XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System级脑
分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润 分子对接，ADMET，DFT研究和新苯甲酰唑酮衍生物作为HIV-1逆转录酶（RT）抑制剂的曲折策略 血液友善儿童的心率变异性和QT变化 氯胺酮对心脏手术中TNF-Alpha和IL-6的影响 在FLT3/RAS/RAS/RAF/MEK/ERK途径中确立胸喹酮作为突变癌蛋白的潜在抑制剂的作用
大多数脑膜瘤被归类为1级，通常遵循良性课程。但是，当形态学上1级脑膜瘤侵入相邻的脑组织时，它们被重新分类为世界卫生组织（WHO）2级肿瘤，这会使预后恶化。肿瘤细胞入侵相邻结构需要细胞外基质（ECM）降解并减少细胞间粘附。基质金属蛋白酶9（MMP9）是参与ECM降解的关键蛋白，而E-钙粘着蛋白在维持细胞间粘附方面起着至关重要的作用。这项研究旨在比较MMP9和E-钙粘着蛋白在形态学上的1级脑膜瘤中的免疫组织化学（IHC）表达，并没有脑部入侵，并评估其表达与脑侵入之间的相关性。使用Soetomo General Academic Hospital诊断出患有1级脑膜瘤的患者的福尔马林固定的，石蜡包裹的组织样品进行了一项横截面设计的分析观察性研究。这项研究包括43名受试者，分为两组：脑膜侵袭（n = 20）和无脑部入侵的脑膜瘤（n = 23）。对MMP9和E-钙粘着蛋白进行 IHC染色，并使用H得分系统评估表达水平。 使用Mann-Whitney检验进行统计分析。 两组之间的MMP9表达没有显着差异（p = 0.08），尽管在脑膜瘤中有脑浸润的脑膜瘤中较高表达的趋势。 相比之下，与没有脑浸润的脑膜瘤相比，E-钙粘蛋白的表达显着降低（p <0.001）。IHC染色，并使用H得分系统评估表达水平。使用Mann-Whitney检验进行统计分析。 两组之间的MMP9表达没有显着差异（p = 0.08），尽管在脑膜瘤中有脑浸润的脑膜瘤中较高表达的趋势。 相比之下，与没有脑浸润的脑膜瘤相比，E-钙粘蛋白的表达显着降低（p <0.001）。使用Mann-Whitney检验进行统计分析。两组之间的MMP9表达没有显着差异（p = 0.08），尽管在脑膜瘤中有脑浸润的脑膜瘤中较高表达的趋势。相比之下，与没有脑浸润的脑膜瘤相比，E-钙粘蛋白的表达显着降低（p <0.001）。降低的E-钙粘蛋白表达与1级脑膜瘤中的脑浸润密切相关，并且可以作为这种攻击行为的预测指标。MMP9表达未达到统计学意义，但观察到的趋势需要进一步研究。这些发现突出了e-钙粘着蛋白在脑膜瘤进展中的潜在作用及其作为预后标记的效用。
超级脑pdf -deepak chopra
Deepak Chopra，医学博士是著名的思维医学领导者，也是Chopra Foundation的创始人兼主席。他还是Chopra健康中心的联合创始人。Chopra拥有内科和内分泌学方面的杰出背景，撰写了80本书，其中包括22二十二个畅销书，被翻译成43多种语言。他是美国医师学院的会员，也是美国临床内分泌学家协会的活跃成员。此外，乔普拉（Chopra）是西北大学凯洛格管理学院和哥伦比亚商学院的兼职教授，也是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的助理临床教授。全球被认为是十大有影响力的精神领袖之一，《时代》杂志称他为本世纪前100名英雄和图标之一，将他称为“替代医学的诗人宠儿”。
分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润
HIV-1或人类免疫缺陷病毒1型，是一种全球大流行，影响了全球数百万个个体。作为该病毒生命周期的多功能酶，逆转录酶（RT）是药物发现的重要靶标。rt抑制剂主要分为两种类型：非核苷逆转录酶抑制剂（NNRTIS）和核苷逆转录酶抑制剂（NRTIS），尽管其他类别，例如核苷酸逆转录酶抑制剂（NRTIS），也存在。分子对接和药效团建模方法和DFT（密度功能理论）计算是HIV-1药物发现中的重要一步。在当前的研究中，我们在计算机方法中使用了探索新型苯咪唑唑酮（1,3-二氢-2H-2H-Benzimidazol-2-one）衍生物的结合模式。因此，对HIV-1 RT的野生型和突变形式进行了苯甲酰唑酮化合物，包括K103N，Y181C和双突变体K103N/Y181C。分子对接的结果使我们能够选择两种苯甲酰唑酮化合物（L15和L17）作为促进具有良好结合亲和力的抑制剂，不仅与野生型HIV -1（L15：-11.5：-11.5 kcal/mol/mol和L17：-11.4：11.4 kcal/mol），而且还针对Mol Y181和2 Kc/Mol Y181和2 lt Y181。 L17：-10.1 kcal/mol），K103N（L15：-11.5 kcal/mol和L17：-11.6 kcal/mol）和双突变体K103N/Y181C（L15：-11.1 kcal/mol/mol和L17：-9.9 kcal/mol）。此外，设计的配体的特征是基于ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的理想药代动力学特性。在这项工作结束时，对候选药物（L15和L17）进行了返回研究，以简化其合成。
