兽医信息学的最新进步强调了从基因组和蛋白质组学到临床和环境数据的各种数据类型的价值,以加速药物发现过程。这些综合数据集提供了疾病机制的全面视图,从而使以比传统方法更大的效率识别新的药物靶标。机器学习(ML)和人工智能(AI)对于分析复杂数据集,发现模式和预测结果特别有力(1)。例如,一项使用ML模型的研究表明,在预测不同动物种类的药物效应方面的准确性提高,从而减少了临床前试验的时间和成本(2)。但是,数据集成面临挑战。缺乏兽医机构之间的标准化数据收集和共享实践会导致不一致,从而降低了发现的可靠性和可重复性(3)。此外,集成不同的数据集需要显着的计算资源和专业知识,这些资源和专业知识通常在较小或资源有限的兽医实践中不可用。确保数据安全性也是至关重要的,因为使用电子健康记录(EHRS)引起了人们对数据泄露和滥用敏感信息的担忧。为了应对这些挑战,建立标准化的数据协议和道德准则对于广泛采用至关重要(4)。
摘要 — 目的。神经自我调节对于实现对脑机接口 (BCI) 的控制必不可少。这可能是一个艰苦的学习过程,尤其是对于运动想象 BCI。提出了各种训练方法来帮助用户完成 BCI 控制并提高绩效。值得注意的是使用有偏反馈,即非现实的表现表现。有偏反馈对表现和学习的好处因用户而异(例如取决于他们最初的 BCI 控制水平)并且仍是推测性的。为了理清这些推测,我们调查了哪些性格类型、初始状态和校准性能 (CP) 可以从有偏反馈中受益。方法。我们进行了一项实验(n=30,进行 2 次实验)。提供给每个组(n=10)的反馈要么是正面的、负面的,要么是无偏的。结果。统计分析表明,偏见与:1)工作量、2)焦虑和 3)自我控制之间的相互作用会显著影响在线表现。例如,较低的初始工作量加上负面偏见与没有任何偏见(69%)相比,峰值性能(86%)更高。无论偏见如何,高焦虑都与表现呈负相关(60%),而低焦虑与负面偏见最为匹配(76%)。对于低 CP,学习率(LR)仅在短期内(LR=2%)随着负面偏见而增加,因为在第二个会话期间它会严重下降(LR=-1%)。结论。我们揭示了上述人为因素与偏见之间的许多相互作用。此外,我们使用预测模型来确认和揭示更多的相互作用。意义。本文是朝着确定人格类型、状态和 CP 的最佳偏见反馈迈出的第一步,以最大限度地提高 BCI 性能和学习。
类风湿关节炎(RA)中摘要全基因组关联研究(GWAS)发现了100多个RA基因座,解释了与患者相关的RA发病机理,但显示出很大一部分缺失的遗传力。作为一项持续的努力,我们在大型朝鲜RA病例对照人群中进行了GWAS。方法我们在两个独立的韩国人群中新生成的全基因组变异数据,其中包括4068 RA病例和36 487个对照,然后进行全基因组插补和对疾病关联的荟萃分析,导致了两个同类。通过将公开可用的OMIC数据与GWAS结果整合在一起,进行了一系列生物信息学分析,以优先考虑RA基因座中的RA风险基因,并剖析疾病关联的生物学机制。结果,我们确定了六个新的RA风险基因座(Slamf6,CXCL13,SWAP70,NFKBIA,ZFP36L1和LINC00158),其中P Meta <5×10 -8,并且在两个谱系中均一致的疾病效应大小。基于物理距离,调节性变体和染色质相互作用,从6个新颖和13个复制的RA基因座进行了总共122个基因的优先级。生物信息学分析具有与RA相关基因的组织特异性表达的潜在RA相关组织(包括免疫组织,肺和小肠),并提出了与免疫相关的基因组(例如CD40途径,IL-21途径,IL-21途径,IL-21-介导的途径和Citrullantination)以及与其他风险 - 甲壳虫相关。结论本研究确定了六个新的RA相关基因座,这有助于更好地理解RA的遗传病因和生物学。
摘要简介妊娠糖尿病(GDM)在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”(CME)(CME)同类群的研究设计和方法数据用于开发(107例,469例对照),以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院(HMPMPS)群体的数据,用于外部效力(32案例)(32例),1992案例,1992.32 conteration(32 Contractation(32),1992案例,1992案例,199.99例,199.99例(32例)。2小时的口服葡萄糖耐受性测试(OGTT),在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖,用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性(SNP)进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练(70%的队列)和测试数据集(占队列的30%)。