Перинатальное применение ампициллина изменяет профили желчных кислот и ацилкартинок в материнских фекалиях мышей.

Повреждение печени, вызванное сепсисом (ППС), является одной из важных причин смертности у пациентов в реанимации, что серьезно влияет на клинический прогноз. Веделактон (ВЛ) обладает гепатопротективными свойствами, однако его клиническое применение ограничено плохой растворимостью и недостаточной способностью к целевой доставке. В данной работе была разработана инновационная система доставки препаратов на основе экзосом (Экзо), нагруженная ВЛ (Экзо@ВЛ). Целью было повысить эффективность целевой доставки и терапевтические результаты ВЛ в печени. Экзо были извлечены из линии клеток макрофагов мышей RAW264.7 методом дифференциального центрифугирования, и ВЛ был успешно загружен с помощью ультразвукового инкубирования. Экзо@ВЛ были охарактеризованы с помощью трансмиссионной электронной микроскопии (TEM), анализа размера частиц и НТА, что подтвердило их структурную пригодность в качестве экзогенного агента. Метка DiR показала, что Экзо@ВЛ обладает значительно повышенной способностью к целевой доставке в печень по сравнению с ВЛ. Безопасность была подтверждена тестом на окраску гематоксилином и эозином (ГЭ). В моделях ППС Экзо@ВЛ продемонстрировало лучшую гепатопротекцию по сравнению с ВЛ. За пределами противовоспалительной активности, проявленной снижением уровня воспалительных цитокинов, Экзо@ВЛ усилило антиоксидантную функцию и эффективно задерживало фероптоз. Важно отметить, что фармакологическое подавление ML385, селективного ингибитора Nrf2, подтвердило критическую регулирующую роль пути Nrf2 в медиации этих многофункциональных защитных эффектов для печени. Настоящее исследование положило начало разработке целевой наноплатформы на основе Экзо (Экзо@ВЛ) для терапии ППС. Механизм исследования выявил потенциальную терапевтическую стратегию для ингибирования окислительного стресса и фероптоза путем регуляции оси Nrf2/SLC7A11/GPX4. Эта подготовка предлагает новую нанотерапевтическую стратегию, которая сочетает высокую эффективность и безопасность для лечения ППС. Эти результаты также закладывают теоретическую основу для клинической трансляции систем доставки препаратов на основе экзосом.

В данном исследовании была разработана и проанализирована математическая модель для Муринги с целью управления природными вредителями плантации через интегрированное управление вредителями (ИУВ). Биоп pesticides являются дорогими, трудными в применении и требуют длительного процесса. Однако данный метод будет более эффективным и менее затратным, если в сельскохозяйственную систему будут добавлены химические пестициды наряду с биоп pesticides. Здесь мы рассматриваем использование интегрированного управления вредителями (ИУВ) в сочетании с химическими и биологическими пестицидами. Мы определяем, какой параметр может привести к смене стабильности. Используя теорию оптимального управления, был установлен идеальный профиль концентрации для обоих типов пестицидов, чтобы уменьшить побочные эффекты и максимизировать экономику процесса. Численные симуляции подтверждают основные результаты.

Исследуются переживания пожилых людей и формальных опекунов в контексте создания ценности в уходе за недержанием, сосредотачиваясь на стратегиях туалетирования и сдерживания, в связи с рамочной концепцией Искусства Связи. Качественный, исследовательский дизайн. Интервью были проведены с 14 пожилыми людьми. Индивидуальные интервью и фокус-группы были организованы с 14 формальными опекунами. Проведен абдуктивный качественный контент-анализ, чередующий дедуктивную интерпретацию, основанную на трех темах рамки, и индуктивный анализ данных интервью. В связи с темой совместного ухода участники выделили установление связи и уважение предпочтений, что соответствовало рамочной концепции, в то время как доверие было менее заметным. В персонализированном уходе удовлетворение индивидуальных потребностей описывалось способами, которые расширяли рамку: пожилые люди подчеркивали важность времени, в то время как формальные опекуны акцентировали внимание на индивидуализации подгузников для взрослых. Поддержание самодостаточности акцентировалось формальными опекунами, как и в рамке, но различалось у пожилых людей. В теме рефлексивного ухода проявление эмпатии и поддержание достоинства были ценностями пожилых людей в домах престарелых и формальных опекунов, что соответствовало рамке. Результаты выявляют аспекты ухода, которые способствуют созданию ценности в уходе за недержанием для пожилых людей, получающих помощь в туалетировании и применение стратегий сдерживания. Хотя рамка предоставила полезную структуру, выявились различия между мнением пожилых людей и формальных опекунов о том, что они считают важным. Это указывает на необходимость разработки инструмента самооценки для оценки удовлетворенности пожилых людей помощью, которую они получают. Результаты дают представление, которое может помочь повысить осведомленность о ценности содействия благополучию пожилых людей в практике повседневного ухода за недержанием. Результаты могут служить основой для политики общественного ухода, направленной на улучшение ухода за недержанием для пожилых людей.

