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PERK抑制剂HC-5404敏感清晰...
作为其机制的一部分，VEGFR-TKI会引起驱动内质网（ER）应力的缺氧和营养剥夺。肿瘤可以通过激活综合应力反应的PERK分支来避免有害的ER应力，从而阻止了全球翻译并恢复体内平衡。我们假设抑制PERK将增强VEGFR-TKIS在Vivoo中的抗肿瘤活性，并使用HC-5404（一种有效且有选择性的PERK抑制剂（NCT04834778）进行了HC-5404，这是一种有效而有选择性的PERK抑制剂。在这里，我们提供了临床前证据，该证据支持将HC-5404与CCRCC中的VEGFR-TKIS相结合。我们证明了Axitinib，Cabozantinib，Lenvatinib和Sunitinib都以剂量响应的方式激活786-O CCRCC异种移植物中的PERK。HC-5404的添加显着增强了在多个CCRCC肿瘤模型中VEGFR-TKI的肿瘤生长抑制（TGI），从而导致组合组的肿瘤停滞或回归。对肿瘤切片的表达分析和IHC分析表明，HC-5404在786-O肿瘤中增强了Axitinib和Lenvatinib在786-O肿瘤中的抗血管生成作用，突出了Perk在反应中的保护作用太过抗血管生成。
天然产品作为乳腺癌的候选药物（...
摘要。早期乳腺癌到晚期转移性疾病的进展是女性死亡的主要原因。对乳腺癌的长期常规治疗和靶向靶向治疗包括细胞毒性化疗和途径选择性小分子抑制剂的多种药物组合。这些治疗选择通常与全身毒性，固有/获得的治疗抗性以及耐药性干细胞种群的出现有关。该干细胞种群具有化学抗性的，癌症的前态，前态表型，该表型会因细胞可塑性和转移性潜力而产生。这些局限性强调了针对耐药的转移性乳腺癌的可检测替代方法的未满足需求。天然产物，例如饮食植物化学物质，营养草药及其构成生物活性剂已经证明了人类的消费，并且缺乏可检测到的全身毒性和导致的不利副作用。由于这些优势，天然产物可能代表可检验的耐药性乳腺癌的替代品。本综述讨论了自然产物对临床乳腺癌分子亚型的生长抑制疗效和耐药干细胞模型的发育的公开证据。总的来说，该证据验证了基于机制的实验方法，以筛查和优先考虑天然产物的有效生物活性剂，作为新型药物候选者，这些药物可能是乳腺癌的治疗替代品。
课程策略 - 教师治理要求
课程战略 - 教师治理要求所有课程建议都必须包括遵守标准教师治理过程的证据。如果将在部门主席或院长级别附加教师治理的证据，请以最初的提交附加此文件。必须在研究生或本科委员会考虑之前提供教师治理程序的证据。表格问题提供了证据，表明该请求已得到学校/部门/计划委员会和/或大学委员会的批准（所有适用）：提供的证据应明确表示已遵循教师治理程序。证据包括委员会会议记录，委员会成员之间的在线投票，课程委员会主席的备忘录等。一些部门有纪律委员会而不是部门委员会。在这种情况下，应提供通过纪律委员会批准的证据。该证据可以由提交者，部门主席或院长在工作流程中的任何级别附加。主席的批准提案表明，所有部门或纪律委员会程序都已遵循。院长批准提案表明所有大学委员会的批准程序均已遵循。相关政策：UTRGV HOP - ADM 06-101； UTRGV Hop - ADM 06-202； UT系统BOR规则40101。和SACSCOC标准10.4。
糖尿病及其并发症的药物联合疗法的好处和风险：全面评论
