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World File Search System肾病
研究2型糖尿病患者有或没有糖尿病性肾病的糖尿病患者的白介素-6水平
结果表明，精制的WUO特性与生物柴油生产的石油需求一致。The physicochemical characteristics of the WUO showed physical state of the oil to be liquid/dark brownish at 28 oc , viscosity 6.58 cP at 28 0 C, acid value, 0.96 (mg KOH/g oil), FFA (% oleic acid), 0.48, iodine value, 152.00 (g I 2 /100 g oil), peroxide value, 5.1 milli-equivalent of peroxide/kg of oil among 其他的。衍生的催化剂显示出氧化钙（87.63 wt。％）0s催化剂中主要元素的高基本强度。在运行5时以98.52（％wt。/wt。）在30分钟的反应时间，催化剂量为2.0（％wt。），100 0 C的反应温度，乙醇油的摩尔比为4：1。符合推荐的标准ASTM D6751和EN 14214的生物柴油性能。
使用雄性C57BL/6J小鼠诱导实验性糖尿病和糖尿病性肾病
链霉素（STZ）广泛用于诱导鼠模型中的实验性糖尿病。但是，诱导糖尿病性肾病（DN）的能力更具挑战性。建议在解散后15分钟内以多种低剂量注入STZ，原因是其据称不稳定。然而，一些研究表明，由于溶解后90分钟，由于其两种异构体（A和B）的平衡，STZ是稳定的数天，并且这种不平衡的STZ导致较高的存活率和持续性高血糖，而体重减轻最少。这项研究的目的是确定最佳的疾病平衡STZ剂量，以诱导肾小管损伤，并将其与更常用的新鲜准备的STZ进行比较。我们假设，态度平衡的STZ为糖尿病诱导的肾脏损伤提供了更好，可再现的实验模型，并改善了动物福利。身体测量值，禁食血症，胰岛素血症和肾脏组织学在男性C57BL/6J中在两个和六个月大时在男性C57BL/6J中评估，并用新鲜的（50 mg/kg）或肛门平衡的（剂量范围为35 E 50 mg/kg）或车辆控制。我们证明了肛门平衡的STZ对诱导低胰岛素血症和高血糖症的剂量依赖性作用，以及两个月大的小鼠的体重。有趣的是，在六个月大的小鼠中，STZ导致体重减轻，独立于STZ制备模式。平衡的STZ引发中度至重度肾小管结构性损害，导致明显的肾脏肥大，而新鲜准备的STZ仅引起轻微的改变。©2023作者。由Elsevier Inc.出版总而言之，我们的研究提出，疾病量化的STZ提供了糖尿病和早期糖尿病性肾病的强大鼠模型，该模型可用于测试治疗和/或预防肾脏损害的治疗方法。这是CC BY-NC许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）下的开放访问文章。
研究主题为“糖尿病肾病：药物开发途径、药理学和潜在分子机制”的社论
糖尿病肾病 (DKD) 是导致肾衰竭的主要原因之一，会导致终末期肾病 (ESRD) 并影响全球近三分之一的糖尿病患者（ Cooper 和 Warren，2019 年；Tuttle 等人，2022 年）。 DKD 也是严重的长期并发症之一，不仅给糖尿病患者带来医疗费用，还大大增加了发病率和死亡率。生物学和药物开发之间存在巨大的知识差距，导致针对 DKD 的治疗方案不理想。迫切需要加深对 DKD 的了解，以开发新型疗法，这将有助于针对疾病早期发生的变化。人们还进行了多次尝试，将生物标志物发现和药物开发过程结合起来，以阻止和逆转 DKD 进展过程中不可避免的事件。然而，目前批准的治疗方案，如血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制剂、血管紧张素 II 受体阻滞剂 (ARB) 和他汀类药物等，只能延缓但不能阻止肾功能的衰退和 ESRD 的进展 ( Gentile 等人，2014 年；Srivastava 等人，2020a 年；Hartman 等人，2020 年)。虽然这些治疗药物有助于减少 DKD 患者的白蛋白尿，但它们会使患者面临多种不良反应和药物不耐受。因此，为了改善糖尿病患者的肾功能，对新的治疗策略存在未得到满足的需求。目前有多种药物正在临床试验中，例如钠葡萄糖转运蛋白-2 (SGLT-2) 抑制剂和处于临床前阶段的药物，包括二肽酶转移酶-4 (DPP-4) 抑制剂、盐皮质激素受体拮抗剂、N-乙酰丝氨
