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World File Search System较差
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
小结肠癌中的前列腺素 - 耐氧化酶合酶-2基因表达可能会预测生存率较差
结直肠癌（CRC）是胃肠道最常见的恶性肿瘤[1]。全球估计表明，2022年约有190万例新的CRC病例和904,000例死亡，在发病率方面排名第三，在所有癌症的死亡率方面排名第二[2]。这一高负担在发达国家和发展中国家之间分布不成比例，前者具有更高的态度，而后者分别具有更高的死亡率负担[1，3]。饮酒，烟草吸烟，红色或加工肉的消费以及体内脂肪的增加增加了患疾病的风险，而钙补充剂，全谷物，纤维和乳制品的消耗以及体育活动也被认为是保护性的，尤其是对结肠癌的保护性[4]。促进癌症的生活方式的采用越来越多，保护性较少，尤其是在低收入和中等收入国家中，这种疾病的负担必将增加[2]。为了减轻这种影响，有必要完善我们对疾病过程的理解，以提高预防或治疗方法。
牡蛎蘑菇种植在谷物和豆科植物较差的饲料质量
摘要本研究探讨了在谷物和豆科植物上种植牡蛎蘑菇的生存能力，饲料质量较差，研究牡蛎蘑菇生产力以及对农业系统中质量，氮气和碳流的影响。将四种类型的稻草（小麦，玉米，Faba豆和大豆）用作蘑菇种植的底物。新鲜产量的变化很大，从玉米稻草的114％生物学效率到小麦稻草的58％，而干燥的产量范围从玉米稻草的9.2％生物量转化率到小麦稻草的3.8％。蘑菇的蛋白质含量在小麦稻草上的16.8％和面包豆稻草的23.2％之间变化，与稻草的氮含量相关。此外，结果表明，碳排放量的显着差异，范围从估计的3.5公斤（在小麦稻草上）到每公斤干蘑菇发射的2.6千克（在大豆稻草上）。这些发现强调了基材在蘑菇种植中的重要性，对农业资源管理和粮食生产产生了影响。取决于焦点，不同的底物可能被认为是最佳的。玉米稻草在这项研究中产生了大多数蘑菇，而大豆稻草则散发出最少的碳，而Faba Bean Straw产生了蛋白质含量更高的蘑菇，小麦稻草保留了最氮的含量。
摘要 三阴性乳腺癌（TNBC）是恶性程度最高的癌症类型之一，由于缺乏靶向治疗，预后较差
摘要 由于缺乏靶向疗法，三阴性乳腺癌 (TNBC) 是侵袭性最强的癌症类型之一，预后不良且死亡率高。TNBC 通常转移到大脑、骨骼和肺部。研究表明，A594 肺癌细胞和 MDA-MB-231 乳腺癌细胞的转移行为与 RAN GTP (RAN) 基因的过度表达之间存在相关性。本研究使用多种生物检测方法，试图通过专门针对 RAN 基因来研究甲苯咪唑作为抗癌剂的潜力。MDA-MB-231 乳腺癌细胞 (IC 50 7.5 µM) 和 A549 肺癌细胞 (IC 50 48.5 µM) 均对甲苯咪唑促进细胞生长的能力具有抗性。通过对两种细胞系进行 Annexin V 检测，证实了甲苯咪唑通过凋亡途径产生的细胞毒作用。此外，甲苯咪唑通过停止细胞周期、阻止菌落形成、侵袭和迁移以及降低两种细胞系中的 RAN GTPase 表达，表现出对 TNBC 的增强疗效。关键词：细胞凋亡、转移、迁移、增殖、Ran-GTP、TNBC。国际药物输送技术杂志 (2024)；DOI：10.25258/ijddt.14.2.62 如何引用本文：Al-Ramamneh RS、El-Tanani M、Muhana F、Alqaraleh M。甲苯咪唑通过破坏 RAN-GTP 调节抑制模型系统中的肿瘤生长并阻碍三阴性乳腺癌的侵袭。国际药物输送技术杂志。2024；14(2)：1011-1018。支持来源：无。利益冲突：无
GAO-23-105797，军事营房：较差的生活条件破坏了生活质量和准备
