2013 肠胃肝的SCI

最新推荐文章于 2025-11-12 08:05:36 发布
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本文提供了2013年关于肠胃及肝脏研究领域的SCI文章汇总链接，涉及多项科研成果及进展。
【医学影像】学前基础（团队、资源等）
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
12-19 1万+
在做任何研究之前，都要对领域内大牛团队，相关学习基础进行一定的了解，于是下面是总结了大牛+数据集+代码快速浏览+期刊会议了解。
机会病原菌——产气克雷伯菌（Klebsiella aerogenes），产生组胺诱发IBS腹痛
Hangzhou_Guhe的博客
02-12 1493
2021年6月份，我们分享过一篇“全面认识——肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae) ”的文章，当时也是发现该菌在肠道的人群检出率较高，基于想全面了解该菌，我们查阅整理了很多资料，包括统计了谷禾健康数据库中肺炎克雷伯菌的检出率等，向大家介绍了关于该菌的基本知识，人群分布，感染的症状，分类及来源，传播和易感因素，诊断方法以及治疗及预防。 本文我们要介绍的产气克雷伯菌(Klebsiella aerogenes)，是肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae) 的近源菌种，该菌
肠胃肝 SCI 期刊论文
Hi, Sun
06-04 627
胃肠病学和肝病学SCI 投稿指南  http://wenku.baidu.com/view/4892c801e87101f69e3195db 仅此献给战斗在人类消化疾病第一线同仁们                                            由 南京医科大学 我竟我逐 提供   No.  缩写刊名    刊名    影响因子  ↓ 1 J Hepat...
Nature：肠道微生物异常为何会导致肝病？
AIPuFu的博客
11-21 837
Microbial clues to a liver disease？ 作者：Martha R. J. Clokie 酒精性肝炎是一种与高酒精摄入相关的肝病，治疗选择比较有限。对小鼠的研究表明，造成这种状况的微生物可以通过病毒治疗来解决。 <更多精彩，可关注微信公众号：AIPuFuBio，和大型免费综合生物信息学资源和工具平台AIPuFu：www.aipufu.com> 1984年...
人肝源间充质样干细胞的肝源性潜能及肝再生效应
Bio12345的博客
02-25 7238
人类肝源干细胞(hLD-SCs)被认为是不可逆肝病患者干细胞治疗的可能来源。然而，目前还不知道肝脏中的hLD-SCs是否能比从其他来源获得的间充质干细胞(MSCs)更好地向肝脏分化。在这项研究中，我们通过诱导肝分化比较了hLD-SCs和人脐带基质干细胞(hUC-MSCs)的分化能力和再生能力。未分化的hLD-SCs表达相对高水平的内胚层相关标记(GATA4和FOXA1).在两种小分子(法舒地尔和5-氮胞苷)支持的定向肝分化过程中，hLD-SCs比hUC-MSCs表现出更高级的线粒体呼吸。此外，hLD-SCs
不收版面费❗️几乎白给的yi学SCI❗️
vx16679086759的博客
07-18 889
公共卫生护理领域认可度很不错，sci、ssci、Scopus都收录，采用同行评审制度，审稿效率高，收稿范围广关注全球健康、环境健康新兴主题。IF稳定，审稿周期3-6周偏好药物和疗法临床评价、流行病学研究、病原体及有毒材料研究等方向，收研究论文、综述、病例报告类型的文章。初审18天，该杂志的接收范围广泛，可收纯生信!录用率66.25%，年发文量178篇，收稿范围很广泛，偏好肿瘤学方向，国人占比80%，可以说是国人自己的期刊，值得一投。🎖不管是老师评职称、增加履历📜，还是学生评奖评优、加分，都能搞定💪。
肠-肝轴：宿主-微生物群相互作用影响肝癌发生
Hangzhou_Guhe的博客
04-02 1290
​前面的文章中，我们已经了解到，在肝病的发生发展中肠道菌群的变化，详见： 深度解析 | 肠道菌群与慢性肝病，肝癌 到目前为止，大多数研究都集中在细菌多样性及其代谢物与靶癌细胞表型的关联上，而没有考虑环境的微调。实际上生态系统中，个体在环境中与其他个体相互作用、相互影响和限制。 在肿瘤微环境中，特定的微生物会影响其他细胞（微生物或宿主细胞）并受其影响。 微生物群及其代谢物影响肠-肝轴的组织细胞。肠道微生物群以及肿瘤本身的细菌可以影响肿瘤微环境，包括通过调节癌症、基质和炎症/免疫细胞中的...
