Notice bibliographique
Résumé
The main reason of Cirrhosis is the formation of thickened cell line with proteins called as FIBROTICS. Fibrosis means formation of excess of tissue as in a reparative or reactive process. Chronic scarring with liver results in damage to the reparative nodules which is severe and non-reversible. If it is allowed to continue, the buildup of scarred tissue can eventually stop the functions of the liver. Perisinusoidal space in the regenerative nodules has stellate cells which are present below the Hepatocytes and above the Sinusoid. Sinusoid carries the blood along with other cells. The stellate cells in the perisinusoidal space contain vitamin A (quiescent) which get activated after injury. These cells secrete TGF-β and produce collagen. In normal state liver carries wound healing process but when comes to constant injury, the collagen with fibrosis makes the stellate cells to enlarge resulting in the compression of the sinusoid. It creates a pressure in the sinusoid which moves the fluid from the sinusoid to peritoneal cavity that causes ASCITES, the one of the symptoms of cirrhosis. Further enlargement will cause congestive splenomegaly. This is the main reason for the diversion of blood to portosystemic shunt. This finally results in hepatorenal failure (liver failure). Our idea is to bring permanent cure and prevention to the liver cirrhosis by using Nano-robots. A Nano-robot is designed by ELECTRIC-BIOSENSOR. Mostly the nanoparticles present in the samples are used. Drugs like aspirin, dicumarol, and arsenicals destroy the vitamin A. The Nanobots carrying these samples detect the vitamin A and subsequently inactivates them. This leads to shrinking of the cells in the liver and cures the liver cirrhosis. It prevents the liver cirrhosis in starting stage itself.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».