Even in the current age of advanced medicine, the prognosis of malignant peritoneal mesothelioma (MPM) remains abysmal. Molecular mechanisms responsible for the initiation and progression of MPM are still largely not understood. Adopting an integrated bioinformatics approach, this study aims to identify the key genes and pathways responsible for MPM. Genes that are differentially expressed in MPM in comparison with the peritoneum of healthy controls have been identified by analyzing a microarray gene expression dataset. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses of these differentially expressed genes (DEG) were conducted to gain a better insight. A protein-protein interaction (PPI) network of the proteins encoded by the DEGs was constructed using STRING and hub genes were detected analyzing this network. Next, the transcription factors and miRNAs that have possible regulatory roles on the hub genes were detected. Finally, survival analyses based on the hub genes were conducted using the GEPIA2 web server. Six hundred six genes were found to be differentially expressed in MPM; 133 are upregulated and 473 are downregulated. Analyzing the STRING generated PPI network, six dense modules and 12 hub genes were identified. Fifteen transcription factors and 10 miRNAs were identified to have the most extensive regulatory functions on the DEGs. Through bioinformatics analyses, this work provides an insight into the potential genes and pathways involved in MPM.
Named entity recognition (NER) is a crucial task for NLP, which aims to extract information from texts. To build NER systems, deep learning (DL) models are learned with dictionary features by mapping each word in the dataset to dictionary features and generating a unique index. However, this technique might generate noisy labels, which pose significant challenges for the NER task. In this paper, we proposed DL-dictionary features, and evaluated them on two datasets, including the OntoNotes 5.0 dataset and our new infectious disease outbreak dataset named GFID. We used (1) a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) character and (2) pre-trained embedding to concatenate with (3) our proposed features, named the Convolutional Neural Network (CNN), BiLSTM, and self-attention dictionaries, respectively. The combined features (1-3) were fed through BiLSTM - Conditional Random Field (CRF) to predict named entity classes as outputs. We compared these outputs with other predictions of the BiLSTM character, pre-trained embedding, and dictionary features from previous research, which used the exact matching and partial matching dictionary technique. The findings showed that the model employing our dictionary features outperformed other models that used existing dictionary features. We also computed the F1 score with the GFID dataset to apply this technique to extract medical or healthcare information.
Fujibuchi, Toshioh;Ogino, Haruyuki;Taek, Han Ki;Tani, Kotaro;Emes, Daniel
Journal of Radiation Protection and Research
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제46권2호
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pp.80-82
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2021
Dr. Haruyuki Ogino, a member of the Japan Health Physics Society (JHPS), was awarded the 2021 Bo Lindell Medal by the International Commission on Radiological Protection (ICRP). To commemorate this, the "Joint JHPS-KARP-ARPS program for young radiation protection (RP) scientists to discuss the future of RP" was organized via a web meeting system. First, Dr. Ogino gave a lecture, and then young researchers selected from each academic society made presentations on the future of RP. After the presentations by the three researchers, a free talk was held-young researcher groups of each country being active is a great opportunity to collaborate and exchange information. It was emphasized that the low awareness of knowledge related to radiation has been common to all of the participating countries. Thus, it is necessary to utilize communication via web technology, as done for this program, effectively. One of the biggest advantages for Asia and Oceania is that we do not have a significant time difference. The round-table discussion was concluded by expressing the hope of active exchange and development of young researchers in the future.
Objectives : Needle sickness is one of the adverse events of acupuncture, although substantial adverse effects during a routine acupuncture treatment seem to be highly unusual. In this work, we propose that an acupuncture-related vasovagal response resembles needle sickness during acupuncture therapy. Methods : In this article, we discussed the general characteristics of vasovagal syncope and went into more detail on vasovagal syncope in people who have a fear of blood injection and injury. We also offer a recommendation for the prevention and management of vasovagal syncope brought on by acupuncture. Results : The vasovagal reaction related to acupuncture is closely associated with needle sickness. The prevention can be done using PEACHES (position, experience, anxiety, constitution, hydration, environment, symptom recognition) principles. The management should be conducted using the RIPCORD (recognize, initiate, position, communicate, order treatments, reassess, document) techniques. Conclusions : It is important to comprehend the characteristics of needle sickness as a vasovagal reaction related to acupuncture. According to the recommendation, practitioners should effectively prevent and manage needle sickness.
Wearing the right sportswear is one of the essential points in exercising, which is mainly neglected. Sportswear should be suitable for the ambient temperature and not cause more heat or cold in the athlete's body. On the other hand, increased sweating and blood circulation during exercise should not cause fatigue or heatstroke in the athlete. Nanotechnology has grown significantly in the field of producing more efficient equipment in the field of sports. The increase in demand in sports for complete sports equipment has revealed the necessity of using the highest quality materials in this sector. In the world of championship sports, a minor change in equipment can lead to significant changes in causing failure and victory. Since the sole is the most critical part of sports shoes, with the introduction of nanotechnology and nanocomposites, it is possible to help athletes rush and increase their sense of calm and satisfaction. Using nanocomposites in the soles of shoes can improve some of their characteristics, prevent the smell and sweat of shoes, and induce water repellency in these shoes. In this research, titanium dioxide (TiO2) nanocomposite, along with cellulose, has been used to create antibacterial and hydrophobic properties in the soles of sports shoes. The synthesized nanocomposite has been synthesized using the least amount of chemicals, which shows this method's easy and cost-effective synthesis.