糖尿病是一种慢性代谢疾病，其治疗目标集中于有效治疗血糖和各种并发症。药物联合疗法已成为糖尿病的综合治疗方法。越来越多的研究表明，与单一疗法相比，组合疗法可以在控制血糖，体重和血压，以及减轻某些并发症的损害并延迟其糖尿病的进展，包括1型1型糖尿病（T1D），2型糖尿病（T1D）（T1D）（T1d Resistry）（T222）和相关性（T22）（T22）和相关性。该证据为糖尿病组合疗法的建议提供了大力支持，并突出了联合治疗的重要性。在这篇综述中，我们首先简要概述了糖尿病的表型和发病机理，并讨论了目前用于治疗糖尿病的几种常规抗糖尿病药物。然后，我们审查了T1D，T2D的几项临床试验和临床前动物实验及其常见并发症，以评估不同类别药物组合的效率和安全性。通常，联合治疗在糖尿病管理中起关键作用。整合多种药物的有效性可以使血糖对血糖的更全面，有效地控制，而不会增加低血糖症或其他严重不良事件的风险。但是，应针对个别患者量身定制特定的治疗方案，并在医疗保健专业人员的指导下实施。
协调还是冲突？机构的原因和后果在世界秩序分类中重叠
摘要：本文提供了一个上下文框架，以理解Covid-19-19大流行的性别维度，并强调有关其健康，社会和经济成果的一些新兴证据。该证据基于我们跟踪的数据源以及从贡献者报告的原始研究中得出的关键结果。大流行在生活中造成了巨大的损失，对人们的健康造成了巨大损失，市场中断和生计，并且在家庭中造成了深刻的回响。在112个报告了关于Covid-19案件的性行为数据的112个国家中，男性的总体感染率比女性（51.3 vs.48.7％）和死亡率更高（58.1 vs. 41.9％）的总体上更高。性别差异在风险行为，合并症，安全健康实践，职业分布和流动性上都起着作用。然而，妇女在锁定命令中受到最严重打击的妇女代表性相对较高，转化为在许多国家 /地区的女性就业下的下降，其中包括我们样本中12个国家中的10个国家。积累的证据还表明，锁定和全职订单增加了无偿护理工作量，而增加的时间在妇女肩上的数量不成比例。报告还表明，家庭暴力的频率和严重程度增加了。我们的文章还审问了公众对危机的反应，并得出结论，与男性领导的国家相比，在大流行期间，女性领导人的政策反应策略促成了更有利的结果。
面向学生的 AI 相关 EPQ 标题指导
想出一个原创且具体的标题通常是成功项目之旅的第一个里程碑，鉴于目前技术的发展速度之快，人工智能的热门话题很可能是原创的。为了帮助您为 EPQ 找到一个有目的且具体的标题，我们创建了这个简短的学生指南，指导您如何撰写与人工智能相关的标题。确定标题后，重要的是进行一些初步研究，以确保您即将着手的主题有一些现有的和可访问的文献。成功的 EPQ 项目与现有的思考、讨论和辩论有关，这支持了您研究中的学术严谨性。鉴于人工智能的发展速度之快，值得记住的是，如果仅基于您自己的想法，缺乏文献可能会限制您得出适当挑战的结论或结果的能力。AI:EPQ 建议：仅使用 AI 工具无法满足扩展项目资格规定的评估描述符要求。AI 工具的使用可以与候选人独立创建的证据一起出现并影响该证据（即不使用 AI 工具）以满足评估描述符。候选人必须在其课程作业提交中引用 AI 工具使用的每一个实例，否则将被视为渎职。入门关键术语 为了支持您进入 AI 领域的第一步，这里有一些与该领域相关的关键术语，值得探索以纳入您的工作标题和初步研究。
帕金森氏病中的微生物群 - 脑脑轴
