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World File Search System病理变化
肠杆菌中Tigecycline抗性的分子机制
心血管疾病对人类生活，功能活动和生活质量构成了重大威胁。一旦存在该疾病，患者就会在三个层面上遇到不同程度的问题或局限性：身体，心理和社会。心血管疾病的患者始终有不良心脏事件的风险，体育活动减少，心理情绪障碍以及由于病理变化而受到的社交参与有限。因此，个性化的心脏康复在改善患者的身心功能，控制疾病进展并预防恶化方面具有很大的意义。在改善患者的生活质量，增强功能活动和降低死亡率方面，心脏康复的好处达成了共识。作为心脏康复的重要组成部分，运动起着不可替代的作用。许多专家建议有氧运动，抵抗训练，灵活训练和其他形式的运动。改善运动耐受性，脂质代谢，心脏功能和心理方面的改善，基于全面评估，可以通过适当的运动干预来明显。进一步的研究发现，脑衍生的神经营养因子可能是运动改善心血管健康能力的重要介体。脑衍生的神经营养因子对心血管系统产生多种生物学作用。本文提供了有关运动的心脏影响的另一种观点，并进一步研究了在心脏康复中使用脑衍生的神经营养因子的前景。同时，鉴于当前的研究进度，提出了一个关键的脑养分因素，是连接脑轴轴的关键介体，为临床康复和科学研究提供了新的想法。
Aconitum carmichaelii Debx. Attenuates Heart Failure through Inhibiting Inflammation and Abnormal Vascular Remodeling
摘要：心力衰竭（HF）是心肌梗塞后最常见的并发症，与心室重塑密切相关。AconInum Carmichaelii Debx。是一种传统的中含中含的中国草药，对HF和相关心脏疾病具有治疗作用。然而，其对HF相关心脏疾病的影响和机制尚不清楚。在本研究中，提取烤的carmichaelii debx的水。（WETA）使用UPLC-Q/TOF-MS验证。通过超声心动图和应变分析评估HF大鼠的心脏功能，并通过CK-MB，CTNT和CTNI的血清水平测量心肌损伤。通过2,3,5-三苯基四唑（TTC）染色，苏木精和曙红（H＆E）染色以及Masson的三色染色，评估了心脏组织的病理变化。此外，通过RT-QPCR，Western blot和免疫荧光检测到与血管重塑相关的炎症相关基因和蛋白质和成分的水平。WETA显着抑制了超声心动图参数的变化以及心脏体重的增加，心脏梗塞的大小，肌肌症，肌表皮症，水肿和炎性细胞的效果，心脏组织中的胶原蛋白沉积，也减轻了CK-MB，CTNT和CTNI的血清级别的高度。Additionally, WETA suppressed the expressions of inflammatory genes, including IL-1 β , IL-6, and TNF- α and vascular injury-related genes, such as VCAM1, ICAM1, ANP, BNP, and MHC in heart tissues of ISO-induced HF rats, which were further confirmed by Western blotting and immunofluorescence.总而言之，通过抑制ISO处理的大鼠的炎症反应和异常的血管重塑，赋予了WETA的心肌保护作用。
检查
心血管系统。1。心血管疾病患者的投诉。2。检查心血管疾病的患者。3。心跳和心脏刺激，发生的原因，诊断价值。4。Apex拍打，其特征，病理变化。5。相对和绝对心脏钝化，病理的变化。6。正常心脏轮廓，病理构型。7。脉冲及其特征。8。我心脏声音，形成的机理。I心脏声音变化的诊断价值（强化，弱化，分裂）。9。ii心脏声音，形成的机理。II心脏声音变化的诊断价值（强化，弱化，分裂）。10。iii和iv heart sounds。疾驰的节奏，其诊断价值。11。有机收缩性心脏杂音：形成的机理，原因，听诊的位置，特征。12。有机舒张期杂音。原因，形成机制，听诊的位置，特征。13。功能性舒张性杂音，形成的原因和机制。14。功能收缩期杂音，形成的原因和机制。15。心心摩擦声音，胸膜炎和心肺杂音。16。动脉和静脉压。17。肺栓塞，诊所，诊断。18。确定方法，年龄规范，增加动脉和静脉压的诊断价值。心脏哮喘和肺水肿的综合征，诊断。 19。 急性血管功能不全（晕厥，休克）。 临床图片，诊断。 20。 慢性心力衰竭。 定义，N.D.Strazhesco，V.H.Vasilenko和NYHA分类的阶段。心脏哮喘和肺水肿的综合征，诊断。19。急性血管功能不全（晕厥，休克）。临床图片，诊断。20。慢性心力衰竭。定义，N.D.Strazhesco，V.H.Vasilenko和NYHA分类的阶段。
人工智能在胶质母细胞瘤放射组学分析中的应用
