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World File Search System了长
单链DNA供体模板的圆形化释放了长期HSC编辑的非病毒基因递送的能力
在过去的十年中，非病毒DNA模板递送已与工程核酸酶一起使用，以靶向造血茎和祖细胞中的单链DNA序列。虽然对基因治疗有效，但该方法仅限于简短的DNA供体模板，从而限制了其对基因矫正的应用。为了扩大其范围，我们使用千层长的圆形单链DNA供体模板和TALEN技术开发了一个编辑过程。我们的结果表明，CSSDNA编辑过程可在可行的HSPC中实现高基因插入频率。与常规的AAV编辑过程相比，CSSDNA编辑的HSPC显示出更高的植入和维持鼠模型中基因编辑的倾向。这种积极的结果部分是由于较高水平的原始编辑的HSPC，更静止的代谢状态以及骨髓粘附标记的表达升高。我们的发现突出了CSSDNA作为基因治疗应用的通用和有效的非病毒DNA模板的强大潜力。
短期数字感训练重现了长期……
图 1 短期训练 (STT) 和长期发展 (LTD) 研究概述以及 STT 的行为结果。 (A) STT 和 LTD 样本。在当前的研究中，我们将为期 4 周的训练研究 (STT) 中的训练诱导学习与 Schwartz 等人 (2021) (LTD) 中的儿童和青少年之间的神经发育差异进行了比较。 (B) STT 研究设计。首先，通过 Woodcock-Johnson-III (WJ-III；Woodcock 等人，2001) 的数学流畅性子测试评估儿童的算术流畅性。在另一天，孩子们接受了 fMRI 扫描，在此期间他们必须确定两个数量（以点阵 [或阿拉伯数字] 表示，用于非符号 [或符号] 条件）中的哪个更大。完成 fMRI 扫描后，儿童在导师的指导下接受了为期 4 周的一对一强化数字感知训练，重点是提高非符号和符号数值表示之间的映射。训练每周进行三次，每次约 60 分钟。训练结束后，儿童接受第二次 fMRI 扫描，并完成第二次 WJ-III 数学流畅度子测试。（C）fMRI 任务。在 fMRI 会话中，参与者在不同的运行中执行非符号和符号数字比较任务。该图描绘了非符号比较任务的示例试验。参与者在数量对呈现开始后和试验间隔结束前回答哪一侧的数量较大。计算了非符号和符号数字比较任务中数字距离效应（近—远距离）的大脑反应模式之间的神经表征相似性 (NRS)（详见方法）。（D）响应 STT 的行为表现改善。在非符号 (Nonsym) 和符号 (Sym) 格式的数字比较任务中，都观察到了更高的性能效率。性能效率是通过将准确度除以平均反应时间来衡量的，分数越高表示效率越高。p *** < 0.001。
chinesecvd：第一个世界，基于Web的，中文特异性的心血管风险计算器，结合了长covid，Covid-19疫苗接种，SGLT2I和PCSK
1。Ridker PM，Buring JE，Rifai N，Cook Nr。开发和验证改进的算法评估妇女全球心血管风险的评估：雷诺风险评分。JAMA。 2007年2月14日; 297（6）：611-9。doi：10.1001/jama.297.6.611 2。 Ordunez P，TajerC。使用PAHO移动应用程序传播心血管疾病风险评估：一种公共eHealth干预措施。 Rev Panam Salud Publica。 2015年7月； 38（1）：82-5。 3。 Nelson M.绝对心血管疾病风险和使用澳大利亚心血管疾病风险计算器的使用。 Aust J Gen练习。 2020年8月； 49（8）：471-473。 doi：10.31128/ajgp-12-19-5174 4。 Holt A，Batinica B，Liang J等。 在76 000人患有已知心血管疾病的人中的心血管风险预测方程式的开发和验证。 欧洲预防性心脏病学杂志。 2023：ZWAD314。 doi：10.1093/eurjpc/zwad314 5。 TSE G，Roever L，Wong MCS，Liu T.非西方人口中的心血管风险评估工具。 int J Cardiol。 2018年12月1日; 272：331-332。 doi：10.1016/j.ijcard.2018.08.030 6。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 五年血压变异性与心血管事件和死亡率的风险之间的关联。 medrxiv。 2020：2020.12.21.20248682。 doi：10.1101/2020.12.21.20248682 7。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。 J am Med Inform Assoc。 Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。JAMA。2007年2月14日; 297（6）：611-9。doi：10.1001/jama.297.6.611 2。Ordunez P，TajerC。使用PAHO移动应用程序传播心血管疾病风险评估：一种公共eHealth干预措施。Rev Panam Salud Publica。2015年7月； 38（1）：82-5。 3。 Nelson M.绝对心血管疾病风险和使用澳大利亚心血管疾病风险计算器的使用。 Aust J Gen练习。 2020年8月； 49（8）：471-473。 doi：10.31128/ajgp-12-19-5174 4。 Holt A，Batinica B，Liang J等。 在76 000人患有已知心血管疾病的人中的心血管风险预测方程式的开发和验证。 