Диагностика традиционной китайской медицины (ТКМ), особенно через осмотр языка, сталкивается с постоянными проблемами субъективности и воспроизводимости. Применение многомодального искусственного интеллекта для клинических задач ТКМ, таких как дифференциация синдромов и генерация рецептов, значительно затруднено семантическим разрывом между визуальными характеристиками языка и текстовым обоснованием, а также отсутствием масштабных, стандартизированных наборов данных. Для решения этих проблем мы представляем MMIR-TCM, новую структуру, которая эмулирует процесс диагностики экспертов ТКМ, интегрируя многомодальную языковую модель с сегментацией, дополненной памятью и генерацией, основанной на извлечении. Используя архитектуру, состоящую из трех этапов, MMIR-TCM интегрирует модуль Memory-SAM, не требующий обучения, для надежного извлечения языка, уточненную модель Qwen3-VL для генерации структурированной диагностики языка и компонент RAG на основе Qwen3 для генерации обоснованной клинической поддержки принятия решений. Структура была разработана и валидирована с использованием MedTCM, нового крупномасштабного многомодального набора данных, который мы представляем специально для углубленных исследований ТКМ. Для правильной оценки клинической точности нашей структуры, которую существующие метрики не могут отразить, мы также разработали TDEU, доменно-специфическую оценочную метрику, учитывающую семантическое понимание и диагностическую важность. Наши комплексные эксперименты демонстрируют, что MMIR-TCM значительно превосходит ведущие модели.

Классификация ультразвуковых изображений имеет важное значение для компьютерной диагностики. Однако современные методы часто игнорируют клинические приоритеты, что приводит к плохой обобщаемости в сложных сценариях и отсутствию интерпретируемости, что ограничивает клиническое применение. Чтобы решить эти проблемы, мы нацелены на разработку модуля медицинских приоритетов, который можно бесшовно интегрировать в существующие конвейеры для повышения как диагностической эффективности, так и интерпретируемости. В данной статье мы предлагаем двухветвевую структуру классификации ультразвука, основанную на атрибутах, которая вводит независимые от домена медицинские атрибуты-приоритеты, улучшая обобщаемость и предоставляя интерпретируемые доказательства. В частности, базовая ветка следует традиционным архитектурам и предсказывает категории изображений с помощью полностью связанного классификатора. Ветка, ориентированная на атрибуты, вводит независимые от домена атрибуты в качестве приоритетов и производит интерпретируемые человеком подсказки для принятия решений. Наконец, адаптивный модуль принятия решений объединяет две ветви в зависимости от данных для получения окончательного предсказания. Эксперименты по различным задачам классификации ультразвука демонстрируют, что наш подход можно интегрировать в несколько основных и современных методов с низкими накладными расходами, постоянно улучшая точность и интерпретируемость.

В данной статье представлен практический каркас поддержки решений в области человеческих ресурсов (HR) для малых компаний и стартапов, основанный на мультидоменной матрице (MDM). Этот каркас решает три ключевые задачи, с которыми сталкиваются малые организации: сложные взаимозависимости между компонентами организации; отсутствие систематических аналитических инструментов для принятия решений в области HR; и необходимость быстрого реагирования в быстро меняющихся организационных средах. Предлагаемый каркас формулирует управление человеческими ресурсами стартапов как проблему структурного моделирования в мультидоменной среде, где участники, навыки и проекты являются взаимосвязанными доменами внутри интегрированной MDM. На основе этого представления каркас предоставляет рекомендации по качественному анализу и количественные метрики для диагностики состояния HR в организации и поддержки решений по перераспределению нагрузки, найму и развитию навыков. Проводится тематическое исследование принятия HR-решений на основе MDM для стартапа в начальной стадии, чтобы продемонстрировать практическую применимость каркаса. Применение показывает, что каркас может выявлять дисбалансы в нагрузке, выявлять ключевого участника с чрезмерной нагрузкой и информировать о последующих решениях по найму. Каркас может быть применён и после найма нового участника для отслеживания изменений в мультидоменной структуре организации и поддержки непрерывной диагностики HR.