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引用狗和c的Elik T（2024）内分泌代谢中肠道菌群的研究趋势：主题和文献计量分析。正面。
肠道分子对于人体来说是必不可少的。据估计，我们体内的微生物共同占人类细胞数量的十倍（Qin等，2010）。最近的证据强烈表明，这些微生物的功能几乎像额外的器官，积极参与塑造和维持我们的生理学（Qi等，2021）。肠道微生物群在调节激素水平，对宿主激素的反应甚至产生其激素方面起关键作用（Sudo，2014年）。因此，它被认为是完全闪烁的内分泌器官，其作用范围延伸至遥远的器官和途径（Qi等，2021）。微生物群和激素之间的复杂关系对健康，行为，代谢，免疫和繁殖的各个方面具有深远的影响（Neuman等，2015）。健康的肠道微生物群由6个门组成，包括富公司，细菌植物，肌动杆菌，proteeobacteria，fusobacteria和verrucomicrobia（Crudele等，2023; Hamjane et al。，2024）。两个门的富公司和细菌剂占肠道菌群的90％（Hamjane等，2024）。菌群组成的变化会显着影响健康。这些变化可以在原因或后果的背景下进行评估。然而，不可否认的是，肠道菌群与我们身体的系统协同作用，以深刻影响健康。微生物群和激素之间的相互作用是双向的。在William的评论中所证明的是，激素具有直接影响菌群多样性和组成的能力，而相反，微生物群可以调节激素的产生并介导激素功能（Williams等，2020）。肠道菌群的组成因性激素，下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴和胰岛素的失调，喂养行为和肥胖（Yoon and Kim，2021; Farzi et al。，2018; Kelly et al。，2018; Kelly et al。，2015; rusch et;肠道菌群通过与胰岛素，生长素素和GLP-1等激素相互作用，在调节喂养行为和代谢中起关键作用（Williams等，2020）。研究肠道菌群与肥胖之间关系的研究解释了肠道微生物群可以改变宿主代谢以及不疾病的肠道肠菌群在肥胖发展中的作用（Qi等，2021; Angelakis等，2012; Everard et el。，Everard等，2013; Everard等，2013）。肠道菌群产生的数十种代谢产物会影响能量调节和胰岛素敏感性（Qi等，2021;Wahlström等，2016）。代谢物，例如短链脂肪酸（SCFA）和胆汁酸在代谢综合征的中心病理中起重要作用，例如胰岛素抵抗；这些代谢物是影响能量平衡和胰岛素敏感性的肠道菌群的产物（Wahlström等，2016; Den Besten等，2015）。此外，抗糖尿病药物通过促进负责SCFA产生的微生物群生长，从而对丁酸酯和丙酸酯的水平产生积极影响。了解肠道细菌代谢物在内分泌疾病发展中的各种影响对于发现针对代谢疾病的新靶标和新药的发展至关重要。这些微生物群驱动的效应的潜力是深刻的，需要进一步研究其基础。
为什么在生物信息学中的概率和统计数据？
•序列比对：检测DNA或蛋白质序列之间的相似性。•系统发育树重建（“生命之树”）•基因预测（隐藏的马尔可夫模型）•分析微阵列数据（多个测试，多变量分析）•爆炸搜索（随机步行，极值）•分析计算机模拟，网络等。•更多！
原始调查 | 肿瘤学 免疫疗法与使用 Defini 治疗的脑转移癌患者的生存期之间的关联
a 由于各组相互排斥，因此开发了三种不同的多变量分析模型。所有三种模型均根据诊断年龄、种族、医院类型、合并症评分和肿瘤类型进行了调整。化疗加免疫治疗模型还包括收入，而放化疗加免疫治疗模型则包括收入和诊断年份以及其他因素。
QTFlow：...
摘要 - 在当代电子设计自动化（EDA）工具中，安全通常会倒退到权力，性能和区域优化的主要目标。通常，安全分析是手工进行的，导致设计中的脆弱性尚未注意到。安全意识的EDA工具协助设计师识别和删除安全威胁，同时牢记性能和领域。剪边方法采用信息流量分析来识别设计结构中的无意信息泄漏。当前信息泄漏检测方法使用定量信息流量分析来量化泄漏。但是，处理顺序电路由于时间不足的性质，俯瞰定时频道和引入误报而对最先进的技术构成了挑战。为了解决此问题，我们介绍了QTFlow，这是一个对定时敏感框架，用于量化设计阶段的硬件信息泄漏。说明其对开源基准测试的有效性，QTFlow自主识别时序通道并降低了与当前状态的技术相比，由时间无关分析引起的所有误报。索引术语 - 定量信息流量，指示性，硬件安全性，时机渠道
基于可再生能源的能源综合体在自主消费者供电系统中的效率多元分析
