Ly hôn là gì? Các công bố khoa học về Ly hôn

Một phương pháp đã được đưa ra để chuyển giao điện di protein từ gel polyacrylamide sang tấm nitrocellulose. Phương pháp này cho phép chuyển giao định lượng protein ribosome từ gel có chứa ure. Đối với gel natri dodecyl sulfate, mô hình ban đầu của dải vẫn giữ nguyên mà không mất độ phân giải, nhưng việc chuyển giao không hoàn toàn định lượng. Phương pháp này cho phép phát hiện protein bằng phương pháp tự động chụp ảnh phóng xạ và dễ dàng hơn so với các quy trình thông thường. Các protein cố định có thể được phát hiện bằng các quy trình miễn dịch học. Tất cả dung lượng liên kết bổ sung trên nitrocellulose được chặn bằng protein dư thừa, sau đó một kháng thể đặc hiệu được liên kết và cuối cùng, kháng thể thứ hai chống lại kháng thể thứ nhất được liên kết tiếp. Kháng thể thứ hai được đánh dấu phóng xạ hoặc liên hợp với fluorescein hoặc với peroxidase. Protein đặc hiệu sau đó được phát hiện bằng cách chụp ảnh phóng xạ tự động, dưới ánh sáng UV, hoặc bằng sản phẩm phản ứng với peroxidase, tương ứng. Trong trường hợp sau, chỉ cần 100 pg protein có thể được phát hiện rõ ràng. Dự kiến phương pháp này sẽ có thể áp dụng để phân tích nhiều loại protein khác nhau với các phản ứng hoặc liên kết đặc hiệu.

Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể khám phá và phân tích hàng chục nghìn chuỗi trong MEGA. Phiên bản mới cũng cung cấp một trình hướng dẫn nâng cao để xây dựng cây thời gian và bao gồm chức năng mới để tự động dự đoán các sự kiện sao chép gen trong các cây họ gen. MEGA 64-bit được cung cấp qua hai giao diện: đồ họa và dòng lệnh. Giao diện người dùng đồ họa (GUI) là một ứng dụng dành cho Microsoft Windows có thể sử dụng cả trên Mac OS X. Dòng lệnh MEGA có sẵn dưới dạng ứng dụng gốc cho Windows, Linux và Mac OS X. Chúng được thiết kế để sử dụng trong phân tích quy mô lớn và phân tích kịch bản. Cả hai phiên bản đều được cung cấp miễn phí từ www.megasoftware.net.

Một phương pháp ước tính hàm lượng cholesterol trong phần lipoprotein có tỷ trọng thấp của huyết thanh (Sf0-20) được trình bày. Phương pháp này bao gồm các phép đo nồng độ cholesterol toàn phần trong huyết tương khi đói, triglyceride và cholesterol lipoprotein có tỷ trọng cao, không yêu cầu sử dụng thiết bị siêu ly tâm chuẩn bị. So sánh quy trình được đề xuất này với quy trình trực tiếp hơn, trong đó thiết bị siêu ly tâm được sử dụng, đã cho thấy các hệ số tương quan từ 0,94 đến 0,99, tùy thuộc vào nhóm bệnh nhân được so sánh.

Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, K_r, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho K_r(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.

Việc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm structure cho phép phát hiện các nhóm như vậy. Tuy nhiên, khả năng của thuật toán này để xác định số lượng cụm thực sự (K) trong một mẫu cá thể khi các mô hình phân tán giữa các quần thể không đồng nhất chưa được kiểm tra. Mục tiêu của nghiên cứu này là thực hiện các bài kiểm tra như vậy, sử dụng các kịch bản phân tán khác nhau từ dữ liệu được tạo ra với mô hình dựa trên cá thể. Chúng tôi nhận thấy rằng trong hầu hết các trường hợp, ‘xác suất đăng nhập của dữ liệu’ ước tính không cung cấp một ước tính chính xác về số cụm, K. Tuy nhiên, sử dụng thống kê phụ thuộc ΔK dựa trên tốc độ thay đổi trong xác suất đăng nhập của dữ liệu giữa các giá trị K liên tiếp, chúng tôi phát hiện ra rằng structure chính xác phát hiện cấp độ phân cấp cao nhất trong các kịch bản mà chúng tôi đã kiểm tra. Như mong đợi, kết quả rất nhạy cảm với loại dấu hiệu di truyền được sử dụng (AFLP vs. microsatellite), số lượng locus được đánh giá, số lượng quần thể được lấy mẫu, và số lượng cá thể được xác định trong mỗi mẫu.

Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”

Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đồng vị thống kê F, được gọi là phi-statistics, phản ánh sự tương quan của độ đa dạng haplotype ở các cấp độ phân chia thứ bậc khác nhau. Phương pháp này khá linh hoạt để thích ứng với các ma trận đầu vào thay thế, tương ứng với các loại dữ liệu phân tử khác nhau, cũng như các giả định tiến hóa khác nhau, mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của phân tích. Ý nghĩa của các thành phần phương sai và phi-statistics được kiểm định bằng cách tiếp cận hoán vị, loại bỏ giả định về chuẩn tính thông thường trong phân tích phương sai nhưng không phù hợp cho dữ liệu phân tử. Áp dụng AMOVA cho dữ liệu haplotype DNA ty thể của con người cho thấy, sự phân chia dân số được giải quyết tốt hơn khi một số biện pháp khác biệt phân tử giữa các haplotype được đưa vào phân tích. Tuy nhiên, ở cấp độ nội bộ loài, thông tin bổ sung từ việc biết quan hệ phân loại chính xác giữa các haplotype hoặc thông qua việc dịch phi tuyến thay đổi vị trí hạn chế thành độ đa dạng nucleotide không làm thay đổi đáng kể cấu trúc di truyền dân số suy luận. Các nghiên cứu Monte Carlo cho thấy việc lấy mẫu vị trí không ảnh hưởng căn bản tới ý nghĩa của các thành phần phương sai phân tử. Việc xử lý AMOVA dễ dàng mở rộng theo nhiều hướng khác nhau và cấu thành một khung hợp lý và linh hoạt cho việc phân tích thống kê dữ liệu phân tử.

