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植物化学和生理化学筛选...
Osmania University，海得拉巴，Telangana50007。 摘要：Gymnanthemum Amygdalinum（velile）sch.bip。 ex walp。 （Asteraceae），以其以前的名字Vernonia Amygdalina差异而闻名，是一种具有广泛药用特性的小灌木。 这项工作的目的是筛选植物学和生理化学构图的体育膜杏仁核叶子的提取物，主要是为了确定其早些时候声称的传统和现代医学的用法。 对乙醇和石油醚提取物的初步植物化学分析表明，单宁，类黄酮，生物碱，萜类化合物和碳水化合物存在。 在叶子的PET醚和乙醇提取物中都检测到植物化合物，特别是生物碱，类黄酮，单宁，皂苷，糖苷和碳水化合物。 在树的树皮和叶子中发现的植物化合物的定量确定表明，提取物的生物碱，类黄酮和糖苷的值明显高于树皮。 皂苷和蒽醌在树皮中比在叶片中要多得多。 叶片中的总灰分，水溶性，酸不溶和硫化灰的测量分别为12.14％，5.53％，2.04％和14.02％。 获得的结果非常明显，可以在治疗氧化应激和其他相关疾病的治疗中进一步探索该植物。 索引术语 - 体操运动物杏仁核，植物化学组成，生理化学组成，定量分析，生物碱，萜类化合物和类黄酮。 I. 简介Osmania University，海得拉巴，Telangana50007。摘要：Gymnanthemum Amygdalinum（velile）sch.bip。ex walp。（Asteraceae），以其以前的名字Vernonia Amygdalina差异而闻名，是一种具有广泛药用特性的小灌木。这项工作的目的是筛选植物学和生理化学构图的体育膜杏仁核叶子的提取物，主要是为了确定其早些时候声称的传统和现代医学的用法。对乙醇和石油醚提取物的初步植物化学分析表明，单宁，类黄酮，生物碱，萜类化合物和碳水化合物存在。在叶子的PET醚和乙醇提取物中都检测到植物化合物，特别是生物碱，类黄酮，单宁，皂苷，糖苷和碳水化合物。在树的树皮和叶子中发现的植物化合物的定量确定表明，提取物的生物碱，类黄酮和糖苷的值明显高于树皮。皂苷和蒽醌在树皮中比在叶片中要多得多。叶片中的总灰分，水溶性，酸不溶和硫化灰的测量分别为12.14％，5.53％，2.04％和14.02％。获得的结果非常明显，可以在治疗氧化应激和其他相关疾病的治疗中进一步探索该植物。索引术语 - 体操运动物杏仁核，植物化学组成，生理化学组成，定量分析，生物碱，萜类化合物和类黄酮。I.简介
Kho-kho演奏对生理变化的影响
II。 材料和方法随机选择了44名15至19岁的女性参与者。 参与者都给予了书面，知情同意，该部门的伦理委员会给予了绿灯。 所有参与者都习惯了一系列测试，其中包括现场和实验室评估。 实验设计我们调查了Kho-kho在44个少女的样本中播放的结果。 未参加Kho-kho或任何其他形式的运动或有力的体育锻炼的女性。 实验组的受试者是15至18岁的女性（19岁以下的女性）。 在实验期间，这里描述了Kho-kho玩家接受了1.5个月的训练[6]（允许对身体系统的生理和身体影响）。 但是，对照组中的人没有收到正式的指示。 确定Kho-kho演奏是否有助于提高敏捷性，爆炸性和速度，在实验时间段之前和之后，对两组都检查了这些参数。 测量生理数据A.参与者的年龄是从学校的注册数据库中获得的。 b。 高度：使用人体测量棒，测量受试者的高度并以厘米（CM）记录。 c。用便携式称量机记录了重量，并用千克记录到最接近的整数。 表现良好的激励措施很高。II。材料和方法随机选择了44名15至19岁的女性参与者。参与者都给予了书面，知情同意，该部门的伦理委员会给予了绿灯。所有参与者都习惯了一系列测试，其中包括现场和实验室评估。实验设计我们调查了Kho-kho在44个少女的样本中播放的结果。未参加Kho-kho或任何其他形式的运动或有力的体育锻炼的女性。受试者是15至18岁的女性（19岁以下的女性）。在实验期间，这里描述了Kho-kho玩家接受了1.5个月的训练[6]（允许对身体系统的生理和身体影响）。但是，对照组中的人没有收到正式的指示。确定Kho-kho演奏是否有助于提高敏捷性，爆炸性和速度，在实验时间段之前和之后，对两组都检查了这些参数。测量生理数据A.参与者的年龄是从学校的注册数据库中获得的。b。高度：使用人体测量棒，测量受试者的高度并以厘米（CM）记录。c。用便携式称量机记录了重量，并用千克记录到最接近的整数。表现良好的激励措施很高。d。静止和最大心率：根据方案记录患者的静止和最大心率的使用自动上臂罚款HR监测器。根据已建立的方案，使用数字跑步机测量了受试者的有氧能力。收集数据的程序聚集在一起，并对实验的目标进行了解释。他们将根据既定协议完成考试。测试是在实验开始之前和一次结束后一次进行两次测试。30米飞行测试将要求参与者冲刺60米以进行测试。•参与者进行10分钟的热身。助手在30米标记（b）上设置了60米直的圆锥（AC盒）和另一个锥体。主题在听到适当的启动命令（在您的标记上，设置，go'）后冲刺60米的距离。助手跟踪受试者的躯干何时达到30米和60米的标记。