本研究的目的是对独立消费者能源供应系统中基于可再生能源的能源池进行多变量分析。该研究提供了优化基于可再生能源（RES）的能源综合体（EC）的主要参数和过程的数学公式，以向约旦哈希姆王国的许多独立农村消费者提供能源。方法和计算模型可以考虑额外的条件和约束、数据，从而为计算模型提供灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和指南将提高约旦政府基于对替代能源的依赖的竞争力和成本效益，并改善农村低能源独立消费者的总体成本。本文致力于解决开发基于可再生能源的能源综合体在自主消费者电力供应系统中效率的多变量分析技术解决方案的问题。然而，目前的全球趋势是电解器和燃料元件的成本下降，而其可靠性提高。为了研究氢储存系统应用的经济效率，计算程序中包含了两个模型。在第一个模型中，柴油价格的上涨与通货膨胀相对应，在第二个模型中，柴油价格的上涨每年超过通货膨胀率 5-10%。关注第一个选项表明，使用氢储存系统在经济上不可行。
威尔士的气候变化和健康：公众的观点
在2021年10月至2022年2月之间，在威尔士进行了全国代表性的公共调查。16岁及以上的居民有资格参加。为了克服COVID-19引起的数据收集的破坏，使用了三种数据收集方法：面对面，电话和在线。共有2,269名居民参加：947面对面，电话为620，在线702。有关调查方法的更多信息可在威尔士的报告气候变化和健康中获得：公众的观点7。有关本报告中显示的数据百分比使用加权数据（按年龄组，性别和剥夺五分之一（基于多重剥夺的威尔士指数））来表示威尔士人口。使用多变量分析（广义线性模型：二进制逻辑回归），包括年龄组，性别，性别，剥夺五分位数，位置（农村或城市）和最高资格（无资格，中学，中学，大学/大学/六年级，高等教育/高等教育/大学/二次相关; abbbreds in Chipsiped obbbeciped''，使用多变量分析（广义线性模型：二进制逻辑回归）确定了人口统计组之间的显着差异。 “大学/6号”，“更高”和“专业”）。多元分析使用未加权数据。
菌血症的危险因素及其对复杂社区获得的尿路感染的临床影响
摘要：菌血症在某些感染中与严重程度有关；但是，它对尿路感染预后（UTI）的影响仍然存在争议。我们的目标是确定细菌血症的危险因素及其对复杂社区获得性尿路感染的住院患者的临床影响。，我们对被复杂社区获得的UTI的医院录取的患者进行了前瞻性观察性研究。比较了有或没有菌血症患者的临床变量和结果，并进行了多变量分析以鉴定菌血症和死亡率的危险因素。在279例社区获得性尿道的患者中，有37.6％的人具有阳性的血液培养。通过多变量分析的菌血症的危险因素是温度≥38℃（p = 0.006，或1.3（95％CI 1.1-1.7））和procalcitonin≥0.5ng/ml（P = 0.005，或8.5（95％CI 2.2-39.4））。院内和30天死亡率分别为9％和13.6％。快速沙发（P = 0.030，或5.4（95％CI 1.2-24.9））和Barthel指数<40％（P = 0.020，或4.8（95％CI 1.3-18.2））与30天的死亡率通过多变量分析有关。然而，菌血症与30天死亡率无关（P = 0.154，或2.7（95％CI 0.7-10.3））。我们的研究发现，高热社区获得的UTI和降低的降钙素是菌血症的危险因素。菌血症患者的结局稍差一些，但死亡率没有显着差异。
单元1分类用于执行统计分析的数据，研究人员或分析师收集了各种数据。信息
当数据涉及三个或多个变量时，将其分类为多变量。这种类型的数据的示例假设广告商希望比较网站上四个广告的普及，然后可以对男性和女性进行点击率，然后可以检查变量之间的关系。它类似于双变量，但包含多个因变量。对此数据进行分析的方法取决于要实现的目标。一些技术是回归分析，路径分析，因子分析和方差多变量分析（MANOVA）。
格林维尔警察局 2023-2027 年战略计划
GPD Communications 是经国家紧急电话号码协会 (NENA) 认证的中心，其运营标准超出了国家标准。满足维持这一标准的需求并支持国家升级到下一代 9-1-1 的需求——这是一项多年的努力，旨在提高准确性、性能并集成新的蜂窝和技术功能。关键领域是无线电通信、互操作性、地图绘制、培训、录音存档和软件改进。2- 进行全部门工作量分析。审查负载平衡、部署、工作
LIV1 表达在早期乳腺癌及分子亚型中的预后和预测价值
摘要：背景：LIV1 是一种跨膜蛋白，通过开发抗体-药物偶联物 (ADC)，可能成为新的治疗靶点。关于临床乳腺癌 (BC) 样本中 LIV1 表达的评估研究很少。方法：我们分析了 8982 例原发性 BC 中的 LIV1 mRNA 表达。我们寻找 LIV1 表达与临床病理数据之间的相关性，包括无病生存期 (DFS)、总生存期 (OS)、病理化疗完全缓解 (pCR) 以及 BC 中使用或正在开发的抗癌药物的潜在脆弱性和可操作性。对整个人群和每个分子亚型分别进行分析。结果：在多变量分析中，LIV1 表达与良好的预后特征以及更长的 DFS 和 OS 相关。然而，在蒽环类新辅助化疗后，高 LIV1 表达患者的 pCR 率低于低表达患者，包括在根据等级和分子亚型调整的多变量分析中。 LIV1 - 高肿瘤对激素疗法和 CDK4/6 抑制剂敏感的概率较高，对免疫检查点抑制剂和 PARP 抑制剂敏感的概率较低。单独分析时，这些观察结果根据分子亚型而不同。结论：这些结果可能通过确定每种分子亚型中 LIV1 表达的预后和预测价值以及对其他全身疗法的相关脆弱性，为 LIV1 靶向 ADC 的临床开发和使用提供新的见解。