放射成像技术，包括磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET)，是广泛应用于神经肿瘤学的标准非侵入性诊断方法。不幸的是，由于与肿瘤进展和/或各种治疗干预相关的不同病理变化具有难以区分的放射图像特征，放射成像数据的准确解释不断受到挑战。近年来，基于机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 技术因其在隐式图像特征提取和综合数据分析方面的优势，已广泛应用于医学图像处理和生物信息学。尽管 ML 技术最近发展迅速，但它在神经肿瘤放射组学分析中的更广泛应用仍面临许多障碍，例如缺乏各种可访问的大型标准化真实患者放射组学脑肿瘤数据以及对各种治疗对肿瘤反应的可靠预测。因此，了解基于 ML 的 AI 技术对于帮助我们满足神经肿瘤临床部署的激增需求至关重要。本文概述了脑肿瘤放射组学分析的 ML 技术的最新进展，重点介绍了专有和公共数据集准备以及用于脑肿瘤诊断、分类（例如原发性和继发性肿瘤）、治疗效果（假进展、放射性坏死）和真实进展之间的区分、生存预测、炎症以及脑肿瘤生物标志物的识别的最新 ML 模型。我们还将神经放射学领域的 ML 模型与其他医学成像领域使用的 ML 模型的主要特征进行了比较，并讨论了这一新兴精准医学领域面临的开放研究挑战和未来工作方向。
ADNI 样本同意书
作为阿尔茨海默病神经影像学计划 3 (ADNI3) 研究的参与者，研究人员希望您在死后考虑捐献大脑。捐献将使 ADNI 研究人员能够进一步开展科学研究。在 ADNI 研究中，参与者接受多项测试，这些测试可帮助研究人员确定记忆问题是否由阿尔茨海默病 (AD) 引起 - 这些测试包括记忆和思维测试、脑部扫描、生物标志物测试和基因测试。然而，确诊阿尔茨海默病的唯一方法，以及诊断可能模仿 AD 的类似疾病的唯一方法是通过死后直接检查大脑。研究 ADNI 参与者的大脑组织（无论是否有 AD 的体征和症状）对于了解本研究中使用的工具是否有效诊断 AD 至关重要。这将使我们更接近确定 AD 原因和有效治疗方法的最终目标。捐献还为家庭成员提供了一个机会，让他们收到一份总结任何神经病理学发现（在显微镜下观察大脑组织）的报告。研究病理学家将使用特殊的组织染色技术和显微镜来识别任何异常，并确定您的记忆问题（如果有）是否由阿尔茨海默病和/或其他病理变化（组织）或可能模仿 AD 的疾病引起。为了确保捐赠过程顺利进行，您的家人必须了解并支持您同意捐献大脑的决定。我们强烈建议您与家人讨论您的决定，并让他们阅读此信息。在死亡之前进行规划将使家人更容易，并有助于按计划进行捐赠。
可视化鼠大脑中tau病理的原位分子结构
Hana Nedozrálová 1 , Pavel Křepelka 1 , Muhammad Khalid Muhammadi 2 , Žilka Norbert Žilka 2 , Jozef Hritz 1 1 Central European Institute of Technology, Masaryk University, Brno, Czech Republic, 2 Institute of Neuroimmunology, Slovak Academy of Science, Bratislava, Slovakia Background包括。旨在使病理tau蛋白聚集体的积累是许多神经退行性疾病的标志，包括阿尔茨海默氏病。神经元中错误折叠的tau的积累是有毒的，它破坏了细胞生理学，导致神经元死亡和tau在整个大脑中的传播。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。 尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。 我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。 可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。 我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。 Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。导致此海报，我们介绍了原位可视化工作流程，并展示了初步的生物对比冷冻式纤维/SEM/SEM图像以及受tauopathy影响的鼠大脑组织的层状。结论我们表明，新型的生物对比度冷冻质量fib/sem成像工作流程可用于无需化学固定的病理组织的超微结构表征，并且与lamella callout和situ Cryo-et的结合为揭示神经变性细胞的细节提供了出色的工具。承认这项工作已获得捷克科学基金会（22-15175i）的资金。我们承认Cero-Electron显微镜和层析成像核心设施CIISB的CEITEC MU，指导CZ Center，由Meys CR（LM2023042）和欧洲区域发展基金会“ UP CIISB”（No.cz.02.1.01/0.0/0.0/18_046/0015974）。
小鼠模型中源自关节体积和纹理协方差模式的阿尔茨海默氏病风险的网络生物标志物
