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从山羊粪便，瘤胃液和瘤胃肠道的单宁降解细菌的隔离和鉴定
单宁蛋白是各种植物中存在的有毒多酚，由于其涩味和苦味而导致微生物攻击和植物保护。然而，家禽饮食中的单宁含量很高会导致消化不良，阻碍营养吸收和消化。有趣的是，占据动物瘤胃和胃肠道（GIT）的几种细菌可以耐受单宁蛋白，并通过挥动单肽酶降解它们。该研究旨在隔离和表征来自几个反刍动物标本的潜在降解细菌（TDB）。根据其在最小盐介质（MSM）琼脂上与0.2％单宁酸作为唯一的碳和能量来源，基于其单宁水解能力（MSM）琼脂分离的TDB。使用MSM琼脂平板上的单宁浓度增加，表征了分离株的最大单宁耐受性。此外，在五天的孵育中还评估了单胞酶活性。总共分离了42个单宁降解器，并根据产生的水解区域选择10个TDB进行进一步表征。分子鉴定表明脑杆菌（TDB536），麦尼比杆菌（TDB17），肌动杆菌鼻虫（TDB18、20、23、24、30、35）和葡萄球菌（TDB18、23、23、24、30、35）和葡萄球菌（TDB40）（TDB40）的存在。TDB17，TDB18和TDB24在1.0％时显示出最高的单宁酸耐受性，而TDB36和TDB40的耐受性为0.4％。每个TDB都显示不同的单胞酶活动，在五天的孵化期内，范围从11.56到42.08 U/mL。TDB5和TDB35在第2天的单旋酶活性明显更高（p <0.05）。同时，TDB23和TDB24在第4天显示最高的单胞酶（P <0.05）。在分离株中，粪便中的拟曲霉菌菌株AE6（TDB24）表现出最高的tannase活性（42.08 u/ml），并代表了最佳的TDB。孤立的菌株表明它们可以减少单宁饲料中单宁的抗鼻效应的能力。关键词：杆菌菌株，鉴定，单宁酶，单宁酸，单宁降解细菌
基于消元法的模数制数据差错控制
一些指标，例如生产率的提高会导致其他指标的下降，即结构复杂化、成本增加、可靠性降低等等[1-7]。随着处理整数数据的科学技术问题的不断复杂化，CSC 的发展趋势是提高整数算术运算的速度（生产率）和可靠性[3, 7-9]。近年来，信息技术领域的不同科学家和工程师团体在提高计算机系统计算的生产率、可靠性、生存力和可靠性方面取得的成果表明，在位置数系统 (PNS) 的限制内实现这些目标几乎是不可能的[9-13]。这是因为现代 CSC 在 PNS 中运行的主要缺点是：处理的数字之间存在位间关系。这些关系对CSC的架构和实现算术运算的方法产生负面影响，使设备复杂化，限制了执行算术运算的速度和可靠性。在这方面，在PNS中，通过增加时钟频率，使用并行数据处理的方法和工具以及使用不同类型的预留来提高CSC的性能[14-18]。基于计算并行化、利用可解任务和算法的一些属性来提高CSC生产率的基本方法并不能在每种情况下都提高CSC的生产率。它们的应用范围仅限于一类需要解决的任务。此外，人为分解算法本身、确定和分配独立计算分支及相关操作的过程需要大量的劳动力成本，而且一般来说，并行化任意算法并不总是可行的。应该指出的是，所有现有的提高 PNS 生产力的方法都有一个共同的缺点：无法解析在基本运算级别解决的最大算法。然而，这种方法并不总能解决 PNS 中执行算术运算的速度和可靠性的根本性提高问题。迄今为止，一方面对提高实时计算机系统性能的要求越来越高，另一方面无法通过使用现有的 PNS 来满足这些要求，这两者之间存在差距。这一事实导致需要找到提高生产力的方法，例如，基于在创建 CSC 时使用新的结构解决方案。近年来进行了科学研究，确定了提高计算机系统性能的有希望的方法，基于模数系统（MNS）[7-11]的使用，现有的研究较少关注MNS中位置运算的实现问题[13-15]，本文将重点解决这一问题。
使用非靶向液相色谱-高分辨率质谱法快速测定蜂蜜样品中的磺胺类药物残留
