本演示文稿中包含的某些信息构成加拿大证券法所定义的前瞻性信息(“前瞻性陈述”)。除历史事实陈述外,本演示文稿中涉及 Radisson 预计发生的事件、结果、成果或发展的所有陈述均为前瞻性陈述。更具体地说,本演示文稿包含前瞻性陈述和信息,内容涉及 O'Brien 金矿项目的经济分析、资本和运营成本、加工和回收估计和策略、未来勘探计划、Radisson 的目标和期望、未来矿产资源和矿产储量估计和更新以及勘探钻探对矿产资源估计的预期影响、未来可行性研究和环境评估及其完成时间表和内容,以及管理层对本演示文稿中考虑的事项和活动等的期望陈述。被归类为“推断”或“指示”的矿产资源在其存在和经济及法律可行性方面存在很大的不确定性。不能假设任何或部分“指示矿产资源”或“推断矿产资源”会升级为更高类别的矿产资源。投资者应注意不要假设这些类别中的矿藏全部或部分会转化为已证实和可能的矿产储量。
在过去的二十年里,战略即实践 (SAP) 已经成为战略管理领域一种独特的研究方法,在战略管理学会设有自己的兴趣小组,《战略管理杂志》是其主要渠道。与其他方法不同,SAP 将战略视为一种特定的实践,即人们所做的事情,而不是企业拥有的东西(Johnson 等人,2003 年)。因此,根据最广泛、最基本的实践概念,即“表示实践活动和直接经验的常识性概念”(Orlikowski,2015 年,第 24 页),SAP 感兴趣的是战略制定活动或“战略的实施过程”(Kohtamäki 等人,2022 年,第 211 页)。通过突出战略活动,这种实践方法极大地拓宽和深化了我们对战略管理的理解。相关研究使人们认识到战略参与者的多样性和参与方式的多样性、战略中采用的各种不同活动以及这些活动在不同背景下实施的不同方式。然而,尽管在理解战略制定方面取得了这些进步,并且经过 20 多年的研究,发表了 500 多篇 SAP 出版物(Jarzabkowski 等人,2022 年;Jarzabkowski 等人,2024 年;Kohtamäki 等人,2022 年),但对于一项活动具有战略性的特征仍然存在很大的模糊性,因此属于 SAP 研究领域。即使是核心的 SAP 框架,例如“3Ps 框架”(Whittington,2006 年)、相关的“谁/什么/如何”框架(Jarzabkowski 等人,2016 年)和扩展的“4Ps 模型”(Whittington,2007 年),也没有具体说明哪些活动符合战略性。相反,它们只是指定了一般实践的不同方面(Seidl 等人,2021 年)。因此,我们已经对如何研究活动了解很多(另见 Rouleau & Cloutier,2022 年),但对是什么使这些活动具有战略性却知之甚少。在此背景下,Jarzabkowski(2008a,第 366 页)此前曾强调,“如果研究要成为战略实践,就不能忽视该活动的战略性质
§ 在 HCC 中,可见小管模式,这被认为是病理性的,而在腺癌中,pCEA 显示细胞质/膜染色。缩写:CDX2:尾部型同源框 2;HCC:肝细胞癌;HepPar-1:肝细胞石蜡 1;K:细胞角蛋白;iCCA:肝内胆管癌;pCEA:多克隆癌胚抗原;SATB2:特殊 AT 富集序列结合蛋白 2;TTF1:甲状腺转录因子 1。
癌症是全球死亡率第二大的原因。更具体地说,胃癌在与癌症有关的死亡方面是第二位,是全球第四次最常被诊断出的癌症。一种称为胃癌的恶性疾病开始于胃。尽管发病率降低,但所有恶性肿瘤仍然是全球第二次主要死亡率。大多数胃癌直到在不进行常规筛查该疾病的国家中变大或已在胃中迁移到胃外,才发现大部分胃癌。食欲不振,体重减轻,胃痛,吃少量后的饱腹感。除了幽门螺杆菌感染外,爱泼斯坦 - 巴尔病毒是与GC发展相关的第二个成分。胃癌的治疗是一个复杂的过程,通常涉及手术,化学疗法,放射治疗和靶向疗法。虽然植物和天然化合物在癌症治疗方面的潜力进行了探索,但重要的是要注意,没有一种植物或草药疗法可以作为胃癌的独立治疗。相反,各种植物及其衍生品可能在管理症状,改善患者的整体福祉以及可能提高常规治疗的有效性方面起着支持作用。在这篇综述中,主要是药用植物的重点,例如curcuma mangga根茎,curcuma zedoaria根茎,Zanthoxylum nitidum,Perilla frutescens,竹剃须,竹shavings,Hericium Erinaceususususususususususususususususususususususususususususususususususususususususus菌丝体,Liang jing Jing蘑菇,舌头。
本文由 Jefferson Digital Commons 免费提供给您,供您开放访问。Jefferson Digital Commons 是托马斯·杰斐逊大学教学与学习中心 (CTL) 的一项服务。Commons 是杰斐逊书籍和期刊、同行评审的学术出版物、大学档案馆的独特历史收藏和教学工具的展示平台。Jefferson Digital Commons 让世界各地的研究人员和感兴趣的读者了解和掌握杰斐逊奖学金的最新进展。本文已被 Jefferson Digital Commons 的授权管理员接受,将收录在药理学和实验治疗学系教师论文中。如需更多信息,请联系:JeffersonDigitalCommons@jefferson.edu。
