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BA.2.86 及其亚谱系的初步风险评估，2023 年 11 月 21 日 BA.2.86 是 BA.2 的后代谱系，最早采集的样本
BA.2.86 及其亚谱系的初步风险评估，2023 年 11 月 21 日 BA.2.86 是 BA.2 的后代谱系，最早的样本采集于 2023 年 7 月 24 日 (1)。该变体及其后代谱系的刺突蛋白有大量突变；最初报告的来自以色列和丹麦的 BA.2.86 序列相对于 BA.2 有 34 个氨基酸替换，相对于 XBB.1.5（推荐用于更新的 COVID-19 疫苗的菌株 [2]）有 36 个氨基酸替换。BA.2.86 变体相对于 BA.2 和 XBB.1.5 的刺突氨基酸突变数量与第一批 Omicron 菌株相对于 SARS-CoV-2 指标菌株的突变数量相当。BA.2.86 于 2023 年 8 月 17 日被指定为 VUM (3)。截至 2023 年 11 月 20 日，共有来自 46 个国家的 3 267 个 BA.2.86 序列提交给 GISAID (1)，占流行病学第 44 周（2023 年 10 月 30 日至 11 月 5 日）全球可用序列的 8.9%。BA.2.86 序列中占比最大的国家是英国（19.7%，643 个序列）、法国（11.9%，389 个序列）、瑞典（10.7%，351 个序列）、西班牙（7.8%，254 个序列）、加拿大（6.8%，223 个序列）、丹麦（6.6%，215 个序列）和美国（6.3%，208 个序列）。在全球范围内，已报告的 BA.2.86 比例缓慢但稳定地增加，流行病学第 44 周的全球流行率为 8.9%，见表 1。与四周前（第 40 周，2023 年 10 月 2 日至 8 日）报告的数据相比，这是一个大幅增长，当时 BA.2.86 的全球流行率为 1.8%。表 1：2023 年第 40 周至第 44 周 SARS-CoV-2 变体的全球比例
胎儿酒精谱系障碍儿童及其亚型儿童的大脑结构差异
结果：相对于对照组，FASD儿童的总脑体积较小，但是亚型分析显示，只有PFAS/FAS组与对照组显着不同。区域分析类似地表明，PFA/FAS儿童的额叶和时间区域的大脑体积减少，但是被诊断为PAE/ARND的儿童通常具有与对照相似的体积。对这种模式的显着差异发生在小脑，尾状和苍白球中，其中PFAS/FAS和PAE/ARND的儿童相对于对照组显示出较低的体积。在接受神经心理学测试的参与者子集中，观察到体积与智商分数之间的相关性。按年龄分析的优点分析揭示了组之间的发育模式（线性与二次）的差异。
胎儿酒精谱系障碍儿童及其亚型儿童的大脑结构差异
结果：相对于对照组，FASD儿童的总脑体积较小，但是亚型分析显示，只有PFAS/FAS组与对照组显着不同。区域分析类似地表明，PFA/FAS儿童的额叶和时间区域的大脑体积减少，但是被诊断为PAE/ARND的儿童通常具有与对照相似的体积。对这种模式的显着差异发生在小脑，尾状和苍白球中，其中PFAS/FAS和PAE/ARND的儿童相对于对照组显示出较低的体积。在接受神经心理学测试的参与者子集中，观察到体积与智商分数之间的相关性。按年龄分析的优点分析揭示了组之间的发育模式（线性与二次）的差异。
一种自上而下注意引导细化的 3D 全卷积神经网络，用于准确、稳健地自动分割杏仁核及其亚核
深度学习的最新进展提高了皮层下脑结构的分割精度，这将有助于许多神经系统疾病的神经影像学研究。然而，现有的大多数基于深度学习的神经影像学方法并没有研究分割极小但重要的脑区（如杏仁核亚核）时存在的具体困难。为了解决这一具有挑战性的任务，我们开发了一个双分支扩张残差 3D 全卷积网络，该网络具有并行卷积，以提取更多全局背景信息并通过保持一个与感兴趣区域 (ROI) 大小相同的小感受野来缓解类别不平衡问题。我们还在并行和串行中进行了多尺度特征融合，以补偿卷积过程中潜在的信息丢失，这对小物体来说非常重要。残差连接实现的串行特征融合通过提出的自上而下的注意力引导细化单元得到进一步增强，其中高分辨率低级空间细节被选择性地集成以补充高级但粗略的语义信息，从而丰富最终的特征表示。因此，与其他基于深度学习的方法相比，我们的方法产生的分割在体积和形态上都更准确。据我们所知，这项工作是第一个以深度学习为目标的杏仁核亚区域方法。我们还证明了使用周期一致的生成对抗网络 (CycleGAN) 协调多站点 MRI 数据的可行性，并表明我们的方法可以很好地推广到从多个中心收集的具有挑战性的创伤性脑损伤 (TBI) 数据集。这似乎是一种有前途的图像分割策略，可用于多站点研究和增加显著脑病理形态学变异性。