蜂蜜是世界各地消费的天然健康产品。由于蜂蜜的营养价值以及在现代医学中的药用活性，其消费量正在不断增加[1,2]。然而，在养蜂业中，一些养蜂人使用抗生素对抗多种细菌性疾病。因此，可以在蜂蜜中检测到微量抗生素[3]。在蜂蜜、牛奶、鸡蛋、鱼或肉等各种样品中都发现了抗生素残留（如磺胺类药物）[4–7]。最近，已经开发出各种策略来有效分析蜂蜜中的 SA 残留[8,9]。磺胺 (SA) 残留分析是一个主要关注点，因为这些药物的存在可能是一个公共卫生问题。此外，它可能导致抗生素耐药性致病菌的产生[10]。适当测定蜂蜜中极低浓度的 SA 是一项真正的分析挑战。已经采用各种分析方法来分析蜂蜜样品中的 SA 残留[11]。鉴于蜂蜜作为纯天然产品存在此类风险，欧盟已禁止在农业中使用 SA 类抗生素。欧盟还设定了蜂蜜等动物食品中 SA 的 MRL [12]。以初始物质（SA 及其代谢物）的总和为基准，SA 必须低于采用最佳分析方法得出的 LOQ。土耳其法律当局已禁止在养蜂业中使用抗生素 [13]。尽管最初建议使用磺胺噻唑进行控制，但由于在使用数月后在蜂蜜中发现残留物，因此已禁止使用。由于 SA 含量过高会带来这些问题，因此对 SA 的定量分析是一个主要关注点，必须对其进行监测才能检测出食品（如蜂蜜）中是否存在 SA。因此，开发更灵敏、更先进的分析方法来测定如此低含量的 SA 残留至关重要。当今全球市场对食品安全和质量的关注度越来越高。因此，开发新的、先进的分析方法至关重要。对于食品组学而言，主要挑战之一是改进分子水平上有关有害化学物质作用的有限信息[14]。从这个意义上说，将现代分析方法与组学方法相结合，可以提供一种强有力的工具来应对检测食品中痕量潜在有害化学化合物的挑战[15]。LC-HRMS（高分辨率MS）是针对复杂基质进行靶向或非靶向（非靶向）筛选的最有力工具之一，因为该技术具有许多独特的优势，例如高分辨率、
研究论文U形的甘油三酸酯与NAFLD的正常血糖男性中糖尿病的风险之间的相关性：人口基数同类
背景：血清甘油三酸酯（TG）是非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的重要生物标志物，TG与2型型糖尿病之间的关联仍在争议中，一些研究表明TG升高会增加T2DM的风险，而其他则表示负面关系。这些有争议的发现可能部分是由于将参与者纳入NAFLD。NAFLD患者中TG与2型糖尿病型糖尿病之间的关联尚不清楚。因此，这项研究旨在表征基线TG水平与与NAFLD的雄性日本男性队列中的基线TG水平与入射2型糖尿病的关系。方法：从2004年至2015年进行的Nagala（GIFU地区纵向分析中的NAFLD）研究总共有1221名NAFLD的男性。COX比例危害模型，以检查基线TG浓度与2型糖尿病入射之间的关系。探索了两种绘制的线性回归模型，以评估基线TG水平通过使用平滑函数对2型糖尿病发射的阈值效应。结果：在6。05年的中位随访期间，基线时有39名NAFLD的男性患有2型糖尿病。在完全调整混杂因素后，NAFLD的男性的基线TG浓度与基线TG浓度显着相关，TG水平的每10 mg/dl升高将事件糖尿病的风险增加8.5％（HR = 1.085，hr = 1.085，CI = 1.039-1.139-1.132; p <0.001; p <0.001; p <0.001）。然而，在TG三位脉中，未观察到2型糖尿病发生率和TG水平之间的典型剂量依赖性正相关。有趣的是，TG浓度与2型糖尿病的风险之间的U形关联通过两种形式的线性回归分析揭示了。基线TG浓度低于阈值（TG <53mg/dL）与2型糖尿病的风险负相关。随着基线TG水平的每次10mg/dl增加，2型糖尿病的风险降低了近59％（HR = 0.413，95％CI = 0.220-0.778）。相比之下，当TG水平高于阈值（TG> 53mg/dl）时，每10mg TG海拔高度（HR = 1.091，95％CI = 1.046-1.137），入射糖尿病的风险增加了9.1％。结论：在男性正常血糖日本人群中，基线TG水平与2型糖尿病的ID型糖尿病之间观察到了U形关系，尽管应谨慎地将发现向其他人群推断出来。
为 2024 年大选的生成式人工智能做好准备
