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在正常和病理条件下大脑表观遗传修饰的概述
摘要：表观遗传变化是基因表达的变化，这些变化不涉及对DNA序列的改变。这些变化导致建立所谓的表观遗传密码，该代码决定了哪些基因被激活，从而策划了基因调节并在发育，健康和疾病中起着核心作用。大脑主要是由一生中不经历更新过程的细胞形成的，它很容易受到改变导致神经元死亡和神经退行性疾病的风险，主要是在较晚。在这里，我们回顾了大脑中描述的主要表观遗传修饰，并特别注意与发育异常或神经退行性疾病的发作和/或在老年发生有关的人。DNA甲基化和几种类型的组蛋白修饰（乙酰化，甲基化，磷酸化，泛素化，Sumoylation，sumoylation，lactylation和Crotonylation）是这些过程的主要参与者。他们直接或间接参与了阿尔茨海默氏病或帕金森氏病的神经变性发作。因此，本综述简要描述了这些表观遗传变化在大脑发育，成熟和衰老机制中的作用，以及动态调节或促进这些变化的一些最重要的因素，例如氧化应激，炎症和线粒体功能障碍。
纯量子状态估计的最小正常基碱基
量子状态估计[1]，即概念确定量子系统的完整说明的过程，对于NUMER应用至关重要，范围从量子化处理处理到量子模拟。在D维量子系统中，可以通过带有单位迹线的阳性半明确复合物来描述状态。因此，量子状态估计需要了解至少D 2-1线性独立的遗产运算符的期望值。传统的提出这些期望值的方法是测量D 2-1广义的Gell-Mann矩阵[2，3]。但是，这种方法需要大量的实验资源和D大范围的时间。一种替代方法是测量d + 1个不偏的碱基[4-8]。虽然此组提供了更好的缩放，但它仍然是线性的，并且它不知道是否存在相互无偏的基础
通胀处于正常轨道，但通胀压力仍然存在
过去两年，丹麦经济一直以两种速度增长，丹麦经济大部分领域的增长放缓，而制药业增长强劲。丹麦经济大部分领域的增长最初受到价格大幅上涨的抑制，随后又受到利率大幅上升的抑制。零售额、建筑业和工业生产（不包括制药业）的增长放缓显而易见，并且过去两年产能压力显著降低。制药业的增长主要由丹麦所有制的海外生产推动。此类生产被纳入丹麦的国内生产总值 (GDP)，尽管与生产本身相关的许多工作都在国外。因此，制药业的增长在短期内不会对丹麦经济的产能压力产生重大影响。不包括丹麦所有制下的海外生产，总增加值 (GVA) 自 2021 年底以来基本保持不变，见图 1。不包括丹麦所有制下的海外生产而计算的 GVA 并不是对丹麦经济活动的更准确描述，但该计算被认为与丹麦的就业发展更为密切相关。
缓慢恢复正常，但障碍依然存在 - 汉堡南美
据 Allied Market Research 称，全球快速消费品 (FMCG) 市场预计到 2025 年将达到 15,3618 亿美元，未来五年将以惊人的 5.4% 的速度增长。这是因为新的途径将提供更大的商机。Statista 的研究还显示，电子商务每年的增长速度都快于传统的实体店。预计 2023 年电子商务市场收入将达到 20,590 亿美元。预计亚洲电子商务行业在 2023 年至 2027 年期间的复合年增长率 (CAGR) 为 11.9%——预计到 2027 年市场规模将达到 32,280 亿美元。2023 年亚洲用户渗透率将达到 61.0%，预计到 2027 年将达到 73.1%。消费者需要新产品，例如更健康和可持续的产品，这有望为快速消费品企业开辟新的道路。
正常条件下并网微电网日常运行的稳健模型
摘要：微电网 (MG) 旨在在发生重大事件时以孤岛模式为其承载的关键负载提供服务。然而，在正常情况下，当 MG 处于并网模式时，它们可能有机会通过优化能源资源的运行和适当参与批发市场来实现财务利润。本文提出了一个模型来优化 MG 参与市场和能源资源的运营。由于 MG 通常承载可再生能源资源，因此在不考虑不确定性的情况下做出决策可能会使 MG 面临风险。因此，该模型通过稳健优化技术考虑了与可再生分布式发电 (DG) 的发电、需求和市场价格相关的不确定性。该模型被表述为双层最大最小优化问题。该问题通过两个迭代步骤解决。在第一步中，遗传算法 (GA) 找到不确定参数的最坏情况，以使 MG 利润最小化。然后，求解混合整数线性问题，以最大化 MG 决策变量的利润，同时考虑第一步确定的值。迭代这些步骤以达到收敛到最佳解决方案。为了确认该方法的性能，将其应用于典型的 MG 并报告结果。
1 正常人类大脑生长 Mallory R. Peterson1,2, ...