零基础搞定SCI论文！CHARLS健康数据库训练营启动，一对一指导到发表
郑老师统计
11-12 1055
目前公共数据库依然是热门话题，相较于之前NHANES论文似乎发文受限、GBD的"跌宕起伏"，CHARLS每年保持的稳定发挥，目前一共有了4000+篇发文量，很适合发愁"没数据"的医学生，以及没有精力收集数据的临床医生。CHARLS数据库收集变量因素齐全，涵盖人口统计、健康状况、慢性病、自评健康、医疗服务、认知功能、家庭结构、社会支持、收入与消费等多个模块，内容详实。从数据提取、下载、纳排，到快速整理成队列设计的数据，再进行数据分析出图表，过程简单、快速、高效！，指导学习挖掘CHARLS数据库，快速出文！
新趋势？两篇药靶孟德尔随机化发文同一二区SCI！| 孟德尔随机化周报（2.2-2.8）...
weixin_47988917的博客
02-14 1064
孟德尔随机化,Mendelian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一 种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文通过PubMed数据库“Mendelian randomization”检索发现，2.2-2.8共发表65篇相关主题论文，其中共6篇医学1区，10篇医学2区文章，部分文章介绍如下。中国学者：1.中国学者文章介绍（一）文章题...
iMeta｜同济大学朱瑞新团队靶向基石菌种可恢复非酒精性脂肪肝中失调的产丁酸菌...
悟道西方
11-24 1512
点击蓝字 关注我们靶向基石菌种可恢复非酒精性脂肪肝中失调的产丁酸菌https://doi.org/10.1002/imt2.61RESEARCH ARTICLE●2022年11月16日，同济大学朱瑞新团队等在iMeta在线发表了题为“Targeting keystone species helps restore the dysbiosis of butyrate-producing bacter...
利用Web of Science进行SCI医学期刊选题与创新研究
同时，它列举了2008年被SCI收录的不同医学学科的期刊数量，涵盖了皮肤病学、心脏与心血管病学、内分泌学与新陈代谢、免疫学、病理学、泌尿学与肾病学、外科、生殖生物学、呼吸病学、临床神经科学以及肠胃病学与肝脏...
机器人胃癌根治术.pdf
08-14
手术过程中，关键步骤包括沿着肝脏侧切开肝胃韧带，清扫淋巴结，切除肝胃韧带并游离至贲门部，清扫不同位置的淋巴结，包括幽门上方、左侧、下方以及贲门附近的淋巴结。最后，在幽门下方2cm处用切割闭合器横断...
