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肌酸补充是安全的，在整个生命周期中都是有益的，
Stuart，美国佛罗里达州，美国佛罗里达州，2025年2月12日：调查了肌酸在健康和绩效方面的作用以及国际体育营养学会的作用的研究人员已经越来越关注政府机构试图限制饮食补充剂的销售，包括含有肌酸的饮食补充剂，包括儿童和青少年。肌酸是在人体的每个细胞中发现的一种天然存在的化合物，在细胞代谢中起着至关重要的作用。肌酸的每日营业额约为每天2 - 4克，具体取决于肌肉质量和体育锻炼水平[1,2]。每天大约一半的肌酸需求是由氨基酸（精氨酸，甘氨酸，甲氨酸）在体内合成的，并在肌肉，脑，心脏和其他组织中以游离肌酸或磷酸磷脂的形式储存[1]。剩余的每日需要维持正常的细胞和组织水平，主要来自食用肉类和鱼类。例如，一磅（16盎司）红肉和鱼含有约1 - 2克肌酸。在细胞中，肌酸变成磷酸蛋白，这是维持细胞能量可利用性至关重要的化合物，尤其是在代谢压力的条件下，例如强烈的运动，损伤或疾病期间，以及一些代谢性疾病，这些疾病适用于广泛年龄范围内的不同人群。
火鸡母鸡阴道在产卵周期中对人工授精的反应基因表达变化
在基于产卵周期和授精处理的比较中观察到基因表达的差异。在产卵初期，与未受精相比，仅使用稀释剂就会导致抗菌基因表达增加、细胞增殖、分化和重塑。相比之下，精液处理可预测先天免疫细胞通路的激活。在产卵高峰期，与假处理相比，组蛋白去乙酰化酶 7 样 mRNA 的表达更高，同时免疫钙调磷酸酶-NFAT 信号通路预计受到抑制。与产卵初期相比，精液处理导致产卵高峰期精子结合蛋白（包括恶性脑肿瘤 1 样蛋白和透明带 1 中的缺失蛋白）的表达更高。最后，与假手术相比，精液治疗导致产卵结束时尾加压素 2B 表达增加，包括 β-防御素 2、导管素 2 和 3、唾液酸粘附素、吸引素样 1、溶酶体相关膜蛋白 3、白细胞衍生的趋化因子-2 和肝细胞生长因子在内的抗菌基因表达减少。
期中保险变更 – 已定义的计划
适用计划* 定义计划 AdvancedCare AdvancedCare Day-to-Day ProvidentCare EnhancedCare Complete 75 Day-to-Day EnhancedCare Complete 150 Day-to-Day Company Plan Extra Level 2; EnhancedCare Complete 75 AdvancedCare Day-to-Day;
在国家预期中提高清真意识... -APJEE
在穆斯林社会中培养清真意识至关重要。但是，当前的教育体系主要关注高等教育水平的伊斯兰消费主义，从而导致与清真和圣地有关的知识和行动差距。本文探讨了清真课程在学龄前大纲中的应用，以满足对清真实践的全面教育的需求。该研究采用了定性方法，利用观察，访谈和文档分析来了解当前国家学龄前标准课程中清真课程的实施。研究结果表明，清真课程纳入了学龄前课程中，主要集中于教授饮食和饮食方式，并促进健康且营养丰富的饮食习惯。然而，课程缺乏对清真和哈拉姆的深入探索，超出对区分允许和禁食食品的基本理解之外。为了增强学前教育中的清真课程，提出了一些改进；在清真食品中解释了Tayyib的各个方面，将清真食品作为真正的食物引入，引入马来西亚的清真徽标，一起多样化学习活动和项目，并与父母和社区合作。通过将这些要素纳入学龄前课程中，儿童可以在Halal和Tayyib原则上建立牢固的基础，从而使他们能够对食物做出明智的选择，并对清真实践产生终生的欣赏。
期中考试I（第I-IV章）
7.1电池中热管理的重要性7.2传热基础：传导，对流，辐射7.3操作过程中电池中的热量产生7.4主动与无源热管理系统7.5冷却方法：空气冷却，液体冷却，相变材料7.6 BTMS
人工智能在基于 MRI 的直肠癌分期中的作用：系统评价
多项研究探讨了人工智能 (AI) 在基于磁共振成像 (MRI) 的直肠癌 (RC) 分期中的应用，但仍然缺乏全面的评估。本系统评价旨在回顾 AI 模型在基于 MRI 的 RC 分期中的表现。对 PubMed 和 Embase 进行了搜索，从数据库建立之初到 2024 年 10 月，没有任何语言和年份限制。本评价纳入了前瞻性或回顾性研究，这些研究评估了 AI 模型（包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)）在基于 MRI 的 RC 分期中的诊断性能与任何比较器进行比较。绩效指标被视为结果。两名独立审阅者参与了研究的选择和数据提取，以限制偏见；任何分歧都通过相互协商或与第三位审阅者讨论解决。从数据库中共找到 716 条记录。其中，14 项研究（1.95%）最终被纳入本综述。这些研究发表于 2019 年至 2024 年之间。这些研究采用了各种 MRI 技术，并开发了多种 AI 模型。深度学习是最常见的。用于开发 AI 模型的 MRI 图像包括来自不同景观和系统的 T1 加权图像（14.28%）、T2 加权图像（85.71%）、扩散加权图像（42.85%）或这些图像的组合。这些模型是使用各种技术构建的，主要是深度学习，例如传统神经网络（28.57%）、深度学习重建（14.28%）、弱监督模型开发框架（7.12%）、深度神经网络（7.12%）、基于更快区域的 CNN（7.12%）、ResNet、基于深度学习的临床放射组学列线图（7.12%）、LASSO（7.12%）和随机森林分类器（7.12%）。所有使用单一类型图像或组合成像模式的模型在准确度、灵敏度、特异性、阳性似然比、阴性似然比和曲线下面积方面均表现出优于人工评估的性能，得分 >0.75。这被认为是良好的表现。目前的研究表明，基于 MRI 的 RC 分期 AI 模型表现出很高的性能，前景广阔。
