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World File Search System昏迷
摘要。 Nurhayati，Ardie SW，Santoso TJ，Sudarsono。 2021。CRISPR/CAS9介导的水稻CV中的基因组编辑。 IPB3S导致半昏迷表型M
摘要。Nurhayati，Ardie SW，Santoso TJ，Sudarsono。2021。CRISPR/CAS9介导的基因组编辑，在水稻CV中。 IPB3S导致半昏迷的表型突变体。 生物多样性22：3792-3800。 IPB3S是印尼低地大米和高产品种。 但是，植物高度的姿势使其容易产生住宿，这可以降低产量。 这项研究旨在通过将CRISPR/CAS9 GA 20 OX2构建体引入IPB3s并开发半沃尔夫水稻突变体来编辑GA 20 OX2基因。 IPB3S的未成熟胚胎外植体用于由携带PC1300-CAS9/ GA 20 OX2的EHA105农杆菌菌株介导的转化过程，并通过更改再生培养基组成。 PCR分析表明，水稻CV。 IPB3S遗传转化获得了携带HPT基因的推定突变体T0线（生长效率为47.9％，而转化效率为19.3％）。 使用开发的再生培养基，我们获得了24种推定的水稻CV。 IPB3S T0突变线携带HPT。 再生IPB3S的最佳介质是A培养基（再生效率73.3％）。 IPB 8和IPB 14有可能在下一代评估。 在IPB 8-3突变体中观察到T1生成的最短植物高度。CRISPR/CAS9介导的基因组编辑，在水稻CV中。IPB3S导致半昏迷的表型突变体。 生物多样性22：3792-3800。 IPB3S是印尼低地大米和高产品种。 但是，植物高度的姿势使其容易产生住宿，这可以降低产量。 这项研究旨在通过将CRISPR/CAS9 GA 20 OX2构建体引入IPB3s并开发半沃尔夫水稻突变体来编辑GA 20 OX2基因。 IPB3S的未成熟胚胎外植体用于由携带PC1300-CAS9/ GA 20 OX2的EHA105农杆菌菌株介导的转化过程，并通过更改再生培养基组成。 PCR分析表明，水稻CV。 IPB3S遗传转化获得了携带HPT基因的推定突变体T0线（生长效率为47.9％，而转化效率为19.3％）。 使用开发的再生培养基，我们获得了24种推定的水稻CV。 IPB3S T0突变线携带HPT。 再生IPB3S的最佳介质是A培养基（再生效率73.3％）。 IPB 8和IPB 14有可能在下一代评估。 在IPB 8-3突变体中观察到T1生成的最短植物高度。IPB3S导致半昏迷的表型突变体。生物多样性22：3792-3800。IPB3S是印尼低地大米和高产品种。但是，植物高度的姿势使其容易产生住宿，这可以降低产量。这项研究旨在通过将CRISPR/CAS9 GA 20 OX2构建体引入IPB3s并开发半沃尔夫水稻突变体来编辑GA 20 OX2基因。IPB3S的未成熟胚胎外植体用于由携带PC1300-CAS9/ GA 20 OX2的EHA105农杆菌菌株介导的转化过程，并通过更改再生培养基组成。PCR分析表明，水稻CV。 IPB3S遗传转化获得了携带HPT基因的推定突变体T0线（生长效率为47.9％，而转化效率为19.3％）。 使用开发的再生培养基，我们获得了24种推定的水稻CV。 IPB3S T0突变线携带HPT。 再生IPB3S的最佳介质是A培养基（再生效率73.3％）。 IPB 8和IPB 14有可能在下一代评估。 在IPB 8-3突变体中观察到T1生成的最短植物高度。PCR分析表明，水稻CV。IPB3S遗传转化获得了携带HPT基因的推定突变体T0线（生长效率为47.9％，而转化效率为19.3％）。使用开发的再生培养基，我们获得了24种推定的水稻CV。IPB3S T0突变线携带HPT。 再生IPB3S的最佳介质是A培养基（再生效率73.3％）。 IPB 8和IPB 14有可能在下一代评估。 在IPB 8-3突变体中观察到T1生成的最短植物高度。IPB3S T0突变线携带HPT。再生IPB3S的最佳介质是A培养基（再生效率73.3％）。IPB 8和IPB 14有可能在下一代评估。在IPB 8-3突变体中观察到T1生成的最短植物高度。
丙泊酚介导的无意识状态会干扰感觉信号在皮质层级中的传递
