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项目标题：饮食硝酸盐和体育锻炼以预防糖尿病的心血管疾病
背景：体育锻炼和饮食改善是代谢综合征和糖尿病患者的至关重要的非药理策略。这些生活方式的变化减少了慢性氧化应激，并增加一氧化氮（NO）生物利用度。我们的研究集中于无机硝酸盐，在绿叶蔬菜和甜菜根中以高水平发现，它们转化为生物活性号。研究表明，硝酸盐对心血管功能产生积极影响，降低血压，改善血管功能以及增强运动参数（例如线粒体效率和氧利用）。我们假设饮食中的硝酸盐与体育锻炼相结合将为T2D患者的心血管保护提供，患有CVD的高风险。该项目涉及一项临床试验，以研究T2D患者体育锻炼和饮食硝酸盐对心血管健康的综合作用。
使用图论和机器学习识别大脑网络的判别特征以预测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病 (AD) 是一种具有挑战性的神经退行性疾病，需要早期诊断和干预。这项研究利用机器学习 (ML) 和图论指标，这些指标源自静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据来预测 AD。使用西南大学成人寿命数据集 (SALD，年龄 21-76 岁) 和开放获取系列成像研究 (OASIS，年龄 64-95 岁) 数据集（包含 112 名参与者），开发了各种 ML 模型用于 AD 预测。该研究确定了全面了解 AD 中的大脑网络拓扑和功能连接的关键特征。通过 5 倍交叉验证，所有模型都表现出显著的预测能力（准确率在 82-92% 范围内），其中支持向量机模型脱颖而出，准确率达到 92%，表现最佳。本研究表明，根据最重要的判别特征确定的前 13 个区域已经失去了与丘脑的显着联系。与健康成年人和老年人相比，AD 患者的黑质、网状部、黑质、致密部和伏隔核的功能连接强度持续下降。本研究结果与早期采用各种神经成像技术的研究结果相吻合。这项研究表明，将 ML、图论和 rs-fMRI 分析相结合的综合方法在 AD 预测中具有转化潜力，为更准确的诊断和早期预测 AD 提供了潜在的生物标记。
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。
会议摘要机器学习模型，以预测循环中的动力学变量
要对运动进行全面分析，生物力学需要运动学和动力学数据。在循环中，使用主要集中在上肢和下肢的关节角度的运动捕获系统获得运动学数据。实际上，在自行车拟合分析中，经常研究有关下肢关节角速度和关节角加速度的信息。至于动力学，有必要使用仪器踏板来了解下肢施加到踏板上的力。使用从踏板获得的信息，可以通过诸如有效性索引（IE）等指标来评估踏板技术。IE定义为切向力与施加在踏板上的总力的比率（Millour，Velásquez和Domingue，2023年）。尽管该指标非常重要，但由于技术的成本和少数供应商的成本，仍存在一些差距，这限制了其在自行车配件中的实施。此外，这些因素限制了对影响踏板技术的生物力学因素的理解。在自行车拟合过程中，尚不清楚将力向踏板的传播是否有效（Bini，Hume和Croft，2011年； Menard，
在面对情绪刺激时，心理抑制的个体差异可以预测作用控制
在预能动作的背景下有效的抑制性控制至关重要。但是，这种行动抑制可能会受到情感状态的深刻影响。有趣的是，研究表明，情绪刺激可以损害或改善动作控制。因此，大量的混乱围绕着我们对复杂动态的知识来缩减情感和动作控制。在这里，我们旨在调查负面刺激即使无意识地提出和任务 - 毫无疑问，也可能影响相对于中性刺激的动作控制。此外，我们测试了皮质内兴奋性的个体差异是否可以预测动作控制能力。为了解决这些问题，我们要求参与者完成停止信号任务（SST）的修改版本，其中在GO信号作为素数之前，将恐惧或中性的刺激呈现。此外，我们评估了参与者的静止状态皮质脊髓兴奋性，较短的心脏抑制（SICI）和心脏内促进（ICF）。结果表明，当恐惧刺激被过度地呈现时，表现出更好的动作控制能力，并且个体间的SICI预测了更强的作用抑制能力。综上所述，这些结果对动作，意识和运动控制之间的复杂动力学有了新的启示，这表明心脏内测量可以用作潜在的研究和临床环境中运动抑制的潜在生物标志物。