欧洲预防性心脏病学杂志。 2023：ZWAD314。 doi：10.1093/eurjpc/zwad314 5。 TSE G，Roever L，Wong MCS，Liu T.非西方人口中的心血管风险评估工具。 int J Cardiol。 2018年12月1日; 272：331-332。 doi：10.1016/j.ijcard.2018.08.030 6。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 五年血压变异性与心血管事件和死亡率的风险之间的关联。 medrxiv。 2020：2020.12.21.20248682。 doi：10.1101/2020.12.21.20248682 7。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。 J am Med Inform Assoc。 Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。2015年7月； 38（1）：82-5。3。Nelson M.绝对心血管疾病风险和使用澳大利亚心血管疾病风险计算器的使用。Aust J Gen练习。2020年8月； 49（8）：471-473。 doi：10.31128/ajgp-12-19-5174 4。Holt A，Batinica B，Liang J等。在76 000人患有已知心血管疾病的人中的心血管风险预测方程式的开发和验证。欧洲预防性心脏病学杂志。2023：ZWAD314。doi：10.1093/eurjpc/zwad314 5。TSE G，Roever L，Wong MCS，Liu T.非西方人口中的心血管风险评估工具。 int J Cardiol。 2018年12月1日; 272：331-332。 doi：10.1016/j.ijcard.2018.08.030 6。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 五年血压变异性与心血管事件和死亡率的风险之间的关联。 medrxiv。 2020：2020.12.21.20248682。 doi：10.1101/2020.12.21.20248682 7。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。 J am Med Inform Assoc。 Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。TSE G，Roever L，Wong MCS，Liu T.非西方人口中的心血管风险评估工具。int J Cardiol。2018年12月1日; 272：331-332。 doi：10.1016/j.ijcard.2018.08.030 6。Zhou J，Lee S，Wong WT等。 五年血压变异性与心血管事件和死亡率的风险之间的关联。 medrxiv。 2020：2020.12.21.20248682。 doi：10.1101/2020.12.21.20248682 7。 Zhou J，Lee S，Wong WT等。 性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。 J am Med Inform Assoc。 Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。Zhou J，Lee S，Wong WT等。五年血压变异性与心血管事件和死亡率的风险之间的关联。medrxiv。2020：2020.12.21.20248682。 doi：10.1101/2020.12.21.20248682 7。Zhou J，Lee S，Wong WT等。 性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。 J am Med Inform Assoc。 Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。Zhou J，Lee S，Wong WT等。性别特异性的临床风险评分，融合了血压变异性以预测出现痴呆症。J am Med Inform Assoc。Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。Chan JSK，Satti DI，Lee Yha等。2022年1月12日； 29（2）：335-347。 doi：10.1093/jamia/ocab173 8。高探访到视野胆固醇的变异性可预测心力衰竭和不良心血管事件：一项基于人群的队列研究。Eur J Prev Cardiol。2022年10月20日； 29（14）：E323- E325。doi：10.1093/eurjpc/zwac097 9。Wang Y，Zhou J，Qi W等。 禁食血糖的访问到视野变异性预测了新的心力衰竭：来自两个大型中国人群的结果。 心脏病学的当前问题。 2023/09/01/2023; 48（9）：101842。 doi：https：//doi.org/10.1016/j.cpcardiol.2023.101842Wang Y，Zhou J，Qi W等。禁食血糖的访问到视野变异性预测了新的心力衰竭：来自两个大型中国人群的结果。心脏病学的当前问题。2023/09/01/2023; 48（9）：101842。 doi：https：//doi.org/10.1016/j.cpcardiol.2023.101842