多级脑肿瘤的混合深度学习算法
naresh.vurukonda@kluniversity.in 摘要 脑瘤是影响人的整体健康和脑功能的潜在致命疾病之一。早期脑瘤识别和分类准确性对于挽救生命至关重要。医学领域用于分类脑瘤的最流行方法之一是深度学习。然而，目前的深度学习方法在准确分类脑癌的各个阶段方面效果不佳。在本研究中，提出了使用深度卷积长短期记忆 (EL-DCLSTM) 的集成学习来准确分类多种等级的脑瘤。建议方法的第一步是获取和准备脑 MRI 数据。因此，增强型 U-Net 方法用于分割阶段，以便从先前处理的图像中提取感兴趣的区域。此外，Firefly 优化的 ResNet 架构用于特征提取，其中包括从分割图像中选择和提取最相关的特征进行分类器训练。在特征提取后，建议的 EL-DCLSTM 用于脑瘤分类。由于 DCLSTM 设计，该系统可以准确管理 MRI 数据的波动，该设计结合了卷积层和 LSTM 层的有效性，可以捕捉 MRI 图像中的空间和时间属性。然而，集成学习通过汇总在提取的特征集的特征子集上训练的各个 DCLSTM 模型的预测来生成最终的分类结果。根据实验结果，所建议的方法在 70% 和 80% 的训练率下获得了 0.98172 和 0.99138 的更好准确度。关键词：深度学习、脑肿瘤分类、萤火虫优化、特征提取、分割*通讯作者：naresh.vurukonda@kluniversity.in 收到日期：2024 年 9 月 30 日。接受日期：2024 年 10 月 16 日。DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.2974 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC 4.0) 发布，允许在任何媒体中进行非商业性的无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。 “本文已发表于《非洲生物医学研究杂志》” 简介 如今，脑瘤是最危险的疾病之一，影响着全球数百万人。 [1]。异常脑细胞的聚合特性是脑瘤的主要原因。脑瘤通常经历两个阶段：原发性和继发性。 [2]。由于肿瘤在第一阶段较小，因此在生物学上被称为“良性”。然而，在第二阶段，肿瘤会变大并开始扩散到身体的其他部位。从生物学角度来看，这个阶段被称为“恶性”。“根据一项研究
超级脑瑜伽对...
摘要背景：由于学业表现不佳，学童面临很大的压力。长期在中学和中学的学习表现较低，甚至可能导致青少年抑郁症。认知功能的评估可能有助于评估学生的功能能力。超级脑瑜伽（SBY）是古代实践中使用的瑜伽技术之一，可以改善他们的学习。方法论：在这项研究中，我们采用了样本尺寸为100的随机对照试验。主题将从校长的一所私立学校招募。受试者将分为两组，即每组50名受试者的干预和对照组。干预组受试者将在6周内实践3组（1套为18个计数）。将进行预评估和后评估。反应时间（RT）和关键闪烁融合频率（CFFF）将用于评估认知功能。结果：将使用“ R”统计软件分析PER和POST数据。数据将使用平均值在条图中显示。在这项研究中，P值<0.05将被认为具有统计学意义。结论：如果本研究显示认知功能的重大变化，那么SBY可能会在学童中作为定期实践，以改善学业成绩和心理健康。关键字：瑜伽，认知功能，学童，心理健康，学习和表现。引言小学生由于学习表现不佳而面临很大的压力。长期在中学和中学的学业表现较低，甚至可能导致青少年抑郁症。[1]有几个因素可以影响学业表现，而认知能力属于
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
关于使用消费级脑电图设备进行研究的范围审查
脑电图 (EEG) 是对大脑中神经元放电产生的电活动的连续测量。这涉及在头皮的多个位置放置金属电极，以毫秒级的时间分辨率记录电压波动。然后可以处理这些记录以产生电活动的频谱分析或生成事件相关电位 (ERP)，该电位表示对任务或刺激的平均反应。如今，EEG 因其非侵入性和易用性而成为学术界和医疗专业人士最流行的神经科学工具之一 [1]。最近，几家公司开发了消费级 EEG 设备。这些设备小巧、无线且设置精简，对新手研究人员或希望在传统实验室环境之外收集数据的人特别有吸引力 [2]。更重要的是，消费级设备比研究级设备便宜，为资金有限的人提供了一种经济实惠的神经生理数据收集方式。由于其可访问性，消费级 EEG 已在不同领域用于各种用途。软件工程师和计算机科学家使用消费级脑电图收集高分辨率时间序列数据。然后处理这些数据以创建或优化机器学习和信号处理算法[3-5]。反过来，这些算法可以与设备结合使用，开发脑机接口（BCI）系统。工程和机器人领域的专家可以训练机器实时响应神经数据中的模式[6]。同步后，人类用户可以配置BCI来控制多种电子设备，包括轮椅[7]、无人机[8]、智能家居[9-11]和网络浏览器[12]。临床医生报告称，他们使用该技术进行神经反馈疗法[13]、促进学习[14]、评估患者睡眠质量[15、16]，并确定情感状态[17-20]。科学家越来越多地使用消费级设备来收集神经数据，以解决各种理论和实践研究问题 [2, 21, 22]。消费级 EEG 研究的激增启发了一些非系统性综述（见表 1）。