自美国国家航空航天局（NASA）考虑但尚未实施其航天器采集政策和标准以来，NASA已考虑但尚未实施自2019年网络安全要求以来。在2023年，美国宇航局发布了最佳实践指南，其中包含有关网络安全原则和控制，威胁参与者能力以及潜在的缓解策略的信息。但是，该指南对于航天器程序是可选的。NASA官员解释说，他们尚未将此指南纳入所需的收购政策和标准的一个关键原因是因为这样做的时间很长。GAO承认标准设定的过程可能需要时间，但是NASA必须为应要求的实践而这样做。 但是，官员们说，他们没有实施计划和时间范围，可以将其他安全控制纳入收购政策和标准中。 因此，NASA可能会出现不一致的网络安全控制的实施，并且缺乏保证航天器对攻击具有分层且全面的防御。GAO承认标准设定的过程可能需要时间，但是NASA必须为应要求的实践而这样做。但是，官员们说，他们没有实施计划和时间范围，可以将其他安全控制纳入收购政策和标准中。因此，NASA可能会出现不一致的网络安全控制的实施，并且缺乏保证航天器对攻击具有分层且全面的防御。
慢性踝关节不稳定性患者表现出增加的感觉运动皮层激活，并且与较差的单腿姿态相关性与较差的横向平衡能力相关：FNIRS研究
简介：慢性脚踝不稳定性（CAI）是一种肌肉骨骼状况，它是从急性踝关节扭伤中演变而来的，其潜在机制尚未达成共识。越来越多的证据表明，踝关节损伤后大脑的神经塑性变化在CAI的发展中起关键作用。平衡缺陷是与CAI相关的重要危险因素，但是关于与受影响个体平衡控制有关的感觉运动皮质可塑性的证据很少。本研究旨在评估单腿姿态期间CAI和未受伤个体患者之间的皮质活性和平衡能力的差异，以及这些因素之间的相关性，以阐明CAI患者平衡控制的神经生理变化。
尽管中和活性较差，但仍在体内感染 CoV-2
利益冲突：MSD 是 Inbios、Vir Biotechnology、Ocugen、IntegerBio、Moderna、Merck 和 GlaxoSmithKline 的顾问或顾问。OZ 和家族拥有 Moderna 的股票。Diamond 实验室已从 Moderna、Vir Biotechnology、Emergent BioSolutions 和 IntegerBio 的赞助研究协议中获得无关的资金支持。Ellebedy 实验室已从 Moderna、Emergent BioSolutions 和 AbbVie 的赞助研究协议中获得资金。AHE 已从 InBios International, Inc、Fimbrion Therapeutics、RGAX、Mubadala Investment Company、Moderna、Pfizer、GlaxoSimthKline、Danaher、Third Rock Ventures、Goldman Sachs 和 Morgan Stanley 获得咨询费和演讲费；是 ImmuneBio Consulting 的创始人，并从与 Leyden Laboratories BV 的许可协议中获得与当前研究中提供的数据无关的版税。 JST 和 AHE 是与 Abbvie 签订的许可协议的特许权使用费的获得者，该协议与本研究中提供的数据无关。JST 已从 Curevac 收取咨询费。
性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
严重主动脉狭窄中的定量液体超负荷会优化心脏损伤，并结局较差
在主动脉狭窄（AS）中，主动脉瓣姿势的逐渐变窄会增加左心室的后负荷。需要左心室（LV）适应以维持心脏输出。如果刺激刺激持续存在，LV补偿机制耗尽，导致向后失败，损害影响左心房，肺脉管系统以及最终的右心室。1这种心脏不足的过程伴随着肺部和全身交通拥堵。2–4，由于物理符号评估流体超载（FO）是不可靠的，因此有5个更敏感和特定的措施。生物阻抗光谱（BIS）允许对FO进行准确且可再现的定量。该方法的临床应用最初涉及透析的患者以进行干重目标，6，但最近也证明它在风险分层心脏患者中被证明是有价值的。2,3,7
未符合英国饮食指南的儿童，年轻人的心脏代谢健康较差
Buckland G，Taylor CM，Emmett PM，Northstone K.在校长儿童中遵守英国饮食指南与青春期/成年早期的父母纵向研究（ALSPAC）同学的青春期/成年早期的心脏代谢风险标记之间的预期关联。br j nutr。2023。doi：10.1017/s0007114523000685