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b“帕金森氏病（PD）是一种常见的神经性疾病病理生理学，在整个中枢神经系统中表现出丧失的质量nigra神经元和-synclein的积累，在整个中枢神经系统中的积累。到目前为止，几种遗传和环境因素是迄今为止已知的，但由于在10％的遗传因素中发现了概述的遗传因素，并且在环境因素之间可能存在摩擦，并且在环境因素之间存在相互作用，并且在环境因素之间存在相互作用，并且在环境因素之间存在相互作用，并且具有遗传因素的相互作用。在PD的发展中，诸如脑部损伤之类的重要作用在PD患者中越来越多地观察到了PD患者。它在PD中的原因和影响尤为重要，因为微生物组是一个很容易受到各种干预措施（例如饮食和益生菌补充剂）的影响的因素，为可能的治疗提供了新的靶标。”
b“帕金森氏病（PD）是一种常见的神经退行性疾病，从病理生理上表现出来，其遗传性Nigra神经元丧失和 - 在整个中枢神经系统中的积累。到目前为止，几个遗传和环境因素尚不清楚，但是由于证实该疾病的遗传形式可以在约10％的患者，环境因素以及遗传因素与潜在的分子机制之间的相互作用中发现，这可能在PD发展中起重要作用。已知的因素，例如复发性创伤性脑损伤，而肠道和口腔菌群也越来越多地观察到PD患者的不平衡。PD中的微生物营养不良是否在该疾病之前，还是由于肠道轴的水平上的神经元通信的结果，仍有待解决。此外，由于微生物组是一个很容易受到各种干预措施（例如饮食和益生菌补充剂）的影响，因此微生物营养不良及其在PD中的因素和作用的全面表征尤其重要，为可能的治疗提供了新的靶标。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
小细胞肺癌：迄今为止的证据
摘要：c-MET 原癌基因 (MET) 在肺癌发生中起着重要作用，影响癌细胞的存活、生长和侵袭性。非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的 MET 受体是潜在的治疗靶点。高输出下一代测序技术的发展使得能够更好地识别 MET 通路中的异常，例如 MET 外显子 14 (METex14) 突变。此外，对表皮生长因子受体 (EGFR) 和酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 耐药机制的分析表明，MET 扩增作为 TKI 治疗的 EGFR 突变 NSCLC 患者的逃逸机制的重要性。本综述总结了关于 MET 及其异常的实验室发现、非 EGFR 突变 NSCLC 中 METex14 变异和 MET 扩增的试验结果以及 EGFR 突变 NSCLC 中对 TKI 的获得性耐药性。首次使用抗 MET 药物对非选择性 NSCLC 患者或因 MET 过表达而选择性的患者进行试验的结果令人失望。目前，两种情况似乎是使用抗 MET 药物治疗这些患者最有希望的情况：携带 METex14 的肿瘤和在 TKI-EGFR 下发生突变的 EGFR 敏感突变，具有 MET 扩增耐药机制或 EGFR 耐药突变。关键词：非小细胞肺癌，MET 外显子 14，MET 扩增，MET 通路
迄今为止尚未有疫苗预防的医源性感染疫苗
尽管广泛实施了预防策略，但医院相关感染 (HAI) 的患病率仍然很高。多重耐药菌在 HAI 中的患病率很高。2019 年，世界卫生组织将抗菌素耐药性保留为全球十大卫生问题之一。疫苗的开发可能有助于抗击抗菌素耐药性，以减轻 HAI 的负担。金黄色葡萄球菌、革兰氏阴性菌和艰难梭菌是 HAI 中最常见的病原体。因此，开发针对这些病原体的疫苗至关重要。现阶段，获得针对金黄色葡萄球菌和革兰氏阴性菌的有效疫苗的目标尚未实现。但是，我们可以期待在不久的将来推出针对艰难梭菌的疫苗。此外，确定可能从这些疫苗中受益的人群也很复杂，因为高危患者对疫苗的反应不佳，或者接种疫苗可能为时已晚，此时他们已经面临风险。只有当医护人员 (HCW) 在患者病原体的传播和获得中发挥作用、疫苗有效减少病原体携带以及疫苗覆盖率足以保护患者时，为医护人员接种这些病原体疫苗才会产生影响。应在患者和医护人员中评估和解决对这些潜在疫苗的接受度。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
生物多样性净收益：到目前为止的故事
数据显示，选择豁免BNG的三个最常见原因（在非家庭持有人申请中）是“ minimis”，“自我构建和自定义开发”和“回顾性计划许可”。如图1所示，选择“ minimis”作为豁免的原因的申请人数量大大增加了一个月，直到2024年7月，达到了2024年8月至9月之间的非户主豁免的76％。从2024年9月至12月124日，这个数字保持在75％以上。
Ware (cart.) bor 的 seey. 报告。 C. 信件“letaly 到目前为止...
3 天前 — 去年秋天向犹他州进军的军队”，一直与……保持着联系，部队毫无保留地保证。89.报告。国务卿。战争……
功能性吞咽困难的叙事回顾 - 到目前为止我们所知道的
显示出具有80％敏感性的口咽和食管吞咽困难的区分：（i）引发燕子会延迟吗？（ii）是否存在鼻后反流？（iii）是否有退化性咳嗽？（iv）是否需要重复吞咽才能获得令人满意的间隙（29）？对这些问题的任何一个肯定的答案都表明口咽吞咽困难（29）。相比之下，食管吞咽困难的特征是吞咽后不久，胸部或胸部不适感中粘着食物的感觉。怀疑食管吞咽困难时，应获得具有中间和下食管活检的上内窥镜检查，以排除GERD和EOE。应进行食管钡，以排除结构性病变（例如狭窄，环，网），并初步评估食管运动障碍（例如，aChalasia，食管食管痉挛，食管胃张开交界处流量流失障碍物）。最后，应获得高分辨率食管测压法（HRM）以评估更多
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
附录 1 - 2024/25 年迄今为止的战略能源伙伴关系活动报告 1. 2024/25 年战略业务计划和年度业务计划的背景
合作伙伴关系的第一年开展了大量活动。项目和计划交付已建立良好，目前有几个项目处于交付阶段。战略能源伙伴关系 (SEP) 合同合资企业董事会已经认识到，虽然进展非常积极，但由于收到公共资金，理事会向 SEP 提出的一些项目是交易性的（规模较小、不具战略性或与更广泛的机会相关）。目前正在讨论如何确定更具战略性和整体性的机会（更大的计划和在机会之间建立联系），包括定期的战略董事会讨论。考文垂能源计划（第 2.3 节中解释）将提供这种方法的一个关键组成部分，以确保我们对城市产生巨大而持久的影响。表 2.0 - 2024/25 年项目的影响（按计划）
麦角项目：迄今为止加拿大最大的麦角菌调查和基因组分析
数百年来，麦角菌一直是人类与谷物关系的祸根。麦角菌是许多加拿大谷物的真菌病原体，导致受生物碱霉菌毒素污染的深色菌核生长。麦角生物碱合成 (EAS) 基因簇产生的代谢物也与严重危害（包括麦角中毒）以及令人兴奋的潜在治疗方法有关。在本研究中，我们探索了麦角菌核的历史参考样本，以及 2014 年至 2024 年的数千个未表征的收获样本。该项目的目标是以比以前更大的规模检查麦角菌的附属基因组。进一步了解麦角的地理和环境差异以及基因型变异可能会为农业管理和制药潜力提供发展。