XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助
计算机辅助评估目标和生物学 -
抽象背景：哌啶与各种分子碎片结合的独特能力使得可以使用其化学结构来创建具有潜在药理作用的新药。然而，需要初步研究来预测新化合物的活性，以确定进一步的临床前研究的方向。目的：本研究旨在通过In Silico方法确定新哌啶衍生物的生物活性的潜在靶标和光谱。材料和方法：在本研究中分析了在Bekturov化学科学研究所合成的三种新的哌啶衍生物对靶标的影响以及生物活性的影响。使用Web工具SwisStargetPrediction在计算机中研究了这些化合物的化学结构，以识别最可能的蛋白质靶标。Pass（预测物质的活动光谱）在线工具用于预测研究化合物的药理活性。结果：新的修饰哌啶衍生物能够影响不同的酶，受体，运输系统，电压门控离子通道，从而提供了适用于各种医学领域的广泛的生物学活动。这些物质代表了对癌症治疗，中枢神经系统疾病的兴趣，例如局部麻醉，抗心律失常和抗菌剂，并且在临床前研究中表现出了药理学活性的希望。关键词：哌啶衍生物，计算机预测，生物活动光谱，swisstargetprediction，Pass，in Silico结论：对上述结果的全面分析得出的结论是，所研究的化合物应被视为设计具有广泛实际应用的新型高效药物的潜在物质。
辅助技术考虑表格
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模
学校辅助技术（AT）培训
从定性的访谈中，参与者提到，他们的最大进步以及导致学校变化最大的访谈是他们对能够识别和建议对学生的潜在有用类型的信心。在某些情况下，这是在课程中参与者建立了与学校IT部门合作的信心之后，在何处以及如何采购不同类型的AT。，一些更专业的学校已经有用于某些学生使用的经验，该课程帮助他们扩展了更容易获得，免费或更实惠的AT的知识，而与已经使用的高度专业化，昂贵的相比，可以更广泛地实施。
T 滤泡辅助细胞
摘要 利用免疫检查点抑制剂 (ICI) 的癌症免疫疗法彻底改变了多种癌症类型的治疗方法。由于这些治疗的潜在机制在于干扰通常会削弱强效抗肿瘤免疫力的抑制信号，例如细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA-4) 和程序性细胞死亡蛋白 1 (PD- 1)：程序性死亡配体 1/2 (PD-L1/2) 通路，因此这也可能促进对无关抗原特异性的过度适应性免疫反应也就不足为奇了。临床上越来越多地观察到的基于 ICI 的癌症免疫疗法的副作用之一是免疫相关不良事件 (irAE)，包括各种类型的自身免疫。然而，确切的病因尚不完全清楚。T 滤泡辅助 (Tfh) 细胞为 B 细胞提供强效抗体反应的重要帮助，它们在肿瘤组织中的存在通常与几种实体肿瘤实体的更好结果相关。重要的是，这些 CD4 + T 细胞表达非常大量的 PD-1 和其他共刺激和抑制受体。在这里，我们提出了一个假设，即针对 CTLA-4 或 PD-1 及其配体 PD-L1 会对接受这些 ICI 的患者的 Tfh 细胞功能产生重大影响，从而提供了 ICI 治疗与继发性自身免疫发展之间的联系。
恢复辅助通过空间技术-SAHC- ...
中风是全球第二个最常见的死亡原因，也是成人发作和长期可获得的残疾的最常见原因（Bonita等，2004； Lopez等，2006），会对神经，肌肉，心脏，心脏，肺和胃肠道系统产生有害影响。脑出血（ICH）是一种毁灭性的中风形式，死亡率高，预后不良（Mendelow等，2015）。几乎所有在中风住院的患者都遭受一个或多个医学或神经系统不良事件（Langhorne等，2000； Ingeman等，2010）。中风后的第一个月发生的死亡中，几乎50％可能是由于与不动性相关的不良事件引起的（Lavados等，2007）。通过长期锻炼将有氧和抵抗性训练结合起来，以增强美国心脏协会在患者日常活动中的灵活性，平衡和协调性，以增强其灵活性，平衡和协调性，并由美国心脏病联盟（American Heart Cosisiation）与已发表的特定指南（Gordon等，2004）。然而，这些患者的限制性流动性及其无法正确行使，导致需要替代G负载康复技术。
质子与光子辅助放疗
客观的脊架是颅底的罕见肿瘤，脊柱被认为是由胚胎脊索的遗迹产生的。这些肿瘤是局部攻击性的，并且在切除和辅助放疗后经常复发。质子疗法已被引入了组织的选择，因为与传统的光子放射疗法相比，质子梁技术提供的精确度更高。这项研究旨在通过应用基于树的机器学习模型来比较接受质子的合唱患者与光子放射疗法的复发。审查了梅奥诊所的所有切除术后辅助质子或光子放射疗法的患者的临床记录。提取了患者人口统计学，手术类型和放射疗法，肿瘤复发和其他变量。决策树分类器经过训练和测试，以根据看不见的数据使用80/20拆分来预测长期复发。发现了接受手术的55.2±SD年龄为55.2±13。4年的患者，并确定了治疗脊髓瘤的辅助质子或光子疗法；大多数患者是男性。总体切除术。质子治疗是最常见的辅助放疗（84.9％），其次是常规或外束放射疗法（9.4％）和立体定向放射外科手术（5.7％）。接受质子疗法的患者出现40％的复发性可能性，明显低于接受非普罗顿治疗治疗的患者观察到的88％。对肿瘤切除量和肿瘤位置的逻辑回归分析进行了确认，这表明质子辅助放疗与复发风险降低有关（OR 0.1，95％CI 0.01-0.71; P = 0.047）。决策树算法预测复发，精度为90％（95％CI 55.5％–99.8％），在接受辅助质子疗法的总体切除术的患者中观察到了最低的复发风险（23％）。切除后的结论，与光子疗法相比，辅助质子治疗与脊髓瘤复发的风险较低有关。所描述的机器学习模型能够根据所使用的肿瘤切除和辅助放射疗法的方式来预测肿瘤进展。
新兴市场的辅助技术创新
残障创新作为一种投资机会，以及残障包容作为整体投资视角，潜力巨大，但在全球范围内，这仍然是一个尚未填补的空白。了解不断发展的辅助和包容性技术领域对于发现机遇至关重要。通过探索区域生态系统和市场复杂性，我们可以提供投资基础，为投资者提供新市场知识，并扩大辅助技术的投资组合机会。该地图是公共和私人参与者联盟首次发布的，它对新兴市场中辅助技术和残障创新生态系统的主要创新者和利益相关者进行了可视化。该地图重点关注不同类型的数字技术驱动和包容性初创企业和组织，它们正在为非洲、拉丁美洲、中东和亚洲的残障人士创造从假肢到数字手语软件的最先进解决方案。