生理监测以防止潜水障碍
深入了解人类生理是维持水下操作环境中潜水员安全的关键。在下降期间，深度，上升时间以及潜水后可能带来持久后果的时间时，可能发生许多危险的生理现象。尽管安全措施和严格遵守潜水方案使这些事件很普遍，但仍会出现潜水障碍，通常不足以了解触发事件的因素。本综述首先研究了最常见的潜水障碍及其在娱乐和美国军事潜水活动中的发病率。The review then identi fi es physiological biomarkers (e.g., heart rate, heart rate variability, blood pressure, respiration rate, temperature, oxygen saturation) that may provide a holistic view of the diver ' s current physiological state and potentially detect the most concerning diving disorders (e.g., decompression illnesses, gas mixture- related disorders, barotraumas, and environment exposure).尽管仍然需要进行大量研究来验证在潜水环境中使用这些生物识别技术的使用，但本评论中描述的研究为开发系统的有前途的途径提供了一种可以检测到未决潜水障碍的系统，并在发生不事故之前向潜水员和其他必要的当事方提供预警。
动物生理与遗传学研究所CAS
Tomoya Kitajima博士是染色体隔离实验室的团队负责人。他的团队专注于哺乳动物卵母细胞减数分裂期间的染色体隔离机制，在受精的哺乳动物卵中的有丝分裂过程中，以及卵母细胞和受精卵中与年龄相关的误差。他的实验室使用了小鼠卵母细胞的高通量和高分辨率实时成像技术，并结合了微观渗透和基因工程方法。
胃肠道区域靶向口服给药技术进展 - 生理、病理生理和药理因素的影响
口服途径是迄今为止胃肠道最常见的给药途径，既可用于全身给药，也可用于治疗局部胃肠道疾病。由于口服途径易于使用、无创和方便自行给药等优点，它是患者最喜欢的途径。还可以设计配方来增强药物向上或下胃肠道特定区域的输送。尽管口服途径具有明显的优势，但药物输送可能具有挑战性，因为人体胃肠道复杂且显示出许多影响药物输送的生理屏障。这些挑战包括药物稳定性差、药物溶解性差以及药物透过粘膜屏障的渗透性低。克服这些问题的尝试集中在提高对健康和患病状态下胃肠道生理学的理解上。人们还探索了创新的药物方法，以改善胃肠道的区域药物靶向性，包括纳米颗粒制剂。本综述将讨论影响口服给药途径药物输送的生理、病理生理和药学因素，以及传统和新型药物输送方法。还将讨论新制剂的转化挑战和开发方面。
根据生理数据预测飞行员的认知状态...
本论文使用与生理属性相关的数据，研究了飞行员在实验过程中的认知状态。尽管该挑战已经过期，但咨询公司 Booz Allen Hamilton 发起了一项挑战，鼓励数据科学家建立一个具有检测能力的模型，以防止航空事故和事件。本论文研究的首要问题是：能否通过生理测量预测飞行员的认知状态？先前的研究发现，认知状态检测可以提高航空安全性。在这项研究中，我们参考了人为因素分类和分析系统，以更广泛地看待研究结果。本论文研究的任务有两个方面：(1) 认知状态分类和 (2) 认知状态变化检测。要解决的关键问题是从复杂数据中提取特征。因此，进行了频域分析和滑动窗口时间分析。在 73 个变量中，选择了对模型性能贡献最大的五个变量。所提出的模型在检测测试数据中特定飞行员的适当认知状态时，F1 得分达到 0.67。测试数据上的平均 F1 得分为 0.55，高于没有工程特征的基准模型（0.48）。特别是在惊吓和注意力分散分类期间，性能较低。此外，并非所有飞行员
课程标题：微生物生理机构 - Jazan
课程的演讲部分完成后，成功的学生将：1。展示了对细胞上层建筑和细胞功能成分的理解。2。展示了对生物如何建立和维持质子动力的理解。3。理解细胞如何代谢营养素，包括碳，氮，硫和磷。4。欣赏生物化学途径和过程如何整合到网络中，从而提供生活稳健性。5。理解微生物与环境之间的相互作用如何改变细胞生理。6。感谢生命的多样性是由微生物的代谢多样性驱动的。教学模式（标记所有适用的）
性别、生理性别和机器学习方法的限制
本文讨论了性别和性与机器学习 (ML) 以及依赖它的人工智能 (AI) 技术之间的各种互动方式。其中一些互动是有意为之，另一些则是无意的，甚至违背了从业者的共同努力。有些互动是出于与 ML 的技术需求相一致的看似简单的变量的诱惑。性别往往不请自来，因为这些方法会挖掘数据以寻找关联，而性别关联无处不在。在越来越多的研究中，学者们正在使用 ML 积极探究性别和性行为的测量和理论。机器学习带来了定量推理的新范式，有可能在技术系统和科学知识中重新定义或彻底改变性别。