例如，一些综述比较了单个消费级 EEG 设备与非 EEG 生物传感器在癫痫检测 [23]、BCI 系统 [24] 和压力识别 [25] 领域的性能。其他综述则在单个领域比较了多个消费级 EEG 设备 [2, 21, 26 – 28]。例如，Dadebayev 等人 [29] 的综述重点是情绪识别；Asl 等人 [30] 专注于困倦检测，Khurana 等人 [31] 专注于神经营销。其中最全面的评论之一考虑了大约 100 项“精心挑选”[22]的研究，这些研究使用了四种消费级设备——NeuroSky MindWave、Emotiv EPOC+、interaXon Muse、和 OpenBCI 神经耳机——在认知、BCI、教育研究和游戏开发领域。虽然这些非系统性评论提供了对某些 EEG 设备领域特定功能的见解，但目前关于这个主题的文献充其量是零散的。事实上，令人惊讶的是，到目前为止，还没有对目前可用和常用的消费级 EEG 设备的研究相关用途进行系统范围审查。因此，本文的目的是绘制大量使用消费级 EEG 来收集
超级脑学习模型对结果的影响...
这项研究的背景是，在学习数学的过程中，学生无法开发学习材料，这是由仍低于KKM价值的学生的平均每日测试得分证明的（75），克服此问题的一种方法是应用超级脑学习模型。本研究旨在确定超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMP Negeri类1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。这种类型的研究是一种实验研究类型。The variables studied in this study were the mathematics learning outcomes of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare as the dependent variable and the application of the super brain learning model as the independent variable.The population of this study were all students of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare for the academic year 2022/2023 which consisted of 10 (ten) classes.使用概率采样或群集随机抽样进行抽样，从10类中，彩票将一类取样，即VIII.4作为实验类。本研究中使用的仪器是经过验证的学习结果测试。基于描述性统计分析，应用超级脑学习模型之前数学学习成果的平均值为48.71，应用超级脑学习模型后数学学习成果的平均值为77.10。基于使用一个样本t检验的推论统计分析，获得了显着的值，p = 0.000 = 0.05，这意味着H 0被拒绝，H 1被接受。因此可以得出结论，超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMPN 1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。
世界卫生组织 2 级和 3 级脑膜瘤的分子生物学和转化研究进展：文献综述
世界卫生组织 (WHO) 2 级和 3 级脑膜瘤的治疗依然困难且存在争议。人们期待阐明高级别脑膜瘤的发病机制以改善治疗策略。近年来，脑膜瘤的分子生物学逐渐明确，高级别脑膜瘤与 NF2 突变和 22q 缺失有关。CDKN2A/B 纯合缺失和 TERT 启动子突变是 WHO 3 级脑膜瘤的独立预后因素。除了 22q 缺失之外，1p、14p 和 9q 缺失也与高级别脑膜瘤有关。富含拷贝数变异的脑膜瘤可能具有生物学侵袭性。此外，基于这些分子生物学特征，包括 DNA 甲基化状态，已经提出了几种新的脑膜瘤综合分类。新分类可能对难治性侵袭性脑膜瘤的治疗策略产生影响，因为与传统的 WHO 分类相比，它们提供了更准确的预后。尽管包括分子靶向疗法在内的几种全身疗法可能对治疗难治性侵袭性脑膜瘤有效，但这些药物正在接受测试。预计未来将开发脑膜瘤的全身药物治疗。因此，本综述旨在讨论在 WHO 2 级和 3 级脑膜瘤中观察到的明显基因组改变，以及它们的诊断和治疗意义以及高级别脑膜瘤的全身药物疗法。
通过消费级脑电图设备实时持续监测注意力波动
摘要：虽然许多研究都探索了使用各种传感技术来测量注意力状态，但无法测量即时的注意力波动。为了弥补这一空白，我们应用了心理学中的一种新范式，即渐进式连续表现任务 (gradCPT)，来收集注意力状态的基本事实。GradCPT 可以在 800 毫秒的时间尺度上精确标记注意力波动。然后，我们开发了一种测量持续注意力波动的新技术，该方法基于一种以脑电图信号的频谱特性为主要特征的机器学习方法。我们证明，即使使用消费级脑电图设备，即时注意力波动的检测准确率也能达到 73.49%。接下来，我们在视频学习场景中对我们的技术进行了实证验证，发现我们的技术与通过思维探测获得的分类相匹配，平均 F1 得分为 0.77。我们的结果表明使用 gradCPT 作为地面真实标记方法的有效性以及使用消费级 EEG 设备进行持续注意力波动检测的可行性。