慢性肾病贫血的新型治疗方法
1 美国加利福尼亚州旧金山加州大学旧金山分校医学系肾脏病分部；2 美国加利福尼亚州旧金山加州大学旧金山分校儿科系儿科肾脏病分部；3 美国加利福尼亚州旧金山加州大学旧金山分校流行病学和生物统计学系；4 意大利科莫 ASST Lariana 圣安娜医院肾脏病和透析系；5 德国柏林夏利特医学院肾脏病和医学重症监护系；6 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心医学系；7 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学院分子生理学和生物物理学系；8 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学院癌症生物学项目； 9 美国明尼苏达州明尼阿波利斯市亨内平医疗保健中心肾脏病科；10 美国明尼苏达州明尼阿波利斯市明尼苏达大学肾脏病科；11 日本东京大学医学院肾脏病和内分泌学科；12 加拿大马尼托巴省温尼伯市七橡树综合医院慢性病创新中心；13 加拿大马尼托巴省温尼伯市马尼托巴大学马克斯·拉迪医学院内科系；14 美国马萨诸塞州波士顿市波士顿医学中心和波士顿大学乔巴尼安和阿维迪西安医学院医学系肾脏病科；15 波兰卡托维兹西里西亚医科大学肾脏病、移植和内科系；16 比利时布鲁塞尔肾脏疾病：改善全球预后 (KDIGO)； 17 比利时布鲁塞尔鲁汶天主教大学圣吕克医院；18 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系肾脏病科塞尔兹曼肾脏健康研究所；19 英国伦敦伦敦大学学院肾脏医学系
讨论糖尿病性肾病诊断和治疗。
食源性疾病对全世界的公共卫生构成了重大威胁，食品的微生物质量在防止此类暴发方面起着关键作用。环境因素直接影响食物中存在的微生物的生长，生存和行为。本文旨在探讨环境条件对食品微生物质量的影响以及对食品安全的影响。温度是影响微生物生长的最关键环境因素之一。制冷和环境温度都会影响微生物增殖的速度。储存，运输和食物处理过程中温度控制不当会导致微生物生长，变质和病原体增殖。本节研究了温度对微生物生长的影响以及温度控制在维持食品的微生物学质量方面的重要性[2]。
印度糖尿病性肾病的负担
在全球范围内，慢性肾脏疾病和末期肾脏疾病（ESRD）是糖尿病患者的新兴健康问题。在2017年，全球有6.975亿例慢性肾脏病（CKD）病例；印度是第二受影响的国家，有1.151亿个病例[1]。印度的CKD的总幅度和模式已据报道。糖尿病性肾病（DN）是指糖尿病患者儿童NEYS的明确病理，功能和结构变化（1和2型）。在临床上，肾脏功能和持续的Albu minuria的持续下降是DN的特征[2]。糖尿病性肾脏缓解（DKD）是糖尿病和CKD患者的独特队列，可以通过肾小球滤过率下降/尿白蛋白排泄率升高或两者兼而有之。与DN不同，DKD没有明确的病原体，并且可能有其他各种原因。大约30％至40％的1型或2型糖尿病患者MEL Litus（DM）发展为DKD [3]。
慢性肾病的乙肝（HBVD）算法
这些建议并不强制要求患有慢性肾病且需要透析强度疫苗的个人接种疫苗，也无意取代个人医疗团队的临床技能、判断和决定。该算法旨在补充现行艾伯塔省免疫政策中概述的常规免疫接种的现有建议。
o r i g i n a l r e s a a r c h血清脂蛋白（A）和高密度脂蛋白胆固醇与糖尿病性肾病相关：MACH
目的：糖尿病性肾病（DN）是2型糖尿病（T2DM）的常见并发症，可显着影响受影响患者的生活质量。血脂异常是T2DM患者患心血管并发症的已知危险因素。然而，血清脂蛋白（A）（LP（A））和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）与DN之间的关联需要进一步研究。患者和方法：在这项横断面研究中，我们从142,611名患者的队列中随机选择了肾病（DN，n = 211）的T2DM患者（DN，n = 211）和没有肾病的T2DM患者（T2DM，n = 217）。我们从患者那里收集了临床数据，以使用二元逻辑回归和机器学习来识别DN的潜在危险因素。通过构建随机森林分类器获得了临床指标的特征重要性评分后，我们检查了LP（A），HDL-C和前10个指标之间的相关性。最后，我们使用培训数据训练了具有前10个功能的决策树模型，并通过独立的测试数据评估了其性能。结果：与T2DM组相比，DN组的LP（a）（p <0.001）和HDL-C的水平明显更高（P = 0.028）。