摘要帕金森氏病（PD）是一种多因素神经退行性疾病。通过减少多巴胺能神经元和srsinuclein在黑色物质和伸展身体中的积累而追求的病理，也可以看到其在胃肠道中的沉积，该证据表达了PD中的微生物 - 脑轴的参与。这项研究的目的是讨论PD中肠道轴轴已经证明的相关性，尤其是考虑到肠道微生物群的研究/参与以及可能的管理，以肉眼的重点是微生物群。这项研究是通过基于数据收集的文献研究的综合书目审查进行的，PubMed Medical Publications，使用作为搜索过滤器：自由文本，临床试验，元分析，过去5年的随机对照测试和修订；以及以下描述：帕金森氏病；微生物群；脑肠道轴；人类。但是，根据包含和排除标准，发现了92篇文章，只有31项研究组成了样本。我们可以通过三条主要道路，化学信号，免疫系统的信号和神经信号传导分析肠道的相互作用。因此，已经出现了疗法的新可能性，重点是微生物组和肠道操纵。最后，需要更多的人类研究，我们可以观察到长期菌群变化的影响。对于剂量，持续时间和使用的疗法组合至关重要。关键词：神经退行性疾病，帕金森氏病，肠轴，微生物组。
伤害生产率权衡帮助委员会报告
我什至不再使用亚马逊，我宁愿等待。。。比在亚马逊仓库中有一些贫穷的员工遭到殴打和瘀伤，因此我可以在六个小时内拿到书。人们看不到这一点，他们认为它只是魔术出现。但事实并非如此，它是出血，汗水和眼泪。6认识到亚马逊伤害危机的严重性，参议院卫生，教育，劳动和退休金委员会主席伯尼·桑德斯（I-Vt。）参议员（帮助委员会）于6月20日对亚马逊的工作场所安全实践进行了调查。7这项调查旨在揭示为什么亚马逊的受伤率远远超过其竞争对手的伤害率，并了解亚马逊工人在工作中受伤时会发生什么情况。在过去的18个月中，委员会对亚马逊的业务进行了详尽的调查。委员会从现任和前亚马逊工人那里征求有关他们在亚马逊仓库中的经历的信息。将近500名工人与委员会分享了他们的故事，委员会工作人员进行了135次虚拟和面对面的访谈。那些工人为委员会提供了1,400多个文档，照片和视频，以支持他们的故事。本报告及其附录中包括其中一些文件和照片。该证据揭示了一个令人不安的图片，即世界上最大的公司之一如何对待其劳动力。在18个月内，亚马逊只制作了285个文件，少于尽管委员会还寻求亚马逊本身的信息，包括通过其给公司的首封信中的详细请求以及通过向公司律师的大量后续请求，但亚马逊向委员会提供了极为有限的信息。
渔业管理决策的社会和经济影响评估 - 最终报告 (MMO1384)
© 海洋管理组织 2024 您可以根据开放政府许可的条款，以任何格式或媒介免费使用和重复使用本出版物中的信息（不包括徽标）。 请访问 www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government- licence/ 查看许可证，或写信至： 信息政策团队 国家档案馆 基尤 伦敦 TW9 4DU 电子邮件：psi@nationalarchives.gsi.gov.uk 有关本出版物的信息和其他副本可从以下地址获得： 海洋管理组织 兰开斯特宫 汉普郡法院 泰恩河畔纽卡斯尔 NE4 7YH 电话：0300 123 1032 电子邮件：info@marinemanagement.org.uk 网站：www.gov.uk/mmo 免责声明：本报告为海洋管理组织 (MMO) 证据库做出了贡献，该证据库是通过 MMO 和外部专家开展的大量研究活动和方法开发出来的资源。本报告中表达的观点不一定反映 MMO 的观点，也并非旨在表明 MMO 将如何根据给定的事实采取行动，或表明对一种研究活动或方法的偏好。MMO 对所含信息的准确性或完整性不承担任何责任，也不对内容的任何使用负责。引用本出版物时，请引用：MMO (2024)。渔业管理决策的社会和经济影响评估——最终报告。ABPmer 和 RPA 为海洋管理组织制作的报告，MMO 项目编号：1384，2024 年 5 月，63 页
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测