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平等与健康不平等评估（EHIA）尿...
是否确定了主要的平等和健康不平等问题？是否还发现了进一步的潜在问题（除了在范围过程中确定的问题外）还是任何特定组的证据中的任何差距？通过证据综合和委员会考虑确定的平等和健康不平等问题主要如前所述。但是，委员会同意孕妇是一个要考虑的小组。在更新有关阴道雌激素使用的建议时，委员会确定，这些建议应更广泛适用于经历年份周期和更年期内的妇女，而不仅仅是更年期后妇女。委员会还阐明了整个指南对具有女性尿液系统的跨性别男性和非二元人的适用性，以及具有男性泌尿生殖系统的跨性别妇女和非二元人，以及涉及尿道结构交替的性别重新分配手术的人群。委员会在委员会中强调了这些事情，讨论了甲氧胺的证据证据审查中的证据，并在2018年原始证据审查的开头部分中添加了一些内容，以指示上述内容的更新。除了未针对18岁以上的非孕妇外，没有发现确定的群体，因此委员会提出了研究建议。
平等与健康不平等评估（EHIA）尿...
是否确定了主要的平等和健康不平等问题？是否还发现了进一步的潜在问题（除了在范围过程中确定的问题外）还是任何特定组的证据中的任何差距？通过证据综合和委员会考虑确定的平等和健康不平等问题主要如前所述。但是，委员会同意孕妇是一个要考虑的小组。在更新有关阴道雌激素使用的建议时，委员会确定，这些建议应更广泛适用于经历年份周期和更年期内的妇女，而不仅仅是更年期后妇女。委员会还阐明了整个指南对具有女性尿液系统的跨性别男性和非二元人的适用性，以及具有男性泌尿生殖系统的跨性别妇女和非二元人，以及涉及尿道结构交替的性别重新分配手术的人群。委员会在委员会中强调了这些事情，讨论了甲氧胺的证据证据审查中的证据，并在2018年原始证据审查的开头部分中添加了一些内容，以指示上述内容的更新。除了未针对18岁以上的非孕妇外，没有发现确定的群体，因此委员会提出了研究建议。
绒毛尿囊膜 (CAM) 模型
简单总结：胰腺癌各阶段的 5 年总生存率相对较低，仅为 6% 左右。由于这种极差的预后，需要新的研究模型来研究这种高度恶性的癌症。绒毛尿囊膜 (CAM) 模型是一种广泛用于各种不同癌症的模型。它基于受精卵内发育的血管丰富的膜，可用于移植和分析肿瘤组织。本研究旨在总结现有的关于胰腺导管腺癌 (PDAC) 和 CAM 模型的研究。研究结果细分为不同的类别，包括药物测试、血管生成、个性化医疗、模型修改和进一步发展，以帮助改善这种疾病的不良预后。
揭示了前列腺癌中的尿菌群
摘要：前列腺癌是最常见的恶性肿瘤之一，并严重影响公共卫生。最近，当代微生物组研究发现，尿菌群至少在某种程度上可能影响前列腺癌的形成和治疗结果。全面的综述本文试图简要摘要和整合有关通过尿液微生物群，诊断能力以及治疗机会的当前参与前列腺癌发展的知识。审查着眼于与前列腺癌相关的微生物特征，并试图根据风险水平鉴定诊断疾病或患者分层的潜在生物标记物，以及预后的潜在预测指标。其次，尿液微生物群对治疗反应的潜在影响以及如何设计新型的治疗干预措施也构成了本研究的关键主题。在对现有文献和最新研究的全面回顾后，本文试图阐明尿液微生物群和前列腺癌之间复杂的相互关系。希望这项工作能够为未来的研究，临床应用，甚至是前列腺癌症护理中的精密中医学范式的可能性提供一些见解。
酶和酶抑制剂 - 医学和诊断的应用
这是有关酶和酶抑制剂及其在医学和诊断中的应用的第一期的第一部分。第一篇论文着重于在需要长时间存储蛋白质的情况下维持MBCOMT的稳定性。膜结合的儿茶酚 - 甲基转移酶（MBCOMT）负责儿茶酚神经素 - 米特脱位的主要途径。该酶与几种类型的人类痴呆有关，新的，有效的无毒抑制剂已开发用于帕金森氏病治疗。，这种酶的不稳定性代表了新药开发的主要障碍，因为它倾向于迅速失去其生物学活性。离子液体可以帮助保持蛋白质稳定性和折叠，并由于其多种离子组合而预防蛋白质聚集。在酶缓冲液中添加添加剂，例如半胱氨酸，甘油和海藻糖，在最小化MBCOMT损伤并增强其稳定性方面显示出令人鼓舞的结果。结果表明，作者使用的缓冲液不仅导致HMBComt活性维持高达32.4 h，因此可以在-80℃下储存，而且与原始水平相比，生物学活性在-80℃下的储存量最高约40％[1]。第二篇论文的目的是在需要长时间存储蛋白质的情况下评估HMBCOMT的稳定性。作者测试了几个健康对照样品以验证测定法，然后研究了诊断出患有白内障，青光眼，过敏，干眼和叶博天腺功能障碍的患者的20个撕裂样本。获得的结果证实了ABMAS检验的可靠性，以量化人撕裂样品中MMP-9浓度的定量。因此，作者得出的结论是，生物标志物检测技术的使用对于评估预后和使眼科医生的工作更加容易，从而使患者健康的改善更大[2]也是有利的[2]。第三篇论文探讨了mpelanin浓度的激素1（MCHR1）拮抗剂的发展，这对于治疗肥胖症很有用。考虑到其结合位点类似于人类（HERG）通道的事实，并且由于HERG引起的心脏毒性，基于机器学习的预测模型在临床发育中开发的大多数药物在临床发展中失败了，这对于克服这些困难而言是有用的。考虑到这一点，作者试图使用基于DNN的机器学习模型发现新的MCHR1拮抗剂，而没有心脏毒性，并通过分析基因表达来识别新的适应症。结果，作者确定了具有心脏毒性的KRX-104130 MCHR1拮抗剂。此外，发现通过使用基于转录组的药物重新定位方法，可以识别该拮抗剂的新指示。因此，作者表明KRX-104130增加了低密度脂蛋白受体（LDLR）的表达，这是胆固醇水平降低的原因。此外，有人提到，这种拮抗剂通过降低肝脂质积累的程度，肝脏
