Dehydrogenase-dependent ethanol metabolism in deer mice (Peromyscus maniculatus) lacking cytosolic alcohol dehydrogenase. Reversibility and isotope effects in vivo and in subcellular fractions

Elimination of [2H]ethanol in vivo as studied by gas chromatography/mass spectrometry occurred at about half the rate in deer mice reported to lack alcohol dehydrogenase (ADH-) compared with ADH+ deer mice and exhibited kinetic isotope effects on Vmax and Km (D(V/K] of 2.2 +/- 0.1 and 3.2 +/- 0.8 in the two strains, respectively. To an equal extent in both strains, ethanol elimination was accompanied by an ethanol-acetaldehyde exchange with an intermolecular transfer of hydrogen atoms, indicating the occurrence of dehydrogenase activity. This exchange was also observed in perfused deer mouse livers. Based on calculations it was estimated that at least 50% of ethanol elimination in ADH- deer mice was caused by the action of dehydrogenase systems. NADPH-supported cytochrome P-450-dependent ethanol oxidation in liver microsomes from ADH+ and ADH- deer mice was not stereoselective and occurred with a D(V/K) of 3.6. The D(V/K) value of catalase-dependent oxidation was 1.8, whereas a kinetic isotope effect of cytosolic ADH in the ADH+ strain was 3.2. Mitochondria from both ADH+ and ADH- deer mice catalyzed NAD+-dependent ethanol oxidation and NADH-dependent acetaldehyde reduction. The kinetic isotope effects of NAD+-dependent ethanol oxidation in the mitochondrial fraction from ADH+ and ADH- deer mice were 2.0 +/- 0.1 and 2.3 +/- 0.3, respectively. The results indicate only a minor contribution by cytochrome P-450 to ethanol elimination, whereas the isotope effects are consistent with ethanol oxidation by the catalase-H2O2 system in ADH- deer mice in addition to the dehydrogenase systems

Utforska potentialen för användning av Natural Language Processing på Twitter data för att förstå användningen av parker i Stockholm

Traditional methods used to investigate the usage of parks consists of questionnaire which is both a very time- and- resource consuming method. Today more than four billion people daily use some form of social media platform. This has led to the creation of huge amount of data being generated every day through various social media platforms and has created a potential new source for retrieving large amounts of data. This report will investigate a modern approach, using Natural Language Processing on Twitter data to understand how parks in Stockholm being used. Natural Language Processing (NLP) is an area within artificial intelligence and is referred to the process to read, analyze, and understand large amount of text data and is considered to be the future for understanding unstructured text. Twitter data were obtained through Twitters open API. Data from three parks in Stockholm were collected between the periods 2015-2019. Three analysis were then performed, temporal, sentiment, and topic modeling analysis. The results from the above analysis show that it is possible to understand what attitudes and activities are associated with visiting parks using NLP on social media data. It is clear that sentiment analysis is a difficult task for computers to solve and it is still in an early stage of development. The results from the sentiment analysis indicate some uncertainties. To achieve more reliable results, the analysis would consist of much more data, more thorough cleaning methods and be based on English tweets. One significant conclusion given the results is that people’s attitudes and activities linked to each park are clearly correlated with the different attributes each park consists of. Another clear pattern is that the usage of parks significantly peaks during holiday celebrations and positive sentiments are the most strongly linked emotion with park visits. Findings suggest future studies to focus on combining the approach in this report with geospatial data based on a social media platform were users share their geolocation to a greater extent.Traditionella metoder använda för att förstå hur människor använder parker består av frågeformulär, en mycket tids -och- resurskrävande metod. Idag använder mer en fyra miljarder människor någon form av social medieplattform dagligen. Det har inneburit att enorma datamängder genereras dagligen via olika sociala media plattformar och har skapat potential för en ny källa att erhålla stora mängder data. Denna undersöker ett modernt tillvägagångssätt, genom användandet av Natural Language Processing av Twitter data för att förstå hur parker i Stockholm används. Natural Language Processing (NLP) är ett område inom artificiell intelligens och syftar till processen att läsa, analysera och förstå stora mängder textdata och anses vara framtiden för att förstå ostrukturerad text. Data från Twitter inhämtades via Twitters öppna API. Data från tre parker i Stockholm erhölls mellan perioden 2015–2019. Tre analyser genomfördes därefter, temporal, sentiment och topic modeling. Resultaten från ovanstående analyser visar att det är möjligt att förstå vilka attityder och aktiviteter som är associerade med att besöka parker genom användandet av NLP baserat på data från sociala medier. Det är tydligt att sentiment analys är ett svårt problem för datorer att lösa och är fortfarande i ett tidigt skede i utvecklingen. Resultaten från sentiment analysen indikerar några osäkerheter. För att uppnå mer tillförlitliga resultat skulle analysen bestått av mycket mer data, mer exakta metoder för data rensning samt baserats på tweets skrivna på engelska. En tydlig slutsats från resultaten är att människors attityder och aktiviteter kopplade till varje park är tydligt korrelerat med de olika attributen respektive park består av. Ytterligare ett tydligt mönster är att användandet av parker är som högst under högtider och att positiva känslor är starkast kopplat till park-besök. Resultaten föreslår att framtida studier fokuserar på att kombinera metoden i denna rapport med geospatial data baserat på en social medieplattform där användare delar sin platsinfo i större utsträckning

Influence of Heterosexism and Homophobia upon the Development of Drug Addiction Amongst Lesbians and Gays

