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大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。
欧洲监管机构对更新 Ozempic ®标签以反映肾脏疾病相关事件风险降低持积极意见
FLOW 试验的主要目的是证明 CKD 进展延迟以及降低肾脏和心血管死亡风险，通过由以下五个部分组成的综合主要终点：根据 CKD-流行病学合作 (EPI) 方程，与基线相比，eGFR 持续下降 ≥50%；eGFR 持续下降 (CKD-EPI) <15 mL/min/1.73 m 2；开始慢性肾脏替代疗法（透析或肾移植）；死于肾脏疾病；或死于心血管疾病。确认性次要终点包括 eGFR 的年变化率 (CKD-EPI)、重大不良心血管事件（非致命性心肌梗死、非致命性中风、心血管死亡）和全因死亡。
Q1 2024将管道反映至2024年2月23日
技术措施：请参阅“暴露控制/人身保护”部分下的工程措施。局部/总通风：如果无法获得足够的通风，请与局部排气通风一起使用。有关安全处理的建议：不要穿上皮肤或衣服。不要呼吸雾或蒸气。不要吞咽。避免与眼睛接触。处理后彻底清洗皮肤。根据工作场所曝光的结果，根据良好的工业卫生和安全实践来处理，安排使容器紧密地关闭。使用此产品时不要吃，喝或吸烟。注意防止溢出，浪费并最大程度地减少对环境的释放。安全存储的条件：保留在正确标记的容器中。存储被锁定。保持紧密关闭。根据特定的国家法规存储。要避免的材料：不要使用以下产品类型：强氧化剂
剧烈运动与反映能量途径的肠道细菌物种相关联：荷兰微生物组项目中的流行病学横断面分析
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2024年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.05.24316744 doi：medrxiv preprint
事件细分的神经基础：环境中稳定的特征由神经状态反映
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单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
连接映射技术不反映大脑中的功能梯度
功能梯度，其中响应特性在大脑区域逐渐变化，作为大脑的关键组织原理。使用静止状态和自然观看范式的最新研究表明，这些梯度可以通过“连接映射”分析从功能连接模式重建。然而，局部连接模式可能会被数据分析期间的空间自相关所混淆，例如，通过坐标空间之间的空间平滑或插值。在这里，我们研究了这种混杂是否可以产生虚幻的连接梯度。我们生成了包含受试者功能体积空间中随机白噪声的数据集，然后选择使用空间平滑和/或将数据插入到不同的体积或表面空间中。平滑和插值引起的空间自相关能力用于连接映射，以在许多大脑区域产生体积和表面的局部梯度。此外，这些梯度似乎与从真实自然观看数据中获得的梯度高度相似，尽管在某些情况下从真实数据和随机数据产生的梯度在统计上是不同的。我们还重建了整个脑的全球梯度 - 尽管这些梯度似乎不太容易受到人工空间自相关的影响，但再现先前报道的梯度的能力与分析管道的特定特征紧密相关。这些发现意味着需要谨慎解释连接梯度。这些结果表明，先前报道的连接映射技术鉴定出的梯度可能会被分析期间引入的人工空间自相关所混淆，在某些情况下，在不同的分析管道中可能会繁殖很差。
栗色水稻基因组多样性反映了 350 年的殖民历史
苏里南和法属圭亚那的马龙人是殖民时期逃离种植园的被奴役非洲人的后裔。马龙农民仍然种植着各种各样的水稻，这是他们最古老的主食作物。殖民当局对马龙人的口述历史和书面记录提供了关于马龙水稻起源的对比视角。在这里，我们分析了 136 种新测序的马龙水稻品种的基因组祖先，发现了七个地理关联不同的基因组群。我们根据民族植物学和档案调查对这些发现进行了解释，以重建与将水稻品种引入圭亚那相关的历史背景。我们发现两个水稻群体可以追溯到西非，我们认为它们与跨大西洋奴隶贸易有关（约 1526 年至 1825 年）。我们推测，马龙水稻种群还包含由爪哇契约劳工（1890 年以后）、美国水稻育种者（1932 年以后）和逃离越南战争的苗族难民（1991 年）引进的水稻品种。此外，在马龙田地里，我们发现了以前从未记录过的杂交水稻类型。总体而言，我们的结果表明，马龙农民优先考虑保持较高的种群多样性，我们认为这反映了他们从（非洲）祖先那里继承的专业知识。马龙农民被农业现代化举措忽视，但他们今天是独特文化遗产的守护者。值得注意的是，基因组学发现强调了许多马龙关于他们过去的故事。我们预计，类似的研究方法可以应用于（土著）社区的其他传家宝作物，这些社区可能在农场保留了他们的历史，以重建、承认和尊重过去。
栗色稻米基因组多样性反映了350年的殖民历史
在苏里南（Suriname）和法国圭亚那（Guiana）的栗色降低了被奴役的非洲人，他们在尼尔时代逃脱了种植园。栗色农民仍然种植大量大米，是最古老的主食。殖民当局的口述历史和书面记录提供了关于栗色稻米起源的对比观点。在这里，我们分析了136种新测序的栗色水稻品种的基因组血统，并发现了七个基因组群，它们的地理关联不同。，我们根据民族植物学和档案进行了解释这些发现，涉及涉及与将水稻品种引入圭亚那相关的历史背景。我们发现，两个稻米团体都追溯到西非，我们建议这与跨大西洋奴隶贸易有关（c。1526至1825年）。我们认为，栗色的股股还包含来自Java的契约劳动者（1890年以来），美国稻米育种者（1932年）和逃离越南战争（1991年）的苗族难民引入的水稻。此外，在栗色田地上，我们发现从未记录过的大米类型是从十字架中得出的。总的来说，我们的结果表明，栗色农民优先考虑维持高股票多样性，我们认为这反映了他们从（非洲）祖先继承的专业知识。被农业现代化倡议所忽视，当今的栗色农民是一种独特的文化遗产的监护人。值得注意的是，基因组发现突显了许多有关其过去的栗色故事。我们预计，类似的研究方法可以应用于其他（土著）社区的传家宝作物，这些传家宝农作物可能在农场上保存了历史，以重建，承认和尊重过去。