【影像组学】CT数据与MRI数据
weixin_43172152的博客
08-25 3992
【影像组学】CT数据与MRI数据 一、CT ：计算机断层成像技术 1、工作流程 根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同，应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量，然后将测量所获取的数据输入电子计算机，电子计算机对数据进行处理后，就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像，发现体内任何部位的细小病变。 2、成像基本原理 CT是用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若
CCM安装8_V4.1(20110525)v.zip
01-04
CCM安装8_V4.1(20110525)v.zip
5G边缘云AR室内定位方案(计算机视觉)
01-04
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于5G边缘云与计算机视觉的AR室内定位解决方案
个人防护装备实例分割数据集-20251117-164311.zip
01-04
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4524张图片 • 训练集：4524张图片 • 分类类别： 手套（Gloves） 头盔（Helmet） 未戴手套（No-Gloves） 未戴头盔（No-Helmet） 未穿鞋（No-Shoes） 未穿背心（No-Vest） 鞋子（Shoes） 背心（Vest） • 手套（Gloves） • 头盔（Helmet） • 未戴手套（No-Gloves） • 未戴头盔（No-Helmet） • 未穿鞋（No-Shoes） • 未穿背心（No-Vest） • 鞋子（Shoes） • 背心（Vest） • 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式：图片数据，来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发：用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备，提升工作场所安全性，减少工伤风险。 • 智能安防应用：集成到监控系统中，实时分析视频流，识别PPE穿戴状态，辅助安全预警。 • 合规性自动化检查：在建筑、制造等行业，自动检查个人防护装备穿戴合规性，支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究：支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究，促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面：覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态，提供丰富的检测场景，确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准：采用YOLO格式，每个实例都经过精细标注，边界框或多边形坐标准确，提升模型训练质量。 • 真实场景数据：数据来源于实际环境，增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强：YOLO格式便于与主流深度学习框架（如YOLO、PyTorch等）集成，支持快速部署和实验。
文件libssl.so.1.0.0、文件libcrypto.so.1.0.0
01-04
文件libssl.so.1.0.0、文件libcrypto.so.1.0.0
flask-githubapp:Flask扩展，probot支持
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/5e01bd2ae014 flask-githubapp 是一个基于Flask框架精神的扩展工具，能够帮助开发者在Python环境中迅速构建GitHub应用，从而助力GitHub工作流程的自动化。 应用实例涵盖多个方面，例如阻止包含“ WIP”字样的合并请求合并，或是自动关闭那些长期未被关注的问题及合并请求。 对于初学者而言，安装Flask-GitHubApp的过程十分简便：可以通过pip指令直接执行安装操作，即运行命令pip install flask-githubapp；此外，将此库添加到应用程序的requirements.txt文件中也是一种更为便捷的配置方式！ ;）关于创建GitHub App，用户需遵循GitHub官方提供的详细文档进行操作。 在遵循规定的前提下，几乎可以注册任何类型的有效负载来发送给应用程序！ 在完成注册流程之后，务必牢记GitHub应用程序ID（即GitHub应用程序密钥），并妥善保管以确保后续应用正常运行。 这三个关键要素——GitHub应用程序ID、密钥及其它必要配置——是确保应用程序顺利执行的核心条件。 在构建Flask应用时，GithubApp软件包提供了一个重要的装饰器@on ，此装饰器能够有效实现事件与操作同特定函数的绑定。 举例来说，
【计算机视觉】基于Roboflow的数据增强方法：提升YOLOv8目标检测模型精度的实战指南
最新发布
01-04
内容概要：本文介绍了如何利用Roboflow平台对YOLOv8目标检测模型进行高效的数据增强，从而显著提升模型性能。文章指出，合理的数据增强可使YOLOv8的mAP提升15%-20%，小目标召回率提升25%以上。Roboflow作为官方推荐工具，提供GPU加速、20+种增强策略，并支持一键导出YOLO格式数据集，实现与YOLOv8无缝对接。核心增强方法包括空间变换（翻转、旋转、裁剪）、像素干扰（噪声、曝光调整）和边界框噪声，能够有效提升模型在复杂场景下的鲁棒性和准确性。文中以人员检测为例，详细演示了从数据上传、增强pipeline构建、导出训练到效果验证的完整流程，并提供了针对工业检测、自动驾驶、零售等场景的进阶增强策略建议。实验结果显示，增强后模型mAP从0.72提升至0.89，小目标召回率大幅提升。; 使用场景及目标：①解决数据集规模小、场景单一导致的模型泛化能力弱问题；②提升YOLOv8在复杂光照、多角度、小目标等挑战性场景下的检测精度；③快速构建高质量增强数据集，缩短模型迭代周期。; 阅读建议：建议结合Roboflow平台动手实践，重点关注增强策略的选择与参数调优，根据不同应用场景灵活组合技术手段，并通过对比实验验证增强效果。
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