【摘 要】
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Since the first reported case in December of 2019,the coronavirus disease 2019(COVID-19)has became an inter-national public health emergency.So far,there are more than 228,206,384 confirmed cases including 4,687,066 deaths.Kidney with high expression of a
【机 构】
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Translational Medicine Centre,Jiangxi University of Chinese Medicine,Nanchang,330002,China;Institute
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Since the first reported case in December of 2019,the coronavirus disease 2019(COVID-19)has became an inter-national public health emergency.So far,there are more than 228,206,384 confirmed cases including 4,687,066 deaths.Kidney with high expression of angiotensin-converting enzyme 2(ACE2)is one of the extrapulmonary target organs affected in patients with COVID-19.Acute kidney injury(AKI)is one of the independent risk factors for the death of COVID-19 patients.The imbalance between ACE2-Ang(1-7)-MasR and ACE-Ang Ⅱ-AT1R axis in the kidney may contribute to COVID-19-associated AKI.Although series of research have shown the inconsistent effects of multiple common RAS inhibitors on ACE2 expression and enzyme activity,most of the retrospective cohort studies indicated the safety and protective effects of ACEI/ARB in COVID-19 patients.This review article highlights the current knowledge on the possible involvement of intrarenal RAS in COVID-19-associated AKI with a primary focus on the opposing effects of ACE2-Ang(1-7)-MasR and ACE-Ang Ⅱ-AT1R signaling in the kidney.Human re-combinant soluble ACE2 or ACE2 variants with preserved ACE2-enzymatic activity may be the best options to improve COVID-19-associated AKI.
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近年来,肺癌的微创介入治疗技术不断趋于成熟,并以其良好的治疗效果和微创化、患者耐受性好、并发症少的优势,受到越来越多的关注与应用,特别为无法行根治性外科切除术的老年肺癌患者提供了一种可行的治疗手段.综合微创介入治疗是肿瘤治疗的全新模式,多项研究显示,微创介入治疗可以提高肺癌患者的局部控制率和生存率.近日,本刊编辑部专访了北京医院肿瘤微创治疗中心主任李晓光教授,请他为老年朋友们详细介绍肺癌微创介入治疗的各种新技术.
基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔物理量是间隔分布,其基于最新的间隔理论,取得了比优化最小间隔更好的效果.然而在现实聚类任务中,我们往往还能获得一些额外的监督信息,例如两两样本之间的“必连”约束和“勿连”约束,此时优化间隔分布是否还有效尚未可知.对此,本文提出面向半监督聚类的最优间隔分布学习机(ODMSSC),对该问题进行
无监督异常检测(unsupervised anomaly detection,UAD)旨在检测任何未见过的偏离预期模式或正常分布的数据,由于其学习过程不依赖对罕见异常样本的获取,因此在现实动态环境下备受青睐.然而,在现实场景中,目标任务往往会随时间动态变化,这要求模型能够连续执行多个不同的UAD任务,确保在仅有当前任务正常数据的前提下,实现对所有见过任务的异常检测.本文旨在研究这一问题,尝试从互信息角度,提出一种新的连续UAD (CUAD)算法.具体而言,我们针对原始目标依赖过往任务原始数据和异常数据的问
一、问题的提出rn人教版高中化学必修第二册第五章内容是讲化工生产中的重要非金属元素,以往元素化合物的复习是从存在、性质、结构、用途和制法等方面进行知识的梳理、归纳、习题巩固练习,缺乏对知识内容的结构化和关联,以及认识思路和视角的结构化,从而难以解决真实问题情境,学习起来感觉元素化合物知识“繁、乱、杂、难”.因此,基于科学本质和深度学习,对教师从“知识为本”向“素养为本”的转变提出了新的挑战,“素养为本”的教学亟须清晰的理论思考与实践模式,才能真正提升化学课堂品质,才能有效发展学生的学科核心素养[1].
2021年高考全国乙卷理综化学试题命题指导思想依据《中国高考评价体系》,充分彰显了“一核四层四翼”的命题内涵,坚持遵循“知识载体、能力为重、素养导向”的命题原则,积极发挥试题的选拔功能、化学学科独特的育人价值,对化学教学起到良好的导向作用.试题考查聚焦化学学科主干知识、核心概念原理,题型稳定中有创新,难度略有降低,试题设问视角广泛,考查知识宽泛,富有思维的深度和广度,有利于不同层次学生正常发挥.试题具有较好的区分度,对学生化学学科必备知识、关键能力、核心素养的检测、评价起到了很好的作用.
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