Chúng tôi xem xét vấn đề so sánh các mô hình phân cấp phức tạp trong đó số lượng tham số không được xác định rõ. Sử dụng lập luận thông tin lý thuyết, chúng tôi đưa ra một thước đo pD cho số lượng tham số hiệu quả trong một mô hình như sự khác biệt giữa trung bình hậu nghiệm của độ lệch và độ lệch tại giá trị trung bình hậu nghiệm của các tham số quan trọng. Nói chung pD tương quan xấp xỉ với vết của tích giữa thông tin Fisher và hiệp phương sai hậu nghiệm, trong các mô hình chuẩn là vết của ma trận ‘hat’ chiếu các quan sát lên giá trị được khớp. Các tính chất của nó trong các họ số mũ được khảo sát. Trung bình hậu nghiệm của độ lệch được đề xuất như một biện pháp đo lường Bayesian về sự phù hợp hoặc đủ, và sự đóng góp của các quan sát riêng lẻ đến sự phù hợp và độ phức tạp có thể dẫn đến một biểu đồ chuẩn đoán của phần dư độ lệch so với đòn bẩy. Việc thêm pD vào trung bình hậu nghiệm độ lệch tạo ra tiêu chuẩn thông tin độ lệch để so sánh các mô hình, liên quan đến các tiêu chuẩn thông tin khác và có một sự biện hộ xấp xỉ quyết định lý thuyết. Quy trình được minh họa trong một số ví dụ, và các so sánh được thực hiện với các đề xuất Bayesian và cổ điển khác. Suốt cả quá trình, nhấn mạnh rằng lượng cần thiết để tính toán trong phân tích Markov chain Monte Carlo là không đáng kể.

Bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD) là nguyên nhân chính gây ra bệnh gan trên toàn thế giới. Chúng tôi đã ước lượng tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tiến triển và kết quả của NAFLD và viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH) trên toàn cầu. PubMed/MEDLINE đã được tìm kiếm từ năm 1989 đến 2015 với các thuật ngữ liên quan đến dịch tễ học và tiến triển của NAFLD. Các trường hợp loại trừ bao gồm các nhóm bị lựa chọn (các nghiên cứu chỉ bao gồm người béo phì hoặc tiểu đường hoặc trẻ em) và không có dữ liệu về tiêu thụ rượu hoặc các bệnh gan khác. Tỉ lệ phát sinh của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC), xơ gan, tử vong chung và tử vong liên quan đến gan đều được xác định. NASH yêu cầu chẩn đoán bằng mô học. Tất cả các nghiên cứu đã được ba nhà điều tra độc lập rà soát. Phân tích được phân tầng theo khu vực, kỹ thuật chẩn đoán, chỉ định sinh thiết và dân số nghiên cứu. Chúng tôi sử dụng mô hình các tác động ngẫu nhiên để cung cấp các ước lượng điểm (khoảng tin cậy 95% [CI]) về tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tỉ lệ tử vong và tỉ lệ phát sinh, đồng thời mối liên hệ phân tích theo nhóm con để giải thích dị biệt. Trong số 729 nghiên cứu, có 86 nghiên cứu được bao gồm với cỡ mẫu 8.515.431 từ 22 quốc gia. Tỉ lệ hiện mắc NAFLD toàn cầu là 25,24% (CI 95%: 22,10-28,65), với tỉ lệ cao nhất ở Trung Đông và Nam Mỹ và thấp nhất ở Châu Phi. Các bệnh đồng mắc chuyển hóa liên quan đến NAFLD bao gồm béo phì (51,34%; CI 95%: 41,38-61,20), đái tháo đường loại 2 (22,51%; CI 95%: 17,92-27,89), rối loạn mỡ máu (69,16%; CI 95%: 49,91-83,46), tăng huyết áp (39,34%; CI 95%: 33,15-45,88), và hội chứng chuyển hóa (42,54%; CI 95%: 30,06-56,05). Tỉ lệ tiến triển xơ hóa và tốc độ tiến triển trung bình hàng năm trong NASH lần lượt là 40,76% (CI 95%: 34,69-47,13) và 0,09 (CI 95%: 0,06-0,12). Tỉ lệ phát sinh HCC trong số bệnh nhân NAFLD là 0,44 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 0,29-0,66). Tử vong do gan và tử vong chung trong NAFLD và NASH lần lượt là 0,77 trên 1.000 (phạm vi, 0,33-1,77) và 11,77 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 7,10-19,53) và 15,44 trên 1.000 (phạm vi, 11,72-20,34) và 25,56 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 6,29-103,80). Tỉ lệ rủi ro phát sinh đối với tử vong do gan và tử vong chung cho NAFLD lần lượt là 1,94 (phạm vi, 1,28-2,92) và 1,05 (phạm vi, 0,70-1,56). Kết luận: Khi đại dịch béo phì toàn cầu thúc đẩy các tình trạng chuyển hóa, gánh nặng lâm sàng và kinh tế của NAFLD sẽ trở nên to lớn. (Hepatology 2016;64:73–84)