将培训数据集分为10组,9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性(14个SNP和5个临床变量)与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量,并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性,曲线(AUC)下的面积为0.7507,灵敏度为79%,特异性为71%,并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后,培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型,以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
抽象背景本研究的目的是评估糖尿病前期和未知糖尿病的流行率及其在大型中年城市人口中的长期变化。我们在2007年至2018年之间进行了筛查运动,以了解巴黎西部郊区的心血管危险因素,包括40-70岁的受试者(Carvar 92)。在没有报告以前没有糖尿病的受试者中,糖尿病前和未诊断的糖尿病定义如下:禁食血浆葡萄糖(FPG)≥6.1mmol/L(110 mg/dl)和<7 mmol/l(126 mg/dl)(126 mg/dl)(126 mg/dl)(126 mg/dl)在who who who criter/criter/criter to a da中(5.6和5.6)(5.6)(5.6)(5.6)(5.6)(5.6)(5.6)(5.6)和5.69。未诊断的糖尿病的FPG≥7.0mmol/L。carvar 92队列中的32,721名受试者的结果,32,675名在此分析中包括在内。患者的中位年龄为56岁[30,94],男性为45.4%,5.9%患有已知糖尿病,36.4%的人超重,肥胖为18.7%。在没有以前已知的糖尿病的患者中(n = 30,759),根据WHO标准(根据ADA标准为27.2%),有8.1%的患者患糖尿病,糖尿病为2.3%。与非糖尿病患者相比,患有糖尿病前和未知糖尿病的受试者更有可能是男性,年龄较大,超重或肥胖。从2007年到2018年,糖尿病前期,未知糖尿病和已知糖尿病的患病率降低了,除了糖尿病前期糖尿病前期的前糖尿病前期稳定的糖尿病患者对55-64岁的人保持稳定。结论糖尿病前和未知糖尿病的患病率仍然很高,但在12年期间降低。大约四分之一的糖尿病病例仍未诊断。我们的结果表明,仍然有筛查和心血管预防运动的空间。
1. Polack FP、Thomas SJ、Kitchin N、Absalon J、Gurtman A、Lockhart S 等人。BNT162b2 mRNA Covid-19 疫苗的安全性和有效性。N Engl J Med 2020;383:2603-15。2. Baden LR、El Sahly HM、Essink B、Kotloff K、Frey S、Novak R 等人。mRNA-1273 SARS-CoV-2 疫苗的有效性和安全性。N Engl J Med 2021;384:403-16。3. SARS-CoV-2 病毒变体在 särskild betydelse 中的统计(瑞典语)。斯德哥尔摩:瑞典公共卫生署; 2021 年 3 月 18 日。4. Hall VJ、Foulkes S、Saei A、Andrews N、Oguti B。BNT162b2 mRNA 疫苗对英格兰医护人员感染和 COVID-19 疫苗覆盖率的有效性,多中心前瞻性队列研究 (SIREN 研究)。SSRN 2021。5. Amit S、Regev-Yochay G、Afek A、Kreiss Y、Leshem E。BNT162b2 疫苗接种者 SARS-CoV-2 感染和 COVID-19 的早期发病率降低。柳叶刀 2021;397:875-7。6. Hunter PR、Brainard J。评估辉瑞 COVID-19 BNT162b2 疫苗单剂接种后的有效性。对以色列“真实世界”疫苗接种结果研究的重新分析。 medRxiv 2021:2021.02.01.21250957。7. Vasileiou E、Simpson CR、Robertson C、Shi T、Kerr S、Agrawal U 等人。