杆菌的存在明显更高，这表明细菌感染可能是一个促成因素[5]。一项国家队列研究表明，较低的生殖道感染可能是子宫内膜异位症的独立危险因素[6]。女性阴道微生态学是一个由阴道微生物群（VMB），宿主内分泌系统，阴道解剖结构和局部免疫系统组成的生态系统。VMB是指阴道中常见的微生物。Microbial populations isolated from the vagina include Lactobacillus , Gardnerella vaginalis , Prevotella bivia , Atopo- bium spp ., Mobiluncus , Bacteroidetes , Bifidobacterium spp ., Escherichia coli , Candida albicans , Trichomonas vaginalis , Actinobacillus spp ., and Sheathed Anaerobic Coccobacillus ,以及其他稀有细菌和非细菌病原体。VMB对与泌尿生殖道和性传播疾病的传染病相关的病原体具有抵抗力。隐型微生物群是一个重要的障碍，可保护宿主免受各种细菌，真菌的侵害
FOI2024_02423 - 因子宫内膜异位症而因医疗原因退役的女性武装部队人员：2022-2023
2024 年 2 月 26 日 — 国防部。国防部。Abbeywood North。布里斯托尔。BS34 8JH。英国。电子邮件：参考：FO12024/02423。分析-健康-PQ-。FOI@mod.gov.uk。
女性：根据患者自我报告的数据，使用机器学习早期诊断子宫内膜异位症 - 多中心试验的研究方案
1 Department of Obstetrics and Gynecology, Semmelweis University, Budapest, Hungary, 2 Department of Gynecology, Center for Endometriosis, Hospital St. John of God, Vienna, Austria, 3 Rudolfinerhaus Private Clinic and Campus, Vienna, Austria, 4 Department of Computer Control and Computer Networks, Riga Technical University, Riga, Latvia, 5 Department of Biomedical Engineering and Health Systems, KTH皇家技术研究院，斯德哥尔摩，瑞典，牛津6号子宫内膜异位症护理中心，纳菲尔德妇女和生殖健康部，约翰·拉德克利夫医院，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学7 franco-欧洲多学科的多学科子多学科子宫内膜异位症研究所（Ifemendo）妇科肿瘤学和参议员，贝塞斯达医院杜伊斯堡，德国杜伊斯堡，德国杜伊斯堡，9个生殖健康中心，爱丁堡大学，爱丁堡大学炎症研究所，英国爱丁堡炎症研究所，英国10号，外加妇科学院，克莱尔蒙特·奥维尔·奥弗·奥弗斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯特·弗兰德·弗兰德·弗兰德·弗兰德·弗兰德·弗兰德，子宫内膜异位症专业知识中心，鲁汶大学生育中心，妇产科，UZ Gasthuisberg，鲁南，比利时，比利时，13，公共卫生系，Aarhus大学，AARHUS，AARHUS，AARHUS，AARHUS，DENMARK，丹麦14号研究部门，14研究部门，14个研究部门
KLF15的丧失通过抑制子宫内膜异位症的EMT损害子宫内膜的接受度