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。
综合器官免疫：由BCG造成的抗原特异性CD4-T细胞衍生的IFN-γ造成了长期的肺对呼吸病毒的先天抗性
Audrey Lee 1，Katharine Floyd 2，Shengyang Wu 1，1，1，1，1，1，1，1，1，5 Harolds，5，5，5，5，5，Anna Pavenko 5，Victor Lujan 1 Garry P. Nolan 3，Prabhu Arunachalam 1，Mehul Suthar 2，BaliAudrey Lee 1，Katharine Floyd 2，Shengyang Wu 1，1，1，1，1，1，1，1，1，5 Harolds，5，5，5，5，5，Anna Pavenko 5，Victor Lujan 1 Garry P. Nolan 3，Prabhu Arunachalam 1，Mehul Suthar 2，Bali
皮质厚度改变和全身性炎症定义了长期旋转的认知障碍患者Bianca Besteher 1,2,3 *，ToniaOcktäsch
Cortical thickness alterations and systemic inflammation define long-COVID patients with cognitive impairment Bianca Besteher 1,2,3 *, Tonia Rocktäschel 1,2,3 *, Alejandra P. Garza 4 , Marlene Machnik 1 , Johanna Ballez 1 , Dario-Lucas Helbing 1,2,3 , Kathrin Finke 5 , Philipp Reuken 6 , Daniel Güllmar 7 , Christian Gaser 1,2,3,5 , Martin Walter 1,2,3 , Nils Opel 1,2,3 **, Ildiko Rita Dunay 2,3,4 ** 1 Department of Psychiatry and Psychotherapy, Jena University Hospital, Germany 2 German Center for Mental Health (DZPG) 3 Center for Intervention and Research on adaptive and maladaptive brain Circuits underlying mental health （C-I-R-C），Halle-Jena-Magdeburg 4炎症与神经变化研究所，德国Otto-von-guericke-大学麦格德堡，德国5个神经病学系，德国耶拿大学医院6，德国6日6日内科学院IV级IV，胃肠病学疾病，肝病学院，疾病学院，诊断学院，二流学院和研究院。干预放射学，耶拿大学医院 - 弗里德里希·席勒大学耶拿，德国
随着人工智能（AI）在过去十年中取得了长足进步，基于机器学习（ML）的医疗设备在医疗保健领域的应用越来越广泛。
简介 人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次夏季研究项目 1 会议上提出，其广义定义为计算机程序执行通常需要人类智能的广泛任务（例如推理和学习）的能力。随着人工智能应用的广泛采用，它已分支为其他子集（如图 1 所示），但人工智能机器学习和深度学习等术语经常互换使用。机器学习是人工智能的一个子集，它可以从随时间推移提供的数据中学习，以便在提供测试数据集时进行预测。人工智能的子集深度学习 (DL) 实现了称为神经网络的复杂算法，这些算法的模型类似于人脑中的神经元 2 ，并广泛应用于语音识别、计算机视觉、药物发现和基因组学 3 。随着使用更全面、更包容和更异构的数据 4 训练模型，这些模型的稳健性会变得更好。机器学习是人工智能的一个子集，已广泛应用于医学研究，以从每天医疗保健产生的大量数据中识别有价值的临床见解 5 。医疗器械中 ML 模型的实施有所增加 6 。在美国，标记为医疗器械的设备必须获得食品药品管理局 (FDA) 的批准。FDA 通过 3 种监管途径之一对医疗器械进行监管和批准，即 510(k) 许可 7 、De Novo 审查 8 或上市前批准 (PMA) 9 ，如表 1 所示。在本文中，我们介绍了美国 FDA 批准的支持 AI/ML 的医疗器械的最新最新情况。这是 FDA 于 2022 年 10 月 5 日更新名单后，第一篇分析支持 AI/ML 的医疗器械状态的文章，该名单包含 178 种在美国上市的新医疗器械 6 。
太阳能航行为立方体规模，无推进剂的航天器技术提供了机会，该技术实现了长期和长距离任务而不是POS
太阳能航行为立方体规模，无推进剂的航天器技术提供了机会，该技术可以通过传统方法实现长期和长距离任务。太阳帆使用从帆表面反射的阳光光子中的线性动量转移。要推动航天器，不需要机械运动的部件，推进器或推进剂。但是，态度控制或方向仍然使用涉及反应轮和推进剂弹射的传统方法进行执行，这严重限制了任务寿命。例如，即将执行的任务将太阳帆与最先进的推进剂弹出气体系统采用的现有最先进的解决方案的现状。在这里，使用加油推进器的使用限制了任务的寿命。为了解决有限的任务寿命问题，利用反光控制设备的无推进剂态度控制项目团队正在使用薄材料（一种光学膜）进行无向态度控制，这是一种光学膜，可从透明到反射性的电气切换。该技术基于聚合物分散的液晶（PDLC），该液晶允许在使用电压时进行此切换。这项技术消除了推进剂的需求，这在改善性能和寿命的同时降低了体重和成本。