摘要。阿尔茨海默氏病（AD）缺乏有效的治疗方法，通常在发生实质性病理变化后发现干预措施具有挑战性。早期发现和对危险因素及其下游影响的理解至关重要。动物模型提供了研究这些前驱阶段的宝贵工具。我们使用表达三个主要人类APOE等位基因的小鼠来投资各种遗传风险，代替了小鼠APOE。我们利用这些小鼠模型利用高分辨率磁共振扩散成像，因为它提供了可以共同分析的多个参数的能力。我们研究了APOE基因型如何与年龄，性别，饮食和免疫力相关，以产生区域脑体积和分数各向异性的共同变化，这是对脑水扩散的敏感度量。我们的结果表明，基因型强烈影响尾状壳，PON，扣带回皮层和小脑，而性别影响双侧杏仁核和梨状皮层。免疫状态会影响许多区域，包括顶叶皮层，丘脑，听觉皮层，V1和双侧齿状小脑核。危险因素相互作用特别影响杏仁核，丘脑和PON。apoE2小鼠在常规饮食上表现出最少的时间变化，表明弹性，而ApoE3小鼠对高脂饮食（HFD）的影响最小。HFD扩增了多个大脑区域的衰老效应。包括饮食在内的AD危险因素的相互作用显示出灰灰色，PON，PONS，AMYGDALA，下丘，M1和腹侧轨道皮层的显着变化。未来的研究应研究这些协调的体积和纹理变化基础的机械性，可能通过检查基因表达和代谢中的网络相似性，以及它们与与神经退行性疾病进展有关的结构途径的关系。
引用Zhu J-L，Xu X-M，Yin H-Y，Wei J-R和Lyu J（2023），《预测住院时间超过14 da
心室间隔缺陷（VSD）是先天性心脏病的最常见形式，约占先天性心脏病病例的40％（Penny and Vick，2011年）。VSD导致血液分流，从而导致肺部血管的肺部血液循环体积和病理变化增加，这使得患有VSD的儿童特别容易发生肺部感染。随着疾病的发展，当肺循环压力高于全身循环压力时，血液从右侧到左心室的流动会增加左心室的预紧力，从而很容易导致心力衰竭。年轻婴儿的肺泡发育不是完美的，呼吸系统不成熟，并且肺泡II型上皮细胞的合成功能是有效的，导致肺泡表面活性剂的产生较少，因此呼吸功能不成熟。肺动脉症和感染都可能导致氧动脉部分压力降低，这进一步导致呼吸率变化。感染的发生可能是VSD患者长时间住院的危险因素。延长医院可能会进一步增加医院感染的可能性。肺部感染可能会导致肺间隙水肿，导致肺通风和低氧血症减少，最终导致呼吸迅速。某些情况的感染诊断尚不清楚，因此很难确定住院是否延长。因此，我们将本研究的结果设定为住院时间超过14天。但是，呼吸率（RR）是一个易于监控的指标，其测量精度很高，因此它可能具有住院时间的预测价值。一项研究发现，入院率高的呼吸率与疗养院接纳的患者的院内死亡率的增加有关（Myint等，2011）。我们旨在开发一个列图，以评估小儿VSD患者的住院风险超过14天。我们希望临床医生能够根据戒号模型中风险因素的变化进行及时调整治疗方案，以减少小儿VSD患者住院治疗。
对脑氧灌注的素化模拟阐明了老年小鼠皮质中的缺氧
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是，当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域，由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题，他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生，从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外，通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应，以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟，并且具有适度的计算机资源，其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中，通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度，并指向病理变化，可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注，因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。
大型和多部位结构性脑 MR 成像数据集中的深度学习
大型、多站点、异构脑成像数据集越来越需要用于训练、验证和测试基于深度学习 (DL) 的高级自动化工具，包括基于结构磁共振 (MR) 图像的诊断和治疗监测方法。在将多个较小的数据集组合成较大的数据集时，了解聚合数据集中不同采集和处理协议之间的潜在差异 (称为“批次效应”) 至关重要。训练数据集中存在差异很重要，因为它更接近地反映了真实的潜在数据分布，因此可以增强工具的整体通用性。然而，必须仔细评估批次效应的影响，以避免不良影响，例如可能降低性能指标。批次效应可能来自许多方面，包括采集设备、成像技术和参数以及应用的处理方法的差异。在开发工具时，必须考虑它们的影响，包括有益的和不利的，以确保它们的输出与提出的临床或研究问题（即实际的疾病相关或病理变化）相关，而不仅仅是由于聚合数据集中底层批次效应的特殊性。我们回顾了深度学习在结构性脑 MR 成像中的应用，它聚合了来自神经成像数据集的图像，这些数据集通常是在多个站点获取的。我们检查了包含健康对照参与者和患者的数据集，这些数据集是使用不同的采集协议获取的。首先，我们讨论了数据访问问题，并列举了一些常用的公开脑数据集的主要特征。然后，我们通过探索两大类方法回顾了纠正批次效应的方法：数据协调，使用数据标准化、质量控制协议或其他类似算法和程序来明确理解和最小化不必要的批次效应；领域自适应，开发深度学习工具，通过使用方法隐式处理批次效应以获得可靠和稳健的结果。在这篇叙述性评论中，我们强调了这两类 DL 方法的优缺点，并描述了未来研究中需要解决的关键挑战。