lp（a）被确定为DN的危险因素，而HDL-C则具有保护性。使用前10个功能训练的决策树模型，并以截止值为31.1 mg/L的UALB显示，在接收器操作特征曲线（AUC）下，平均面积为0.874，AUC范围为0.870至0.890。We identified the top 10 indicators that were associated with Lp(a) and/or HDL-C, including urinary albumin (uALB), uALB to creatinine ratio (uACR), cystatin C, creatinine, urinary ɑ1-microglobulin, estimated glomerular filtration rate (eGFR), urinary β2-microglobulin, urea nitrogen, superoxide歧化酶和纤维蛋白原。结论：我们的发现表明血清LP（a）和HDL-C与DN相关联，我们提供了一个决策树模型，以UALB作为DN的预测指标。关键字：类型2糖尿病，糖尿病性肾病，高密度脂蛋白胆固醇，脂蛋白（A），机器学习
B细胞和抗病毒免疫反应中的抗体免疫官方。 寄生疾病中的抗菌抗性 讨论糖尿病性肾病诊断和治疗。 环境因素的影响 - 微生物学 - 食物腌制背后的科学：了解发酵过程。 免疫反应感染的机制 神经发育障碍中的神经免疫相互作用 中等医学的预期 - 智能治疗 - 革兰氏阳性细菌：探索一个非凡的群体的多样性和影响。 工业发酵：为可持续的未来革新生物加工。 工业生物技术在高级药物中的作用。 竞争性抑制：了解其在酶调节中的作用并探索生物系统中的缺陷。 部分控制科学：服务量如何影响饮食习惯。 解锁生命的蓝图：遗传研究和应用的进步。 感染中的免疫失调：从自身免疫到免疫缺陷的相关疾病。 进化和影响 - 现代 - ... 解锁酶抑制剂的秘密：揭示其在医学及其他方面的作用。 了解血糖水平：您的读数的真正含义。 可源性的和肿瘤 - 抑制剂基因 - 现代洞察食品保存技术
免疫系统是一个复杂的细胞和分子网络，它们共同捍卫人体免受病原体（包括病毒）的影响。免疫反应病毒感染的一个关键方面是B细胞产生抗体。这些专门的细胞在识别和中和病毒方面起着核心作用，从而防止了进一步的感染并促进从体内清除病毒。在本文中，我们将在抗病毒免疫反应的背景下探讨B细胞和抗体免疫降低的概念。b细胞是一种在骨髓中成熟并在适应性免疫中起关键作用的白细胞。当病毒进入人体时，B细胞会被激活并经历称为克隆扩张的过程。在克隆膨胀期间，B细胞分裂并分化为浆细胞，这些细胞是分泌抗体的工厂和可提供长期免疫力的记忆B细胞。浆细胞产生的抗体特异于触发其激活的病毒抗原[1]。
除糖尿病性视网膜病外，糖尿病性肾病与糖尿病性黄斑水肿的发展之间的关系
摘要：本研究旨在检查糖尿病性视网膜病（DR）与全身因素之间的关系。我们评估了2型糖尿病的261例患者（143名男性，118名女性，年龄为70.1±10.1岁）。所有参与者都经过了底底检查，使用光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）和血液测试进行了底底摄影。用于糖化血红蛋白（HBA1C）水平，过去使用了平均值和最高值。我们观察到261名患者的127名（70名男性和57名女性）的DR。逻辑回归分析表明，DR发育与糖尿病持续时间之间存在显着相关性（OR = 2.40; 95％CI：1.50），平均HBA1C水平（OR = 5.57; 95％CI：95％CI：1.27，24.4），最高HBA1C水平（OR = 2.46; 95％CI：1.12，5.38; 95％CI：1.12，58） （DN）（OR = 6.23; 95％CI：2.70，14.4）。Regression analyses revealed a significant correlation between the severity of DR and duration of diabetes ( t = –6.66; 95% CI: 0.21, 0.39), average HbA1c level ( t = 2.59; 95% CI: 0.14, 1.02), and severity of DN ( t = 6.10; 95% CI: 0.49, 0.97).逻辑回归分析显示，糖尿病黄斑水肿（DME）发育与DN等级之间存在显着相关性（OR = 2.22; 95％CI：1.33，3.69）。DN等级与DR和DME的发展相关，肾功能降低预测了DR的发作。