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在早期人类胚胎发育期间细胞质弦的重要性
结果：检查了78例患者的208个胚胎的发育。81.2％的胚胎在胚泡阶段具有CS；常规IVF产生的胚胎中存在77％的Cs，而CS的86％存在于受囊肿内精子注射（ICSI）受精的胚胎中（P = 0.08）。有更多的CS+胚胎发展为较高质量的胚泡（52.1％对20.5％，p = 0.02）。在CS+组中（KID：6.1±2.1 vs. 4.7±2.07; IDA：8.0±1.9 vs. 6.8±2.3 vs. 6.8±2.3，p <0.01），在CS+组中，表征胚胎发展（KIDSCORE）和智能数据分析（IDASCORE）等表征的形态运动评分值较高。两组之间早期胚胎发育的动力学相似。但是，CS+胚胎较早地到达了胚泡阶段（TB：103.9 h vs. TB：107.6 H; P = 0.001）。
印度西高止山脉索利加部落的案例
依赖森林的土著社区传统上从一系列当地可用的食品资源中满足了他们的饮食要求。在印度西高止山脉（Western Ghatt）的双甲状腺菌山（BR Hills）的Soliga Tribes，聚集了野生浆果，块茎和蘑菇，在森林中的小米，豆类和蔬菜的种植以及小型游戏狩猎的种植具有习惯上的食物和粮食需求。多年来，在保护政策的驱动下，传统的食品实践发生了巨大的变化，这导致索利加斯（Soligas）重新安置到森林外围，禁止传统的火灾习惯，并通过侵入性物种对森林进行殖民化，改变森林的构成并导致野生食品资源的下降。我们使用从全面的文献综述和专家访谈到BR Hills的三个Soliga定居点的家庭调查，追踪Soliga食品系统变化的轨迹。我们的研究揭示了森林作为粮食和收入来源的重要性，并从粮食外围的农场转移到森林外围农场的现金作物，再到避免野生动植物的农作物突袭。根据部落土地权利的分配以及定居点在森林类型和市场的可用性方面，发现对森林农产品收集和农业的依赖性因素而有所不同。尽管现有文献和专家受访者认识到森林动态的不断变化以及对森林保护工作的巨大生态知识，但几乎不欣赏森林，农业与健康和营养之间的联系，但几乎不欣赏。改善了获得公共食品分配系统和不断发展的文化偏好的机会，可以增加对外部市场的依赖。我们进一步讨论了这些过渡对社区营养安全和食品主权的影响。
当前肺动脉高压管理中的门脉性肺动脉高压
4 法国卡昂 CHRU Côte de Nacre 肺病学系，14033。 5 里尔大学，心脏病学系，里尔大学医院，里尔巴斯德研究所，INSERM U1167，F-59000，里尔，法国。 6 法国马赛艾克斯-马赛大学拉蒂莫内医院心脏病学系。 7 法国南特雷内克医院南特大学医院肺病科。 8 欧洲布列塔尼大学，法国布雷斯特；法国布雷斯特 La Cavale Blanche 中心大学医院内科和胸部疾病科；西布列塔尼血栓形成研究组 (GETBO)，EA 3878，CIC INSERM 1412，法国布雷斯特。 9 法国雷恩大学医院 - Pontchaillou 医院心脏病学和血管疾病科。 10 法国图卢兹图卢兹大学医院、拉雷医院、肺病科。 11 洛林大学；南希大学医院肺病科；法国旺德夫尔莱南锡，INSERM U1116。 12 尼斯巴斯德大学医院心脏病科，尼斯，
2024年5月10日 深圳市宏脉医疗技术有限公司
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金属前驱体脉冲在等离子体中的反应机理
a 爱尔兰科克大学廷德尔国立研究所，Lee Maltings，Dyke Parade，科克，T12 R5CP，爱尔兰 b 复旦大学微电子学院、上海智能电子技术与系统研究所、专用集成电路与系统国家重点实验室，上海 200433，中国
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行为过程中脉冲和场电位信号之间的多尺度因果关系建模
摘要 目的。脑记录在多个时空尺度上表现出动态，这些动态可以用脉冲序列和更大规模的场电位信号来测量。为了研究神经过程，重要的是不仅要在单个活动尺度上识别和建模因果关系，还要在多个尺度上识别和建模因果关系，即脉冲序列和场电位信号之间。标准因果关系度量在这里不直接适用，因为脉冲序列是二值，而场电位是连续值。因此，重要的是开发计算工具来恢复行为过程中的多尺度神经因果关系，评估它们在神经数据集上的性能，并研究多尺度因果关系建模是否可以提高神经信号的预测能力，使其超出单尺度因果关系所能达到的范围。方法。我们设计了一种基于有向信息的多尺度模型的 Granger 类因果关系方法，并评估其在现实的生物物理脉冲场模拟和两个执行运动行为的非人类灵长类动物 (NHP) 的运动皮层数据集中的成功率。为了计算多尺度因果关系，我们学习了点过程广义线性模型，该模型基于脉冲序列和场电位信号的历史来预测给定时间的脉冲事件。我们还学习了线性高斯模型，该模型基于场电位信号自身的历史以及二元脉冲事件或潜在放电率的历史来预测给定时间的场电位信号。主要结果。我们发现，尽管存在模型不匹配，但我们的方法仍揭示了生物物理模拟中真正的多尺度因果关系网络结构。此外，与仅对单尺度因果关系进行建模相比，在 NHP 神经数据集中具有已识别多尺度因果关系的模型可以更好地预测脉冲序列和场电位信号。最后，我们发现与 NHP 数据集中的二元脉冲事件相比，潜在放电率是场电位信号的更好预测因子。意义。这种多尺度因果关系方法可以揭示跨大脑活动时空尺度的定向功能相互作用，从而为基础科学研究和神经技术提供信息。
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