摘要:自闭症谱系障碍(ASD)是复杂的疾病,源于早期和产后儿童期间遗传,表观遗传和环境影响的结合。评论的重点是小脑和纹状体,在ASD中改变了运动,感觉,认知和社会功能的两个结构。我们总结了临床和基础研究,强调了这两种结构在ASD中的重要性。我们进一步讨论了在社会,认知,运动和步态水平上观察到的行为之间的细胞和分子改变之间的关系。在可能的情况下还详细介绍了有关神经元活性的功能相关性,并且探索了性二态性,指出需要在两个性别中逮捕ASD的必要性,因为在定量和定性水平上发现发现可能会大不相同。审查还重点放在我们实验室的三篇最近的三篇论文上,我们在各种遗传和环境ASD动物模型中探索了运动和步态功能。我们报告说,运动和步态行为可以构成疾病的早期和定量窗口,因为它们通常与社会障碍的严重程度和小脑Purkinje细胞的丧失相关。审查以提出适当的疾病管理之前需要超越的主要障碍的建议结束。
Marie Le Cann、Françoise Bouhour、Karine Viala、Laurence Simon、Celine Tard 等人。CANOMAD:一种具有临床意义的神经系统单克隆丙种球蛋白病,可从 B 细胞靶向治疗中获益。Blood,2020,136 (21),第 2428-2436 页。�10.1182/blood.2020007092�。�hal-03081893�
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
抗体靶向已成为精准医疗的一种变革性方法,在诊断和治疗各种疾病方面具有无与伦比的特异性。该策略利用抗体的高亲和力和特异性来识别和结合靶分子,例如患病细胞表面表达的抗原。通过选择性地与这些靶标相互作用,基于抗体的疗法可最大限度地减少脱靶效应,从而提高治疗效果和安全性。本文深入探讨了抗体靶向在现代医疗保健中的原理、应用、挑战和未来方向。抗体是 B 细胞对体内外来物质或抗原作出反应而产生的 Y 形蛋白质。它们能够高精度地识别特定抗原,使其成为治疗靶向的理想候选者。针对单一抗原进行工程设计的单克隆抗体是抗体靶向的基石。这些抗体通常使用杂交瘤技术、噬菌体展示或转基因动物平台开发,以确保其特异性和安全性。抗体工程的进步进一步增强了它们的功能,从而开发了抗体-药物偶联物双特异性抗体和基于片段的抗体疗法。抗体靶向最重要的应用之一是肿瘤学。癌细胞通常会过度表达特定抗原,例如乳腺癌中的 HER2 或 B 细胞淋巴瘤中的 CD20。曲妥珠单抗和利妥昔单抗等单克隆抗体通过选择性靶向这些抗原、抑制肿瘤生长和诱导免疫介导的细胞死亡,彻底改变了癌症治疗。ADC 将单克隆抗体与细胞毒性药物相结合,通过将强效化疗药物直接输送到癌细胞同时保留健康组织,进一步改善了癌症治疗。例如,曲妥珠单抗 emtansine 将曲妥珠单抗与细胞毒性药物相结合,为 HER2 阳性乳腺癌患者提供靶向治疗。除了肿瘤学之外,抗体靶向在治疗自身免疫和炎症疾病方面也发挥着关键作用。
数据生成的迅速增加,结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性,促进了分布式学习技术的发展。在其中,联邦学习(FL)由于其隐私保护方法而受到了极大的关注,在这种方法中,多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是,FL面临着几个关键的挑战,包括数据异质性,高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID,计算资源有限的现实情况下变得更加明显,并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习(PFL)的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据,最大程度地减少计算开销并降低沟通成本,同时保持强大的理论保证。具体而言,论文介绍了三个关键贡献:(1)PFL MF,一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式,利用burer-Monteiro分解以实现个性化,而无需依赖预定义的距离指标。(2)PERMFL,一种用于多层PFL的算法,该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量,从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。(3)FedFW,一种用于约束FL的无预测算法,该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本,隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题,例如数据异质性,计算成本和通信瓶颈,拟议的算法推进了联合学习的领域,为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。