This study examines homophobia and heterosexism, which denies, denigrates, and stigmatizes any nonheterosexual form of behavior, identity, relationship, or community ( Herek. 19901 and how it influences the incidence of drug addiction among lesbians and gays. This study utilizes interviews and surveys with chemically dependent lesbians and gays in recovery to examine and expand upon research that suggests drug addiction amongst lesbians and gays is significantly related to heterosexism and homophobia, which fosters the internalization of homophobia. This research discusses subjects\u27 prior experiences with family, community, and institutional incidences of homophobic and heterosexist attitudes and the onset of drug abuse in relation to coming out

Utforska potentialen för användning av Natural Language Processing på Twitter data för att förstå användningen av parker i Stockholm

Traditional methods used to investigate the usage of parks consists of questionnaire which is both a very time- and- resource consuming method. Today more than four billion people daily use some form of social media platform. This has led to the creation of huge amount of data being generated every day through various social media platforms and has created a potential new source for retrieving large amounts of data. This report will investigate a modern approach, using Natural Language Processing on Twitter data to understand how parks in Stockholm being used. Natural Language Processing (NLP) is an area within artificial intelligence and is referred to the process to read, analyze, and understand large amount of text data and is considered to be the future for understanding unstructured text. Twitter data were obtained through Twitters open API. Data from three parks in Stockholm were collected between the periods 2015-2019. Three analysis were then performed, temporal, sentiment, and topic modeling analysis. The results from the above analysis show that it is possible to understand what attitudes and activities are associated with visiting parks using NLP on social media data. It is clear that sentiment analysis is a difficult task for computers to solve and it is still in an early stage of development. The results from the sentiment analysis indicate some uncertainties. To achieve more reliable results, the analysis would consist of much more data, more thorough cleaning methods and be based on English tweets. One significant conclusion given the results is that people’s attitudes and activities linked to each park are clearly correlated with the different attributes each park consists of. Another clear pattern is that the usage of parks significantly peaks during holiday celebrations and positive sentiments are the most strongly linked emotion with park visits. Findings suggest future studies to focus on combining the approach in this report with geospatial data based on a social media platform were users share their geolocation to a greater extent.Traditionella metoder använda för att förstå hur människor använder parker består av frågeformulär, en mycket tids -och- resurskrävande metod. Idag använder mer en fyra miljarder människor någon form av social medieplattform dagligen. Det har inneburit att enorma datamängder genereras dagligen via olika sociala media plattformar och har skapat potential för en ny källa att erhålla stora mängder data. Denna undersöker ett modernt tillvägagångssätt, genom användandet av Natural Language Processing av Twitter data för att förstå hur parker i Stockholm används. Natural Language Processing (NLP) är ett område inom artificiell intelligens och syftar till processen att läsa, analysera och förstå stora mängder textdata och anses vara framtiden för att förstå ostrukturerad text. Data från Twitter inhämtades via Twitters öppna API. Data från tre parker i Stockholm erhölls mellan perioden 2015–2019. Tre analyser genomfördes därefter, temporal, sentiment och topic modeling. Resultaten från ovanstående analyser visar att det är möjligt att förstå vilka attityder och aktiviteter som är associerade med att besöka parker genom användandet av NLP baserat på data från sociala medier. Det är tydligt att sentiment analys är ett svårt problem för datorer att lösa och är fortfarande i ett tidigt skede i utvecklingen. Resultaten från sentiment analysen indikerar några osäkerheter. För att uppnå mer tillförlitliga resultat skulle analysen bestått av mycket mer data, mer exakta metoder för data rensning samt baserats på tweets skrivna på engelska. En tydlig slutsats från resultaten är att människors attityder och aktiviteter kopplade till varje park är tydligt korrelerat med de olika attributen respektive park består av. Ytterligare ett tydligt mönster är att användandet av parker är som högst under högtider och att positiva känslor är starkast kopplat till park-besök. Resultaten föreslår att framtida studier fokuserar på att kombinera metoden i denna rapport med geospatial data baserat på en social medieplattform där användare delar sin platsinfo i större utsträckning

Moderskap inom samkönade äktenskap : Kan faderskapspresumtionen kvarstå när regleringen av assisterad befruktning förändras?

Kvinnans förutsättningar inom familj och arbetsliv har genomgått stora förändringar genom historien. Uppsatsen har skrivits med utgångspunkt från kvinnans rättigheter och skyldigheter inom föräldraskapets område både som moder och som medförälder. Genom en historisk tillbakablick och genomgång fram till aktuell reglering visar uppsatsen hur lagar som omfattat kvinnan i stort, samt kvinnan i rollen som mor, har haft en särskild position i svensk lagstiftning. Utvecklingen ifrån att alla kvinnor var omyndiga till att kvinnan omyndigförklarades i samband med giftermål och slutligen fram till gällande rätt där två kvinnor kan gifta sig och åtnjuta samma rättigheter och skyldigheter som olikkönade par inom äktenskapets område. Äktenskapsbalkens och Föräldrabalkens regleringar har genom åren påverkat varandra vilket visar hur samhället förhållit sig till personer i olika samlevnadsformers möjligheter till föräldraskap. Den 1 januari 2019 ändrades lagstiftningen som rör assisterad befruktning. Uppsatsen syftar till att utreda om den nu aktuella regleringen är jämställd för alla par. Arbetet har genomförts med en rättsdogmatisk metod och med normkritiskt synsätt för att analysera de normer som legat som underlag för de regleringar som funnits. Slutligen har förslaget om att införa en föräldraskapspresumtion utretts och satts i förhållande till den sen länge gällande faderskapspresumtionen