图 1：在清醒和昏迷动物中传递刺激时，从四个皮质区域记录 LFP 和脉冲数据。（A）犹他阵列的植入位置。STG：颞上回（听觉）；PPC：后顶叶皮质（联想）；8A：区域 8A（认知）；PFC：前额皮质（认知）。（B）在清醒和昏迷状态下传递的刺激。UC（无条件）音调和条件音调是两种不同的声音，均持续半秒。条件音调之后是经过半秒延迟后吹向动物面部的气流。UC 气流是相同的气流，没有任何先前的音调。（C）维持剂量期间脉冲率稳定。显示每个大脑区域的平均发放率（1 分钟箱）（平均值 +/SEM）。水平黑条（顶部）表示丙泊酚输注剂量的时间过程。给予高剂量 30 分钟（起效），然后给予低剂量 30 分钟（维持）。紫色条标记失去意识 (LOC) 和恢复意识 (ROC) 的平均时间。灰色框表示清醒和无意识状态所用的时间范围。
通过大麦（Hordeum vulgare L.）使用CRISPR-CAS9使用gibberellin 3-氧化酶1的基因编辑的新的半昏迷等位基因，其鞘磷脂长度增加了（hordeum vulgare L.）
总结绿色革命是基于gibberellin（GA）激素系统的遗传修饰，其基因突变降低了GA信号，赋予了较短的身材，从而使植物适应现代农业条件。具有较短身材的强大GA相关突变体通常会降低鞘总序长度，因此由于干旱条件下的幼苗出现而产生的折现收益率增长。在这里，我们将Gibberellin（GA）3-氧化酶1（GA3OX1）作为大麦的替代半弱基因，它结合了植物高度的最佳降低，而无需限制了红细胞和幼苗的生长。使用大型大麦加入收集的大型领域试验，我们表明天然的Ga3ox1单倍型将植物高度适中降低5-10厘米。我们使用了CRISPR/CAS9技术，生成了几种新型GA3OX1突变体，并验证了GA3OX1的功能。我们表明，改变的GA3OX1活性改变了活性GA同工型的水平，因此，鞘总成长度平均增加了8.2 mm，这可以提供必不可少的适应性以在气候变化下保持产量。我们透露，CRISPR/CAS9诱导的GA3OX1突变将种子休眠增加到理想水平，这可能会使麦芽产业有益。我们得出的结论是，选择HVGA3OX1等位基因为开发具有最佳身材，更长的鞘翅目和其他农艺特征的大麦品种提供了新的机会。
在合作多机构强化学习中分散执行的集中式培训简介
4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
高血糖 SSU 方案
1. DKA（pH <7.20、总 CO2 <18、BHB>3、阴离子间隙 >18）2. 高渗性非酮症昏迷（或 AMS）3. 诱发因素不易治疗 4. 生命体征不稳定 5. 社会问题 – 无法进行充分的门诊治疗 6. 需要安置难处理的患者 7. SSU 提供者职权范围内的任何情况导致患者不适合接受 SSU
老年人和患有神经退行性疾病的脑震荡
•患有痴呆症的老年人 - 基线异常认知功能•合并症的医疗状况/药物副作用可能使准确的诊断复杂化，即 div>听证会•TBI的负担/进化可能不会被急性期的初始格拉斯哥昏迷范围捕获 - 不准确地分配了老年人的TBI严重程度，即与年龄相关的大脑收缩可能为颅内出血提供空间，以在临床明显的体征或症状
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
使用 ML 算法检测 COMA 患者的人类活动
摘要 — 采用机器学习的健康监测系统通过物联网技术利用医院的传感器，促进昏迷患者的数据收集和协作。这些数据有助于医生在紧急情况下改善和管理昏迷患者的健康状况。该项目的硬件平台集成了能够进行互联网通信的传感器和摄像头，使医生能够通过智能手机进行远程访问。这种创新方法使医生能够在全球范围内访问和监控患者的健康状况。传感器收集重要的医疗数据，包括心率、血压和其他相关参数，然后通过互联网传输到医疗服务器。一系列摄像头进一步监控患者，数据被安全存储，供医生和患者亲属通过专用应用程序访问。如果传感器值超过预定义的阈值，则会触发紧急警报，提醒患者和医务人员。持续监测患者的健康参数可确保在必要时及时干预。通过服务器发送给医生的常规监测数据有助于诊断，促进精准的治疗策略。通过利用物联网进行数据收集，患者可以以更低的成本获得更好的医疗服务，从而更容易康复。该项目的执行率高达99.7%，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。