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治疗牙周感染的抗生素：生物学和...
作者 SA Mahuli · 2020 · 被引用 26 次 — 宿主的防御机制。6.• 生态斑块假说 (Marsh 1994)：该理论指出独特的局部环境会影响口腔的组成...
无牙扫描策略 - Lo Russo 教授
简介 使用 3Shape TRIOS 扫描仪，可以可靠、快速地扫描无牙弓；花点时间并将注意力集中在您要做的事情上，心中要有一个明确的扫描策略。训练有素的牙科护士的帮助大有裨益。使用牙科镜（一个给您，一个给护士）来回缩和稳定组织：这是至关重要的。扫描前检查患者的口腔并准备好捕捉的内容（即倒凹、脊的高度和宽度）。患者应处于斜躺姿势，头部略微伸展。临床操作员应站在患者头部的一侧；牙科护士站在另一侧。为了解如何获得最佳扫描效果，我们必须区分上颌骨和下颌骨，这将在以下页面中详细描述。
头颈癌患者的牙周测试
临床测量和X射线照相仅提供有关已经发生的组织破坏的信息，但没有迹象表明当前的疾病状况或未来过程。2牙周疾病的情景进展进一步使其通过常规手段进行了复杂化。2基于活性基质金属蛋白酶8（AMMP-8）的反复验证的定量诊断口服液体测试可用于筛查易感患者和部位，提供疾病的未来病程，确定的疾病，确定的不活动和活性部位，定期疾病和监测维持治疗和应答治疗。2，其报告的特异性为96％，灵敏度为76-83％，并在5-7分钟内提供结果。2该测试还能够鉴定亚临床牙周疾病，并且据报道，与在早期发现牙周疾病检测中进行探测相比，具有更高的准确性。2,3测试结果可以在定量和定性变体中可用，从而易于解释。3例患者可以自我管理测试，易于使用，不需要专业培训，廉价且无创侵入性。它也可以被医学使用
四牙的家族，它们在地中海和山丘的扩散
总结了属于Tetraodontidae家族的鱼类通过称为此事件除了证明更全球的气候变化外，还涉及引入，包括潜在有毒的异质物种，能够在其组织中积累强大的神经毒素，即鸡蛋毒素（TTX）。所有这些使它们成为人类健康的真正风险，如果他们意外进入鱼类供应链。然而，世界科学全景展示的TTX的极大兴趣是，基于钠电压渠道的雇员的选择性块，可以更好地理解其特征和行动机制，这也显示了其未来对不同病理学治疗的治疗用途的优势。还考虑了对这种毒素的额外方法和四局部的方法，因为那些知道它更长的时间的国家将能够更简单地管理当前问题和寻找适当的解决方案。摘要通过称为“ Lessepsian迁移”的移民过程，属于Tetraodontidae家族的鱼的传播在与地中海接壤的国家造成了巨大的造成。此事件除了证明更全球气候变化的证据外，还导致了其他人，其他毒性的异质物种，能够在强大的神经毒素（TTTX）中积聚在其组织中的组织中。，如果他们不小心进入鱼类供应链，那么所有这些使它们成为人类健康的真正风险。然而，世界科学界对TTX的极大兴趣是基于对电压依赖性natrium渠道的选择性封锁，也有机会理解其特征和作用机理，也显示了其在各种疾病管理中的治疗目的的潜在使用。还考虑到这种毒素的非欧洲方法和对熟悉它们熟悉的国家 /地区的Tetraodontidae的方法，可能会发现问题和适当的解决方案。
LICL诱导的免疫调节牙周再生
fi g u r e 1 LICL诱导的牙周再生与M2极化有关。来自μCT，Azan染色和H＆E染色的代表性图像表明，与PBS-隔间管理对照相比，LICL给药可显着诱导牙周组织修复。免疫组织化学染色证明了LICL给药诱导的Wnt/β-催化性信号的成功激活，这进一步导致了巨噬细胞（CD68 +细胞）的浸润，其中主要成分是精氨酸酶 + M2表型的精氨酸酶 + M2表型和INOS + M1表型显然抑制了1和2周的组合。AB，牙槽骨； D，牙本质； PDL，牙周韧带AB，牙槽骨； D，牙本质； PDL，牙周韧带
牙槽软件肉瘤中的现实结果
结果：该研究包括34名患者（19名男性，15名女性），中位年龄为28（3-72）年。7例患有局部疾病的患者，有27例转移性疾病。最常见的主要部位是四肢（73％），最多的转移部位包括肺（82％）和骨骼（21％）。在基线的7例患者中出现脑转移（25.9％）。90％的转移性疾病患者在一线环境中接受酪氨酸激酶抑制剂，中位无进展的表面为12个月。该子集的中位总生存期为36个月。7例晚期疾病患者接受了免疫检查点抑制剂（ICIS）（3-二唑珠单抗，4-抗杀菌剂）；在20,15个月和52个月时，有2名阿塔唑珠单抗患者和1名nivolumab的患者分别为20,15和52个月。脑转移患者的预后明显较差。
- 恩格尔特 - 心形缺失 - > ...
Habilitation的日期和数量：AlánAlpár博士：Karolinska Institut，2012年（Semmelweis University，2014年）； IldikóBódi博士： - 课程的目标及其在医学课程中的地位：先天性心脏缺陷的孩子的数量是全球和匈牙利的先天性胎儿异常的主要人物之一。出生时的患病率超过1％。本课程的目的之一是突出基本的发展关系，对这种关系的理解对于针对婴儿和儿童的先天性心脏缺陷实施诊断和手术解决方案至关重要。该课程将弥合理论和临床教育之间的差距，从而了解实践中发展和解剖学科学的相关性。教学地点（演讲厅或研讨会室等地址等等）：
混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：