机器学习的准确性以预测肩关节置换术的结果：系统评价
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
我们可以信任机器学习以预测小型企业的信用风险吗？
摘要随着金融科技贷款的出现，小公司可以从新的融资渠道中受益。在这种情况下，信誉和延长信贷的决定通常基于采用有限信息的标准化和高级机器学习技术。本文研究了机器学习正确预测小公司信用风险评级的能力。通过在发票贷款活动上使用独特的专有数据集，本文表明，当可用的信息集合提供给贷方的信息集时，机器学习技术（例如Probit）的表现过高。本文有助于理解对小型企业的贷款流程中高级信用评分技术的可靠性，这是金融科技环境的特殊案例。
整合社区护理以预防和治疗糖尿病
本文通过名为“ Project 8”的运动，旨在将T2DM治疗和预防T2DM的治疗和预防经验降低至8％或更高，该活动于2008年在Koide医院开始，并由一个跨企业团队进行。2009年，一家诊所，一名全科医生以及健康与社会护理专业人员通过跨部门合作参加了运动。自2011年以来，Uonuma社区健康和社会护理学院就基于跨专业教育（IPE）和实践协作（IPCP）实施了基于社区的综合护理系统[5]，并参与了社区居民从事健康教育。自2013年以来，跨部门的合作进一步扩大了，医院包括在纽约市在病房里进行回合的更多专业人员，名为“公开赛”。
种群免疫的度量可以预测2017-2018季节流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示了与年龄相关的敏感性和抗体结合特异性的差异
对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于宿主的相对可用性与其他菌株相比，易受感染的宿主的可用性。抗血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）的抗体赋予了对流感感染的实质性保护。我们询问横截面抗体衍生的估计值对不同流感促进核的种群易感性（H3N2）是否可以预测下季节的成功。，我们从2017年夏季1至90岁的483个健康个体收集了血清，并分析了对代表性菌株的HA和NA的中和反应。中和抗体滴度最低的进化枝，表明人口易感性更高，主导下一个季节。对不同的HA和NA进化枝的滴度在个体之间发生了巨大变化，但与年龄显示出显着的关联，表明依赖相关的过去暴露。本研究表明，人口免疫的代表性度量如何改善进化预测并为流感的选择性压力提供信息。
开发和验证锰代谢和免疫相关基因的签名，以预测胃癌预后和免疫景观
结果：将GC患者分为四种亚型，其特征是明显不同的预后和肿瘤微环境。13个基因被鉴定并确定为miRG，表现出了GC患者的出色预测有效性。 在各种风险亚组之间观察到了分子功能和途径的不同富集模式。 免疫效果分析表明，高风险基团的巨噬细胞和单核细胞的丰度明显更高。 药物敏感性分析确定了患者的有效药物，而低风险组的患者可能会受到免疫疗法的可能性。 npr3表达在GC组织中显着下调。 单细胞RNA测序分析表明，NPR3的表达分布在内皮细胞中。 细胞实验表明，NPR3促进了GC细胞的增殖。13个基因被鉴定并确定为miRG，表现出了GC患者的出色预测有效性。在各种风险亚组之间观察到了分子功能和途径的不同富集模式。免疫效果分析表明，高风险基团的巨噬细胞和单核细胞的丰度明显更高。药物敏感性分析确定了患者的有效药物，而低风险组的患者可能会受到免疫疗法的可能性。npr3表达在GC组织中显着下调。单细胞RNA测序分析表明，NPR3的表达分布在内皮细胞中。细胞实验表明，NPR3促进了GC细胞的增殖。