储能生命周期中的水文社会影响
锂被列为缓解气候变化的“关键”或“过渡”矿物，是用于驱动电动汽车 (EV)、电网存储和便携式电子设备的锂离子电池的关键成分，此外还直接用于陶瓷、玻璃和其他产品（Grosjean 等人，2012 年；Gruber 等人，2011 年；Jaskula，2024 年；美国地质调查局，2022 年）。锂是元素金属中最轻的，在电池中阳极和阴极之间传输电荷方面起着重要作用（Sanderson，2023 年；Scheyder，2024 年；Turner，2023 年）。国际能源署 (International Energy Agency) 估计，到 2050 年，锂需求可能会增长 10 倍，这主要归因于电动汽车的快速普及，尽管这一前景可能取决于对从硬岩、盐水和粘土等多种来源开采锂的扩展假设，以及采用潜在替代品的假设，例如钠离子电池或钒流存储技术 (International Energy Agency, 2024, p. 127; Xu et al., 2020)。尽管锂对于通过电气化实现脱碳具有潜在重要性，但研究人员和倡导者对锂对社会和生态造成的不利影响表示了高度担忧，这集中在有关水的争论上 (Babidge 等人，2019 年；Blair 等人，2022 年；Blair、Balc azar 等人，2023 年；Bustos-Gallardo 等人，2021 年；Jerez 等人，2021 年；Kramarz 等人，2021 年；Pollon，2023 年；Sovacool，2021 年)。1 提取锂的方法有很多种，从传统的露天采矿和盐水蒸发到新型的直接锂提取 (DLE) 技术。这些提取方法被认为是锂生命周期中的上游步骤，它们给水和与水相关的社区带来了不同的负担和好处。锂的加工、制造、使用、处置或回收等下游方法对水的影响值得进一步研究（图 1）。本文介绍了锂和水在其生命周期中的初步情况。2 我们考虑上游和下游对水资源数量和质量的影响，包括枯竭和污染。我们采用受土著知识和科学以及综合流域管理批判性观点影响的跨学科“一水”方法，认为对锂生命周期的全面评估必须包括
回顾上一期中期经营计划（...）
*1 因金融市场波动等原因导致资本增加，已进行调整。调整前合并净资产收益率为 9.2% *2 Sompo Japan Insurance（不包括 CALI、家庭地震保险） *3 Sompo International Commercial Business：2023 财年业绩包括 Sompo Sigorta、Sompo Seguros 和亚洲子公司的商业业务（毛承保保费：8.71 亿美元） *4 2021-2023 财年 *5 不包括总部的一般及行政费用和一次性准备金增加的影响 *6 根据销售业绩 *7 30 年到期日等值 *8 截至财年末
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/Tech
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/技术转移化学毒理学，临床前研究，临床前研究，社会科学，发表于：06.01.01.2025 Akronyment：valnam网站：wwwwww.valnam.eu 1。一旦对人类的可能有毒效果和危害进行了充分的评估，才可以批准新的化学产品和药物。此外，还需要以人类相关的方式建立新开发的药物的功效。国家和国际立法促进了此类评估。但是，科学和社会越来越意识到人道模型模仿人类生物学的必要性。因此，开发创新的人性化测试系统不仅将是替代动物测试的关键因素，而且由于使用类似于人类状况的模型而受益于社会和环境，最终导致更安全，更有效的产品。在物质测试中，动物测试长期以来一直是黄金标准。近年来，越来越明显的是，所谓的“翻译失败”，即将动物测试转移到人类的成功率低是一个紧迫的问题，必须解决。新方法方法（NAMS
数据库服务器生命周期中的生态效率案例
与其他软件系统一样，数据库系统也受益于硬件性能的提升。长期以来，由于硬件功能的指数级提升，购买新硬件可以显著提高软件效率。硬件制造中的物理限制已将以前的利基设计带入标准组件，例如多核和专用电路。即使有了这些新设计，硬件改进也在减少，而软件和应用程序仍然变得越来越复杂，对资源的要求也越来越高。考虑到硬件制造的资源消耗，硬件的理想生命周期自然必须从效率方面延伸。在本文中，我们尝试估计数据库硬件生命周期持续时间的效率。我们使用公开的性能数字以及我们自己的基准来计算硬件性能改进的减少，并将它们与指定的热设计功率相关联以获得功率效率。结合对硬件和电力生产碳强度的估计，我们挑战了当前关于硬件更换频率的观点，并尝试为数据库部署的理想硬件生命周期建立新的经验法则。我们为未来的研究趋势提供了机会。