The demand for orthodontic clear aligner therapy (CAT) has increased significantly over the last decade, offering advantages over the fixed appliances (FA) including enhanced aesthetics, better hygiene and comfort, along with minimal restrictions on the patient's diet. Moreover, a marked improvement in the efficacy of tooth movement using aligners has been documented. On the contrary, there have been known limitations of CAT including the compliances issues and the apparent lack of efficacy for certain types of tooth movement such as closure of extraction space compared to FA. Thus, evidence-based evaluation of the accuracy of prediction of tooth movement with clear aligners and their ability to effectively perform major tooth and root movements compared to FA are crucial. Although several systematic reviews have investigated various aspects of the effectiveness of CAT, we are yet to obtain a rather conclusive answer to this question. The current review attempted to summarize the evidence-based findings of most systematic reviews about CAT available to date. Major issues regarding the predictability of tooth movement, the role of attachments and auxiliaries in improving the effectiveness of CAT, and the treatment outcomes in comparison to FA were investigated. Clinical recommendation have been also elaborated based on the interpretation of the findings of all systematic reviews included in this study.
Bhushan R. Bhagat;Mahesh R. Khairnar;Samanwita Maity;Muskaan M. Sachdev;Sonal Shah;Ravina Dharamsi
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제50권2호
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pp.80-85
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2024
Objectives: To access the knowledge of undergraduate and postgraduate students of the dental college on basic anatomy, physiology, clinical examination, and pathology of the temporomandibular joint (TMJ). Materials and Methods: A total of 610 undergraduate and postgraduate students of dental college, were included in this study. The questionnaire was pretested for validation and distributed online through Google forms. Results: A pairwise comparison showed that the percentage of correct answers for interns significantly differed from that of IV Bachelor of Dental Surgery (P=0.050) and postgraduate students (P=0.048) (below average: up to 6 correct answers, good: 7-11 correct answers, excellent: 12 or more correct answers). Conclusion: TMJ diseases are common in daily life but frequently go undiagnosed and untreated due to a lack of clinical expertise. This demonstrates the necessity of providing instructions that give students in-depth knowledge and abilities for TMJ issues in clinical practice.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.105-125
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2024
Gliomas are the most common malignant brain tumor and cause the most deaths. Manual brain tumor segmentation is expensive, time-consuming, error-prone, and dependent on the radiologist's expertise and experience. Manual brain tumor segmentation outcomes by different radiologists for the same patient may differ. Thus, more robust, and dependable methods are needed. Medical imaging researchers produced numerous semi-automatic and fully automatic brain tumor segmentation algorithms using ML pipelines and accurate (handcrafted feature-based, etc.) or data-driven strategies. Current methods use CNN or handmade features such symmetry analysis, alignment-based features analysis, or textural qualities. CNN approaches provide unsupervised features, while manual features model domain knowledge. Cascaded algorithms may outperform feature-based or data-driven like CNN methods. A revolutionary cascaded strategy is presented that intelligently supplies CNN with past information from handmade feature-based ML algorithms. Each patient receives manual ground truth and four MRI modalities (T1, T1c, T2, and FLAIR). Handcrafted characteristics and deep learning are used to segment brain tumors in a Global Convolutional Neural Network (GCNN). The proposed GCNN architecture with two parallel CNNs, CSPathways CNN (CSPCNN) and MRI Pathways CNN (MRIPCNN), segmented BraTS brain tumors with high accuracy. The proposed model achieved a Dice score of 87% higher than the state of the art. This research could improve brain tumor segmentation, helping clinicians diagnose and treat patients.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The prevalence of hypertension is increasing, and noodles have a high sodium content, so noodle consumption might be associated with a higher prevalence of hypertension. This study aimed to analyze the association between total and types of noodle intake and the risk of hypertension among Korean adults. Subjects aged 40-69 years were selected for this study. SUBJECTS/METHODS: This study included 56,580 participants (18,246 men and 38,334 women) aged 40-69 years old from the Health Examinees study. Noodle and nutrient intakes were assessed using the food frequency questionnaire. Hypertension was diagnosed as systolic blood pressure ≥ 140 mmHg and/or diastolic blood pressure ≥ 90 mmHg or antihypertensive medication use. Cox proportional hazard models were used to calculate the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) for hypertension. RESULTS: Higher noodle consumption was associated with increased hypertension among men (HR, 1.273; 95% CI, 1.166-1.390) and women (HR, 1.116; 95% CI, 1.038-1.199). CONCLUSION: We recommended reducing noodle intake and consuming vegetables and fruits to increase potassium intake, which can prevent vascular diseases.
Ahmed Y. I. Rubaye;Sabah M. Beden;Ahmed A. Alamiery;A. A. H. Kadhum;Waleed K. Al-Azzawi
Corrosion Science and Technology
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제23권1호
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pp.20-32
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2024
Metal corrosion in acidic environments is a major issue in various industrial applications. This study evaluates the 4-piperonylideneaminoantipyrine (PPDAA) corrosion inhibition efficiency for mild steel in a hydrochloric acid (HCl) solution. The weight loss method was used to determine the corrosion inhibition efficiency at different concentrations and immersion time periods. Results revealed that the highest inhibition efficiency (94.3%) was achieved at 5 mM concentration after 5 hours of immersion time. To inspect the surface morphology of the inhibitor film on the mild steel surface, scanning electron microscopy (SEM) was used before and after immersion in 1.0 M HCl. Density functional theory (DFT) calculations were performed to investigate the molecular structure and electronic properties of the inhibitor molecule to understand the corrosion inhibition mechanism. Theoretical results showed that the inhibitor molecule can adsorb onto the mild steel surface through its nitrogen and oxygen atoms, forming a protective layer that prevents HCl corrosive attack. These findings highlight the potential of PPDAA as an effective corrosion inhibitor for mild steel in HCl solution. Moreover, combining experimental and theoretical approaches provides insights into the mechanism of corrosion inhibition, which is essential for developing effective strategies to prevent metal corrosion in acidic environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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