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World File Search System耐撞性
耐多药的革兰氏阴性细菌感染
多药革兰氏阴性细菌感染在全球范围内引起明显的发病率和死亡率。这些病原体很容易获得抗菌耐药性（AMR），进一步强调了它们的临床意义。第三代耐甲状腺孢菌素和耐碳苯甲状腺菌（例如，大肠杆菌和克雷伯斯氏菌SPP），抗多药的铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，以及耐碳酸苯甲酸杆菌的抗碳酸盐症，并已识别为识别的问题，并且已经识别出了问题。在响应中，已经开发了几种旨在快速检测AMR的新诊断技术，包括生化，分子，基因组和蛋白质组学技术。过去十年还看到了多种抗生素的许可，这些抗生素改变了这些具有挑战性的感染的治疗景观。
阿莫西林 - 耐肺炎链球菌可以是...
重要的机会性人类病原体肺炎链球菌中的抽象抗生素抗性正在上升。在β-乳酰胺抗生素阿莫西林（这是一线疗法）的情况下，这尤其有问题。因此，发现杀死或对抗阿莫西林耐药性肺炎球菌的靶标至关重要。为此，我们使用称为Scrilecs-Seq的CRISPR干扰（CRISPR干扰库的亚集）开发了一个全基因组，基于单细胞的基因沉默屏幕，该筛选是由荧光激活的细胞分选提取的，耦合与下一代测序）。由于阿莫西林会影响生长和分裂，因此使用SCRILECS-SEQ来识别负责维持适当细胞大小的靶标。我们的屏幕表明，大甲酸酯途径的下调会导致广泛的细胞伸长。进一步研究这种现象，这表明它是由于细胞壁合成部位在细胞壁合成部位的可用性降低而引起的，这是由于未依赖磷酸盐（UND-P）的限制，这是脂质载体，该脂质载体负责将这些前体跨细胞膜运输。数据表明，即使肽聚糖的合成仍在继续，即使降低了UND-P水平，但细胞收缩也被专门停止。我们成功利用了这一知识，以创建一种组合治疗策略，其中FDA批准的药物氯米芬是一种UND-P合成的抑制剂，与阿莫西林配对。我们的结果表明，克罗米芬增强了阿莫西林蛋白的抗菌活性，并且联合疗法使耐肺炎链球菌恢复活力。这些发现可以提供一个起点，以开发越来越多的难以治疗的抗肺炎球菌感染的解决方案。
威耐实® CA 5870
当分散液储存在罐中时，必须保持适当的储存条件。如果将分散液储存在原装、未开封的容器中，温度在 5 至 30 °C 之间，则从收到之日起，该产品的保质期为 6 个月。如果最长储存期超过每次产品发货时随附的分析证书中所述的最长储存期，则优先于此建议，在这种情况下，分析证书中所述的时间段应具有唯一权威性。不建议使用铁或镀锌铁容器和设备。腐蚀可能会导致分散液或由其制成的混合物在进一步加工过程中变色。因此，我们建议使用由陶瓷、橡胶或搪瓷材料、适当精加工的不锈钢或塑料（硬质 PVC、聚乙烯或聚酯树脂）制成的容器和设备。由于聚合物分散液可能倾向于形成表面膜，因此在储存或运输过程中可能会形成皮或块。因此，建议在使用产品之前进行过滤。
复合材料通用航空设计与制造...
先进通用航空运输实验 (AGATE) 是 NASA、FAA 和众多飞机制造商及选定供应商的合资企业。AGATE 的目标是开发技术，制造一架单引擎、四座飞机，该飞机具有改进的航空电子设备和耐撞性，售价约为 100,000 美元。AGATE 有许多工作包，涵盖飞行系统、推进传感器和控制、集成设计和制造、防冰系统、AGATE 集成平台、飞行训练课程、系统保证和项目管理。集成设计和制造 (ID&M) 工作包内的低成本制造组正在制作本设计指南。本指南的目的是记录制造飞机部件所采用的当前材料和工艺，总结 AGATE 内研究的低成本和新兴制造技术，并研究汽车技术转让。本文末尾的摘要将比较各种材料和工艺，以帮助读者确定适合不同应用的有前景的制造方法。
增材制造 (AM) 是一种技术...
定向能量沉积 (DED) 是一种增材制造 (AM) 技术，传统上仅用于有限的行业和应用，例如航天工业，其中堆积（从头开始的增材制造）具有成本效益（图 1 (a)）。然而，它正在被应用于更加实际的应用，例如修复模具和涡轮叶片（图1（b））、增加耐热和耐磨等功能的涂层（图1（c））以及异种金属的增材制造（图1（d））。该系统具备熔覆（金属增材制造）能力，可替代淬火、焊接、连接、热喷涂、粉末烧结、涂层、冷喷涂等工艺，实现从切割到熔覆再到磨削的一条生产线在一台机器上完成。 ※除了上述预计的引进价格外，可能还需要工厂改造费用等。
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）