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| 1 | Gα_(i/o)偶联受体介导的腺苷酸环化酶“超敏化”研究进展显示文摘大多数Gα_(i/o)偶联受体(Gαi/o-coupled receptors)在持续激活条件下能够导致细胞内腺苷酸环化酶(adenylyl cyclase,AC)活性增强和随后的环腺苷酸(cyclic adenosine monophosphate,c AMP)浓度增加,通常将这种现象称作AC'超敏化(supersensitization)'。它是一种细胞适应性反应机制,普遍认为是造成药物依赖性的原因。AC'超敏化'可能在精神病和抑郁症等许多由于细胞功能的改变而引起的中枢神经系统紊乱疾病(CNS disorder diseases)中发挥重要影响。本文对Gα_(i/o)偶联受体介导AC'超敏化'的研究历史与现状进行了综述,并讨论了存在的问题与未来展望。 | 徐如强 Val J.Watts | 2016 | 药学学报2016，51，9： | 3 |
| 2 | Information exchange and the robustness of organizational networks显示文摘 | Peter Sheridan Dodds Duncan J.Watts Charles F.Sabel | | 0，，： | 1 |
| 3 | 巧用跟风效应显示文摘时过境迁,包括电影公司、广播和有线电视网络、电玩游戏制造商、出版社和唱片公司在内的娱乐制作商们是该改变一下他们发布和营销产品的方式了。纵观娱乐市场,相当一部分收入是由少数轰动一时的大片、畅销书和流行音乐创造的。但是,就连才干卓著、经验丰富的经理人也承认,要预测哪些产品会一炮走红无异于冒险下注。米拉麦克斯公司(Miramax)对影片《快乐德州》(Happy, | 邓肯·沃茨(Duncan J.Watts) 史蒂夫·哈斯克(Steve Hasker) | 2007 | 商业评论2007，，7： | 1 |
| 4 | It 's the Institutions,Stupid! Why Comprehensive National Health Insurance Always Fails inAmerica显示文摘 | Steimo S J.Watts | | 0，，： | 1 |
| 5 | 受控的空气污染物暴露与心律失常风险显示文摘[背景]流行病学研究报道了空气污染暴露与心血管疾病发病率和死亡率增加之间的关联。空气污染物暴露可以影响心脏自主神经节律并降低心率变异性,可能增加心律失常的风险,特别是在敏感的患者群体中。[目的]研究在可控制的空气污染物暴露期间和之后,统计分析了健康志愿者和冠状动脉心脏疾病患者的心律失常发生率。[方法]分析数据来自13个随机双盲交叉研究,包括282名参加者(140名健康志愿者和142例稳定性冠状动脉心脏疾病患者)的连续心电图记录。记录研究人群每次暴露时发生心律失常的情况。[结果]在稀释的柴油车尾气、木材烟雾、臭氧、浓缩的环境颗粒物、工程碳纳米颗粒或空气污染高环境水平的暴露期间或者之后,无论在健康志愿者或冠状动脉心脏疾病患者中,任何形式心律失常的发生均没有增加。[结论]急性、可控制的空气污染物暴露不增加受试者发生心律失常的短期风险。研究中所采用的这些技术,对于确定涉及空气污染不利影响的重要病理生理途径依然至关重要,并且在为环境和公共卫生政策决策提供信息中也起着重要的作用。 | Jeremy P.Langrish Simon J.Watts Amanda J.Hunter Anoop S.V.Shah Jenny A.Bosson Jon Unosson Stefan Barath Magnus Lundbck Flemming R.Cassee Ken Donaldson Thomas Sandstrm Anders Blomberg David E.Newby Nicholas L.Mills | 2014 | 环境与职业医学2014，31，10： | 0 |
| 6 | 霍华德主政以来的澳大利业劳动力市场显示文摘本文考察自1996年3月第一届霍华德政府主政后的两年间澳大利亚劳动力市场和行业关系的状况。据圣劳斯兄弟会(1998)所做的分析,估计有12%(至少170万)的澳大利亚人口在1995年11月生活在低于贫困线收入的家庭中。失业、单亲家庭和残疾被认为是导致贫困的关键因素。这两年的劳动力市场的发展和政策变化并没有改变贫困的关键来源—失业。 | JobnBurgess William F.Mitebell Martin J.Watts 付超 | 2002 | 经济资料译丛2002，，4： | 0 |
| 7 | A database of experimentally measured lithium solid electrolyte conductivities evaluated with machine learning显示文摘The application of machine learning models to predict material properties is determined by the availability of high-quality data.We present an expert-curated dataset of lithium ion conductors and associated lithium ion conductivities measured by a.c.impedance spectroscopy.This dataset has 820 entries collected from 214 sources;entries contain a chemical composition,an expert-assigned structural label,and ionic conductivity at a specific temperature(from 5 to 873°C).There are 403 unique chemical compositions with an associated ionic conductivity near room temperature(15–35°C).The materials contained in this dataset are placed in the context of compounds reported in the Inorganic Crystal Structure Database with unsupervised machine learning and the Element Movers Distance.This dataset is used to train a CrabNet-based classifier to estimate whether a chemical composition has high or low ionic conductivity.This classifier is a practical tool to aid experimentalists in prioritizing candidates for further investigation as lithium ion conductors. | Cameron J.Hargreaves Michael W.Gaultois Luke M.Daniels Emma J.Watts Vitaliy A.Kurlin Michael Moran Yun Dang Rhun Morris Alexandra Morscher Kate Thompson Matthew A.Wright Beluvalli-Eshwarappa Prasad Frédéric Blanc Chris M.Collins Catriona A.Crawford Benjamin B.Duff Jae Evans Jacinthe Gamon Guopeng Han Bernhard T.Leube Hongjun Niu Arnaud J.Perez Aris Robinson Oliver Rogan Paul M.Sharp Elvis Shoko Manel Sonni William J.Thomas Andrij Vasylenko Lu Wang Matthew J.Rosseinsky Matthew S.Dyer | 2023 | npj Computational Materials2023，，1： | 0 |
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