简介 过去一年，生成式人工智能技术的快速发展为民主带来了新的挑战，也带来了一些新的机遇。本文基于研究概述了生成式人工智能的潜在影响，并提供了保护选举过程的最佳实践。我们审查的目的不是推荐许多具体的法律或政策行动，而是促进选民、记者、民间社会、技术领袖和其他利益相关者清楚地了解人工智能对选举民主的风险和前景，希望促进对这些问题的更有成效的公开讨论。 民主依赖于选举问责制。选民被要求选出他们支持的候选人，解雇他们认为工作做得不好的政客。因此，民主需要一个健康的信息环境，选民可以在其中监督政客在做什么，了解候选人当选后承诺做什么，并评估应对社会挑战可能需要哪些政策。通过促进自动创建难以与人类生成的内容区分开来的高度详细的文本、图像和视频，生成式人工智能可能会对信息环境产生负面影响。它可以被用来制造虚假或误导性信息，助长人们对信息可靠性的普遍激进怀疑或虚无主义，甚至允许政治参与者将真实的、有害的信息视为人工智能生成的假新闻。通过协助创建微目标政治内容（例如，用于在线政治广告），生成式人工智能可能会使选民两极分化，或加剧政治分裂感，人们生活在不同的信息环境中，或被操纵投票给错误的候选人，或根本不投票。生成式人工智能还为能够进行类似人类对话的聊天机器人提供动力。初创公司、竞选活动和其他参与者可能会使用这些聊天机器人进行政治对话。这可能本身并不成问题——事实上，我们可以想象，参与度的提高会让选民更加知情。但有些人可能会反对这些对话的不真实性、情感操纵的可能性，或有意或无意传播虚假或误导性信息。此外，极端组织可能会利用这些聊天机器人招募人们加入他们的事业。最后，更普遍地说，生成式人工智能的发展可能会导致在线信息生态系统进一步集中化，少数大型科技公司将决定哪些想法和价值观可以表达，哪些是禁忌。这可能会威胁言论自由，进一步削弱美国人对政治环境的信任。然而，作为一项极具前景的新技术，生成式人工智能也为民主治理带来了希望。研究人员已经在研究如何创建可以与人讨论政治的聊天机器人。由于生成式人工智能擅长合成大量信息，如果
质子泵抑制剂与癌症：现状
幽门螺杆菌感染和 Zollinger-Ellison 综合征，以及预防高危患者（年龄 > 65 岁，有胃肠道溃疡病史或同时接受抗血小板、抗凝或皮质类固醇治疗）的非甾体抗炎药 (NSAID) 相关胃肠道病变（Strand 等人，2017 年）。许多此类疾病通常需要长期治疗，这增加了患者发生临床上显著的药物相互作用的可能性。此外，标签外处方已被广泛报道，特别是在功能性消化不良和预防非风险患者 NSAID 引起的胃十二指肠病变方面（Lassalle 等人，2020 年）。自 1980 年代后期推出市场以来，PPI 在许多国家的使用都有所增加。例如，在法国，2015 年有超过 1500 万拥有医疗保险的人（占法国成年人口的近三分之一）是 PPI 使用者（Singh 等人，2018 年；Lassalle 等人，2020 年）。在一项研究中，三分之一的患者无法确定 PPI 指征，四分之三的 NSAID 预防性处方没有发现可测量的风险因素（Lassalle 等人，2020 年）。大约 20% 的癌症患者使用 PPI（Kinoshita 等人，2018 年；Tvingsholm 等人，2018 年；Sharma 等人，2019 年）；然而，PPI 通常会被过量用于治疗化疗的副作用（如 GERD）或作为与皮质类固醇或 NSAID 联合治疗的预防措施（Lassalle 等人，2020 年）。总体而言，PPI 被认为不良事件很少，因为它们通常耐受性良好。然而，据报道，PPI 与胃肠道疾病（恶心、腹痛、传输障碍）、离子吸收障碍（低镁血症、铁缺乏、维生素 B12 缺乏）、肾衰竭、感染（肺炎、艰难梭菌感染、腹膜炎）和骨折有关（Singh 等人，2018 年；Yibirin 等人，2021 年）。此外，PPI 还参与各种药物 - 药物相互作用 (DDI) (Wedemeyer 和 Blume，2014 年；Strand 等人，2017 年；Patel 等人，2020 年；Uchiyama 等人，2021 年)。通过提高胃液 pH 值，PPI 会影响胃液 pH 依赖性药物的吸收。