XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瓶盖
前列腺癌进展过程中细胞周期失调的新见解
前列腺癌（CAP）仍然是西方男性癌症死亡的第二大原因。发生这些死亡是因为转移帽获得了对可用治疗的抵抗力。在过去的十年中，在诊所中引入的新型和功能多样的治疗方案最终引起了分子基础各种各样的耐药性。CAP的起始和进展均与增强的细胞增殖和细胞周期失调有关。对控制细胞分裂和帽进展过程中控制细胞分裂和增殖的特定促增殖性分子移位有更好的了解最终可能会克服耐药性。在这里，我们研究文献以支持这种可能性。我们首先回顾了最近对前列腺细胞类型的新见解及其增殖和致癌潜力。然后，我们概述了负责细胞周期进展的分子机械的基本知识及其通过良好认可的瓶盖进展驱动因素（例如雄激素受体和视网膜细胞母细胞瘤蛋白）的调节。在这方面，我们特别关注细胞周期调节剂与雄激素受体之间的相互作用和相互相互作用。在从治疗过程中，到castration-castration-recurrent的进展过程中，会影响细胞周期相关的和受调节的基因，并在某些情况下，讨论了神经内分泌帽。我们还考虑了影响细胞周期决定因素的非基因组事件，包括在帽进展过程中发生的转录，表观遗传和微环境开关。最后，我们评估了细胞周期调节剂的治疗潜力，并解决了调节其CAP治疗作用的方法中的挑战和局限性。
前列腺癌进展过程中细胞周期失调的新见解
前列腺癌（CAP）仍然是西方男性癌症死亡的第二大原因。发生这些死亡是因为转移帽获得了对可用治疗的抵抗力。在过去的十年中，在诊所中引入的新型和功能多样的治疗方案最终引起了分子基础各种各样的耐药性。CAP的起始和进展均与增强的细胞增殖和细胞周期失调有关。对控制细胞分裂和帽进展过程中控制细胞分裂和增殖的特定促增殖性分子移位有更好的了解最终可能会克服耐药性。在这里，我们研究文献以支持这种可能性。我们首先回顾了最近对前列腺细胞类型的新见解及其增殖和致癌潜力。然后，我们概述了负责细胞周期进展的分子机械的基本知识及其通过良好认可的瓶盖进展驱动因素（例如雄激素受体和视网膜细胞母细胞瘤蛋白）的调节。在这方面，我们特别关注细胞周期调节剂与雄激素受体之间的相互作用和相互相互作用。在从治疗过程中，到castration-castration-recurrent的进展过程中，会影响细胞周期相关的和受调节的基因，并在某些情况下，讨论了神经内分泌帽。我们还考虑了影响细胞周期决定因素的非基因组事件，包括在帽进展过程中发生的转录，表观遗传和微环境开关。最后，我们评估了细胞周期调节剂的治疗潜力，并解决了调节其CAP治疗作用的方法中的挑战和局限性。
2023 年 9 月 7 日 备忘录 致：儿童疫苗 (VFC) 计划参与者 来自：Carrie Blanchard，药学博士，公共卫生硕士，免疫部门临时
MENVEO® 单瓶装 (NDC 58160-0827-30) 获准用于 10 岁至 55 岁人群，用于预防由脑膜炎奈瑟菌血清群 A、C、Y 和 W-135 引起的侵袭性脑膜炎球菌病。单瓶装含有 MENVEO®，瓶盖为粉色，无需重新配制。MENVEO® 双瓶装 (NDC 58160-0955-09) 仍将限量供应。虽然双瓶装适用于 2 个月至 55 岁人群，但建议供应商开始将使用限制在 2 个月至 2 岁患脑膜炎球菌病风险较高的儿童，因为这是该年龄段唯一可用的产品。MENVEO® 双瓶装必须在使用前重新配制。对于限量版 MENVEO® 两瓶疫苗，最低订购量为 1 剂，最高订购量为 5 剂。有关更多信息，请参阅 CDC 关于使用 MenACWY 产品的指南以及 MENVEO® 包装说明书。MenQuadfi® 仍可订购。Prevnar 20®（肺炎球菌 20 价结合疫苗；NDC 00005-2000-10）正在取代 Prevnar 13®。供应商可以按照当前 CDC 疫苗计划继续使用任何剩余的 Prevnar 13® 疫苗，直至到期日，也可以按照 VFC 浪费说明浪费剩余剂量。选择浪费 Prevnar 13® 剂量以过渡到 Prevnar 20® 的供应商现在不会因此类浪费而受到处罚。 MMWR 概述了 Prevnar 20® 的临床适应症，将于未来几周内发布。请查看 ACIP 的建议以及 Prevnar 20® 包装说明书以了解更多信息。
关于机器学习辅助血浆医学的观点：迈向自动化等离子体治疗
摘要 - 通过其协同化的化学，电和热效应对医疗应用显示出巨大的前景，可以诱导治疗结果。但是，对复杂生物表面的安全且可重现的血浆治疗构成了广泛采用用于医疗应用的CAP的重大障碍。对血浆和生物表面之间相互作用的预测建模，因此，由于缺乏对血浆表面相互作用的机械理解，可以跨越大量不同的长度和时间尺度，因此在很大程度上量化和预测血浆治疗结果的系统方法仍然难以捉摸。此外，生物瓶盖设备中的实时感测能力通常受到限制，由于治疗过程中的内在血浆和表面变异性以及对外部扰动的敏感性，这可能对等离子体处理有害。所有这些挑战都可以使生物表面的可再现和有效的血浆处理难以实现，这是由于人类手持帽装置的运行而导致的错误。机器学习和数据驱动的方法在以三种主要方式解决这些挑战方面特别有用：（i）数据驱动的难以模型的等离子表面相互作用和等离子体治疗结果的建模； （ii）实时学习血浆和表面诊断的数据分析； （iii）开发可靠有效的帽处理的预测控制器。本文讨论了机器学习在这些领域加速血浆医学研究的希望，朝着机器学习辅助和自动化的帽子处理复杂的生物表面处理。