子宫内膜接受受损是子宫内膜异位症患者（EM）患者不育症的主要因素，但潜在机制尚不清楚。我们的研究旨在研究Kruppel样因子15（KLF15）在子宫内膜接受能力中的作用及其在EM中的调节。与没有EM的正常女性相比，我们观察到EM患者的中分泌上皮子宫内膜细胞的KLF15表达显着降低。确认KLF15在子宫内膜接受性中的作用，我们发现通过用子宫角通过子宫角感染siRNA，在大鼠模型中胚胎植入数量显着降低，胚胎植入数量显着降低。这突出了KLF15作为调节剂接受能力的重要性。此外，通过CHIP-QPCR，我们发现孕酮受体（PR）直接与KLF15启动子区域结合，表明孕酮耐药性可能介导EM患者KLF15表达的降低。此外，我们发现EM患者的中期子宫内膜表现出受损的上皮 - 间质转变（EMT）。敲低KLF15上调的E-钙粘蛋白并下调波形蛋白表达，从而抑制了Ishikawa细胞的侵入性和迁移。 过表达KLF15促进EMT，侵入性和迁移能力，并增加罐子细胞的附着速率。 通过RNA-Seq分析，我们将Twist2确定为KLF15的下游基因。 我们证实，KLF15通过CHIP-QPCR直接与Twist2的启动子区域结合，在建立子宫内膜接受期间促进上皮细胞EMT。敲低KLF15上调的E-钙粘蛋白并下调波形蛋白表达，从而抑制了Ishikawa细胞的侵入性和迁移。过表达KLF15促进EMT，侵入性和迁移能力，并增加罐子细胞的附着速率。通过RNA-Seq分析，我们将Twist2确定为KLF15的下游基因。 我们证实，KLF15通过CHIP-QPCR直接与Twist2的启动子区域结合，在建立子宫内膜接受期间促进上皮细胞EMT。通过RNA-Seq分析，我们将Twist2确定为KLF15的下游基因。我们证实，KLF15通过CHIP-QPCR直接与Twist2的启动子区域结合，在建立子宫内膜接受期间促进上皮细胞EMT。我们的研究揭示了KLF15参与子宫内膜接受能力及其对EMT的下游影响。这些发现提供了对EM患者治疗非受毒性子宫内膜的潜在治疗方法的宝贵见解。
在SARS-COV-2复制和转录复合物中鉴定RNA聚合酶（NSP12）和解旋酶（NSP13）的抑制剂（NSP12）和解旋酶（NSP13）的 6G-增强新的智慧城市：调查 国际电力和能源系统杂志 结直肠癌启动子甲基化改变会影响谷氨酸离子受体AMPA型亚基4的表达4在结肠组织中潜在相关的替代同工型 使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验 keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计 酶抑制与药物化学杂志 根据鲁索利尼开始和治疗期间贫血的严重程度，骨髓纤维化患者的爆炸阶段发生率
冠状病毒含有RNA病毒中最大的基因组之一，编码与蛋白水解加工，基因组复制和转录有关的14-16个非结构性蛋白质（NSP），以及四种构建成熟Virion的核心的结构蛋白。由于跨冠状病毒的保护，NSP形成了一组有前途的药物靶标，因为它们的抑制作用直接影响病毒复制，因此会影响感染的进展。显示出一种由一种RNA依赖性RNA聚合酶（NSP12），一个NSP7，两个NSP8辅助亚基和两个解旋酶（NSP13）酶形成的最小但功能齐全的复制和转录复合物。我们的方法涉及NSP12和NSP13，以使多个起点干扰病毒感染的进展。在这里，我们报告了一种合并的体外重新利用筛选方法，确定了新的和确认报告的SARS-COV-2 NSP12和NSP13抑制剂。
肠道菌群在子宫内膜异位症的发病机理中的作用：评论
子宫内膜异位症经典定义为体内任何部位发生的慢性炎症异质性疾病，其特征是雌激素驱动的周期性出血，增殖和子宫外部子宫内瘤的纤维化。子宫内膜异位症可能会严重严重损害多器官，甚至损害全身系统的结构和功能，从而导致5-10％的生殖年龄妇女在5-10％的妇女中导致严重的痛经，慢性骨盆疼痛，不育症，疲劳和抑郁症。正是由于对潜在的病因和衰弱疾病的复杂发病机理的认知不足，早期诊断和治疗方式具有相对较小的副作用，成为子宫内膜异位症的瓶颈。因此，子宫内膜异位症需要更深入的探索并扩大发病机理的研究。肠道微生物群在人体的代谢和免疫力中充当重要参与者和调节剂，在人类的慢性疾病中起着重要作用。越来越多的研究表明，肠道菌群与炎症，雌激素代谢和免疫力密切相关，导致子宫内膜异位症的发展和进展。在这篇综述中，我们讨论了与肠道菌群密切相关的子宫内膜异位症的多种机制，以提供更深入的探索方法，并扩大了针对预防，早期诊断和治疗的子宫内膜异位症的研究。
子宫内膜异位症和子宫肌症：长凳到床边