1 美国宾夕法尼亚州立大学帕克分校神经工程中心、2 工程科学与力学系、3 神经外科系、4 计算机科学与电气工程学院。5 美国宾夕法尼亚州立大学医学院医学科学家培训计划。6 美国加利福尼亚州旧金山市南旧金山市 Genentech Inc. 生物统计学系、产品开发部。7 多伦多大学。8 儿童医院。9 哈佛医学院。10 波士顿儿童医院。*电子邮件：steven.j.schiff@gmail.com
肿瘤和正常组织放射敏性的细胞机制
摘要：目的：本综述旨在概述健康和肿瘤组织对辐射的反应，从而概述其放射性敏感性。了解单个放射敏感性的生物学机制是建立旨在预测治疗反应的测定方法的初始途径，对于在RT程序中实现个性化医学至关重要。从这个意义上讲，在临床环境中研究放射敏性的兴趣是确定1）对IR治疗产生不良影响的个体风险（临床或正常组织放射敏感性）和2）可能对IR的治疗益处（肿瘤放射线敏感性）。作者对影响正常组织和癌组织对电离辐射（IR）治疗的反应的辐射生物学和细胞机制进行了广泛的评论。该评论主要关注于2000年至2023年3月发表的材料，同时纳入了精选的旧文章以丰富讨论。为了从PubMed，Scienceirect，Google Scholar和Cochrane等流行的电子数据库中收集这些文章，作者采用了一种搜索策略，该策略采用了布尔值“，”和“或”逻辑。The different combinations of keywords searched included the following terms: “radiosensitivity”, “cellular”, “radiation sensitivity”, “radioresistance”, “ionizing radiation”, “radiotherapy”, “biological effects”, “tumor”, “normal tissues”, “cellular mechanisms”, “oxidative stress”, “DNA repair”, “immune response”, “cell death”, “radio induced效果”。结论：放射疗法（RT）是肿瘤学的主要治疗方式之一，以及手术，化学疗法和免疫疗法。rt向肿瘤组织提供精确和舒适的剂量，诱导细胞死亡。然而，根据所使用的治疗类型（即外部RT，放射外科手术，近距离放射治疗等）以及肿瘤类型与亚型之间的内在异质性，对IR暴露的个人反应因素而异。此外，控制对DNA损伤，氧化应激，细胞周期控制，细胞死亡和免疫反应的细胞反应的基因中的变体将导致一系列放射线敏感性。了解辐射如何在细胞水平上影响正常细胞和肿瘤细胞，这对于开发有效的治疗方案至关重要，以说明个体之间的生物学差异。尽管许多人对放射治疗对副作用和肿瘤反应的敏感性中等，但敏感性可能有所不同。因此，获得此知识对于获得最佳临床结果至关重要。
非线性正常模式作为模型订单还原的不变流形
本章介绍了振动系统的非线性正常模式（NNM），作为相位空间的不变流形，以及它们用于降低非线性结构的模型顺序。nnms被定义为线性正常模式的延续，通过将幅度的主体特征空间的子集实施相切。保守和阻尼动力学以及NNM是时间依赖的强制系统。使用用于不变歧管的参数化方法的系统过程是为其计算而设计的，直接从物理空间运行，并直至任意扩展顺序。在学术示例中的应用显示，以突出该方法处理硬化/软化行为，折叠式歧管的存在和超谐共振的能力。在每种情况下，都会得出具有最小维度和出色精度的降低模型。
自动化机器学习，用于分类正常和异常肌电图数据
电诊断医学中最困难的地区[1]。从理论上讲，具有纯净电势的神经性EMG，正锋利的波，高振幅和持续时间运动单位电位（MUP）和减少的干扰模式，应与含有较小的短效率的较小的，短效率的多重浓度和全部干扰模式的肌病明显区分。实际上，定性EMG分析的诊断产率是异常/肌病和神经性/肌病之间的区别，令人失望的很低。在过去的几十年中，已经开发了几种定量EMG（QEMG）方法，例如转向振幅分析，以提高EMG的诊断产率，但是到目前为止，各种QEMG技术的敏感性和特异性都与视觉检查相似[2]，[3]。同样，另一种称为聚类指数方法的定量技术对神经源性产生的敏感性为92％，对肌性患者的敏感性为61％[4]。对纳入体肌炎患者（IBM）（肌病）的EMG解释特别具有挑战性，因为它可能包含肌病性和神经起源特征[5]。由于IBM也可能在临床上模仿运动神经元疾病，因此对EMG的不适当解释可能导致错误的诊断。对错误标记的IBM患者的回顾性研究发现，常规EMG通常指向神经发生障碍：它显示出纯正和正尖波，以及大多数错误标记患者的多重多重性长期神经源性MUP的过量[6]。这是非常不幸的，因为肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种疾病，是一种进行性致命疾病，而预期寿命在IBM中并没有显着影响[7]。大多数QEMG方法已经出版了几十年前，是基于关于MUP形态和生理学的假设。计算机处理能力和机器学习技术的最新进展实现了一种大数据方法，该方法可以处理大量功能，而没有任何关于信号性质的基本假设。我们以前已经表明，这种方法是为汽车行业开发的，但适用于脑电图（EEG）信号，可以