事实上，某些弱碱性药物的胃液 pH 值升高会导致溶解度降低，随后的吸收率也会降低 (Wedemeyer 和 Blume，2014 年；Patel 等人，2020 年)。PPI 也可能影响药物消除，因为它们是有机阳离子转运蛋白 (OCT，参与底物药物的肾脏排泄) 和 P-糖蛋白流出转运蛋白的潜在抑制剂 (Wedemeyer 和 Blume，2014 年；Patel 等人，2020 年)。 PPI 主要在肝脏中通过细胞色素 P450 酶 (CYP) 系统代谢，主要是 CYP2C19 和 CYP3A4 ( Wedemeyer and Blume, 2014 )。它们能够作为 CYP 的抑制剂或诱导剂；抑制 CYP 会增加全身对药物的暴露量 (Patel 等人，2020 年)。奥美拉唑对 CYP2C19 具有高亲和力，对 CYP3A4 具有中等亲和力，因此具有相当大的 DDI 潜力 (Wedemeyer and Blume, 2014 年)。埃索美拉唑也能在临床上显著抑制 CYP2C19，而其他 PPI 对 CYP2C19 的抑制在临床上并不重要 (Patel 等人，2020 年)。然而，只有少数涉及 PPI 的 DDI 具有临床意义 (Wedemeyer and Blume, 2014 年)。尽管如此，
伊拉克II型糖尿病外周患者的Apelin水平的估计
摘要：2型糖尿病（T2DM）是一种慢性和进行性疾病，会影响世界各地的人们。如果疾病无法正确管理，并发症的风险随着年龄的增长而增加。糖尿病神经病是由过量的血糖和脂质水平引起的，导致神经损伤。apelin是一种在不同人体器官（包括中枢神经系统和脂肪组织）中发现的肽激素。这项研究的目的是估计2型糖尿病和糖尿病周围神经病（DPN）伊拉克患者的呼吸暂停素水平，并显示外周神经损伤的程度。当前的研究包括120名参与者：40例糖尿病患者，40例糖尿病外周神经病患者和40名健康人作为对照，年龄范围为34-66岁，年龄和性别匹配。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。 结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。 与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。 结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。 结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。 与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。 结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。本研究得出的结论是，增加的阿位蛋白水平在神经病发病机理中具有重要作用，并且可以确定外周神经损伤因其在中枢神经系统中的存在而受到血液中的高水平。此外，增加BMI，脂质过多和疾病持续时间在DM和神经病中表现出逐渐逐渐的作用，并对神经造成损害，并在并发症的发展中起作用。关键词：丙链书，体重指数，糖尿病外周神经病，糖基化血红蛋白，脂质概况，2型糖尿病梅利氏菌介绍：II型糖尿病（T2DM）与pancreatig beta-cellition inseul Insulin Insulin（Insulin Insulin inseulin Insulin in Insulin in Insulin inseul inseul inseul in Inseul inseul in Inseul in Insulin in Inseul inseul insecte in Insepece）（T2DM）。糖尿病的两种病理生理发育途径的比例重要性因人而异，种族与族裔群体不同。长期血糖升高会导致严重的并发症，例如视网膜病，可能导致视力丧失，肾病，可能导致肾脏衰竭和血管