方法：患有腺瘤家族史的女性由于治疗异常的子宫出血而接受了子宫切除术。从外周血中分离出的基因组DNA在Illuina NextSeq 550系统上受到WES的影响，并利用扭曲综合外显子套件。生物信息学分析是在Genomize SEQ平台（https://seq.genomize.com）上进行的。候选基因从GWAS（基因组 - 韦德联合研究），NGS（下一代测序）和用于子宫腺癌及其紧密相关的子宫内膜异位症的功能研究都用于编译基因面板。平行滤波，以搜索基因面板中的稀有变体和WES数据中的新型变体。使用该平台的房屋等位基因频率来实现新奇人口的决定，该频率包括来自Turkiye的15,000个外显子组序列，患有不同的疾病。此外，根据疾病发病机理的功能相关性，优先考虑新的基因。使用ACMG（美国医学遗传学）指南以及临床数据库的致病性评分确定了用于疾病相关基因的数据库，而在新型变体评分中，使用了硅预测工具。对于新型候选人，仅致病性，可能的致病性和不确定意义的变体被视为腺瘤的候选变体。
子宫内膜异位症不再是骨盆疾病
此外，患有这种疾病的妇女经常经历与衡量相关的污名（内部污名），其中个人被贬低或抹黑，并且具有社会或医疗保健社区所驳回的这种情况的症状以及这种状况的社会影响。14一项定性研究指出，月经疼痛被子宫内膜异位症的拉丁裔妇女的家庭成员视为妇女生活的正常部分，并且这些妇女经常感到不受伤，不得不分享其症状，以避免遭受苦难。15此外，“月经的礼节”在许多国家中被执行16个文化统治，这有助于内部污名，并且对涉及月经的可能不规则性的意识缺乏认识：女性不愿意谈论自己的症状，因为月经是私人事务，不应该与男人开放，尤其是与男性进行讨论。值得注意的是，通常，其他妇女（例如母亲和朋友）鼓励这种隐瞒并通过使其他痛苦的症状正常化，这是基于理解，即谈论月经的妇女可以被排斥，批评和被认为弱的妇女。17，18重要的是，预期污名和缺乏社会支持是损害心理健康的重要压力，以及随之而来的社会，教育和
子宫内膜异位症和子宫肌病较新的更新
亲爱的雾人，向您展示这种雾的重点是子宫内膜异位症和腺癌。子宫内膜异位症影响全世界十分之一的女性，对患者有毁灭性的影响。本手册是对全国各地的该领域中临床相关主题的章节的清晰汇编。因此，这些章节充满了最近的证据和作者的丰富经验，因此充满了读者会发现有益的实用技巧和观点。Fogsi永远在医生和患者之间传播知识方面永远发挥了至关重要的作用。今年我的Fogsi口号是Swasthya Nari，Sukhi Nari。我的CSR活动被定义为Badlaav（变化），包括三个武器 - 埃基卡兰（思想和行动的融合），萨曼塔（治疗的平等，无论经济状况如何）和takniki（实现这些目标的技术）。这些重点是我通过提供有关妇女护理中相关主题的最新信息来迈向改善妇女健康的目标的一步。我祝贺Asha Rao博士和Anu Chawla博士为写，整理，编辑和发布这一重点的真诚努力。我衷心希望这本书能够受益并赋予所有雾人的能力。祝大家阅读愉快。
使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验
摘要：宿主免疫系统的稳态受到白细胞的调节，具有各种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体，以唤起稳态迁移或朝向炎症组织或病原体的炎症条件下免疫细胞的趋化性。免疫系统的失调导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。 在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。 keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。 在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。 为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。 将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。 已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。 此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们从Chembl和策划数据集检索到大麻素受体的跨测试趋化因子受体数据集。在从Chembl检索的大麻素受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。