苏格兰首剂 COVID-19 疫苗对住院率的影响:540 万人的全国前瞻性队列研究。SSRN 2021。8. Dagan N、Barda N、Kepten E、Miron O、Perchik S、Katz MA 等人。全国大规模疫苗接种环境中的 BNT162b2 mRNA Covid-19 疫苗。 N Engl J Med 2021。9. Hansen CH、Michlmayr D、Gubbels SM、Mølbak K、Ethelberg S。2020 年丹麦 400 万 PCR 检测个体中 SARS-CoV-2 再感染保护评估:一项人群水平观察性研究。Lancet 2021。10. Hall V、Foulkes S、Charlett A、Atti A、Monk E、Simmons R 等人。抗体阳性的医护人员的 SARS-CoV-2 感染率是否低于抗体阴性的医护人员?大型多中心前瞻性队列研究(SIREN 研究),英格兰:2020 年 6 月至 11 月。medRxiv 2021:2021.01.13.21249642。
摘要。添加剂制造(AM),也称为3D打印,可以构建定制包装的微电体系统,这些系统是完美量身定制的,可完美地针对组件尺寸和规格。在融合沉积3D打印技术(FDM)中,残留应力受印刷条件的影响,这会降低材料性能并导致几何变形。在打印过程中,时间和温度会影响FDM中使用的聚合物的热机械性能和结晶动力学。这项工作的目的是根据印刷条件(环境温度,打印速度和层厚度)评估样品中的残余应力。选择了六个点以计算和比较样品中的残余应力,第一层中有三个点,第二点为三个点。模拟和建模用于研究印刷条件对半晶体聚合物热力学行为的影响,以进行有效评估。
•在有针对性的社区中以CRO援助购买的可用住房必须具有限制性限制,这限制了对房主每年最多1%的增值速度,并确保住房的居民在国有设施中被雇用,该设施平均而言,该设施平均而言,该设施平均而言,该县平均而言,至少100个州侵入者或行为卫生患者和州人拥有的人口不超过15000个县,而该县的人数不超过一名县,而该县的人口不得超过一个人,而该县则在一个人口中占有一名县,而该县则在一个人口中占有一名县,而该县则在一个人口中占有一名。
抽象背景结直肠癌(CRC)构成了重大的医疗挑战,占全球癌症病例的近6.1%。通过使用创新生物标志物进行的人口筛查促进的早期检测对于MITIGAT的CRC发病率是关键的。与CRC阴性对应物(CNS)相比,这项研究旨在仔细检查CRC阳性个体(CP)的粪便和唾液微生物组,以通过微生物生物标记物来增强CRC诊断。材料和方法总共从伊朗德黑兰的Shahid Beheshti医学科学大学Taleghani医院收集了80个口头和粪便样品,其中包括接受筛查的CPS和CNS。使用16S rRNA测序测定法进行了微生物介绍,并在Illumina novaseq平台上采用Nextera XT Index套件。结果在CP的唾液和粪便样品中观察到了不同的微生物谱,与各种分类水平的CNS(包括门,家庭和种类)的粪便显着不同。CPS的唾液样品表现出大量的Calothrix Parietina,颗粒状Adiacens,Rothia dentocariosa和Rothia Mucilaginosa,在CNS中没有。此外,在CPS的粪便中,Lachnospileceae和Prevotellaceae明显更高,而CPS唾液中的fusobacteria phylum显着升高。相反,与CNS相比,非致病细菌akkermansia粘蛋白iphila的CPS粪便样品显着降低。关键字结直肠癌,口腔微生物群,粪便菌群,早期检测,16S rRNA测序通过一致选择唾液和粪便微生物的结论,基于平均值降低的Gini值,并采用唾液的逻辑回归,并支持粪便模型,我们成功地开发了一种微生物群检测,具有提高的敏感性和提高crc检测的敏感性和特异性。
引言糖尿病是一种非传染性疾病,正在肆虐工业化和发展中国家。在2011年,全球3.66亿个人受到影响,到2030年,这一数字预计将攀升至近5.52亿[1]。糖尿病是一种慢性,体内高血糖水平带来的威胁生命的代谢疾病。2型糖尿病的进展缓慢,在早期阶段很难检测到[2]。T2DM最严重的结果之一是CVD。同样,在过去的两到三十年中,全世界都出现了CVD流行病。在1990年,据估计,工业化国家的CVD造成了530万人的死亡,而欠发达国家的可比数量在8到900万之间(即相对超过70%)[3]。此外,患有T2DM的人中有一半患有冠状动脉疾病,中风或心脏病发作[4]。HP是肝脏在包括IL-1,IL-6和TNF(肿瘤坏死因子)在内的肝脏中产生的糖蛋白。hp是一种