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心血管疾病和糖尿病之间共享途径涉及的分子过程 对治疗和预防的影响 对氨基酸水平和认知di 的影响 DNA基本三重态中的短距离电荷传输 精确肿瘤学是年龄的：设计最佳... 通过波长分辨中子成像揭示电池电解质中温度的影响 一种预防妊娠糖尿病史的亚洲妇女预防2型糖尿病的整体方法：可行性研究和飞行员随机对照试验 血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂 - 与肌细胞收缩和心室隔隔发育有关的基因突变，法洛>非伴有四方四边形 呼吸基因治疗的进展
摘要：在世界范围内，糖尿病，抑郁症和焦虑症状已广泛认可为公共健康问题。最近的研究揭示了糖尿病与这两种心理健康状况之间的相互影响的关系，其中每种疾病都会影响其他疾病的过程和结果。营养的作用在预防和治疗抑郁症，焦虑和糖尿病方面起着关键作用。进行了彻底的文献综述，以调查焦虑，抑郁和糖尿病之间的相互影响，包括它们对每种疾病的发育和严重程度的影响。此外，还评估了营养对处于抑郁症，焦虑症，糖尿病和相关并发症的预防和管理的影响。我们的发现表明，诸如抑郁症和焦虑之类的精神障碍会增加患2型糖尿病的风险，并与血糖控制较差，糖尿病相关并发症增加以及更高的死亡率有关。相反，糖尿病也与增加抑郁症和焦虑的风险增加有关。有助于这两种情况之间合并症的生物学，心理和社会因素是复杂而多方面的。因此，对两种疾病的管理的综合方法对于改善患者预后和减轻疾病的整体负担至关重要。应利用营养干预措施来降低焦虑和抑郁症患者患糖尿病的风险，并改善糖尿病患者的心理健康。
使用收缩量子特征求解器对玻色子进行量子模拟
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具，因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力，但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设，其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统，其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明，即使在存在噪声的情况下，CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程（例如分子振动）。
DNA基本三重态中的短距离电荷传输 精确肿瘤学是年龄的：设计最佳... 通过波长分辨中子成像揭示电池电解质中温度的影响 一种预防妊娠糖尿病史的亚洲妇女预防2型糖尿病的整体方法：可行性研究和飞行员随机对照试验 血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂 - 与肌细胞收缩和心室隔隔发育有关的基因突变，法洛>非伴有四方四边形
了解在极端条件下电解质混合物的局限性是确保可靠和安全的电池性能的关键。在高级表征方法中，飞行时间中子成像（TOF-NI）是独一无二的，其能力可以绘制金属套管和电池组内含H的含H的物理化学变化。该技术需要在脉冲来源中长时间暴露，这限制了其应用，特别是在低温下进行分析。为了克服这些局限性，我们在连续来源使用高占空比ni，证明了由于整体分子扩散的变化而导致电解质的物理和化学变化的能力。这项工作中描述的策略减少了所需的接触，并提供了研究电解质混合物的热稳定性的基线，从对最先进的电解质混合物的证明到电池的性能。此分析和方法适用于较广泛的应用范围以外的氢材料。
使用深神经网络的智能分类和诊断糖尿病和葡萄糖耐受性受损 肠道菌群与三个临床组（炎症性肠病，艰难梭菌感染和医疗保健工人）相关的梭状芽胞杆菌艰难梭菌运输 锌电池的固态电解质的微型景 心血管疾病和糖尿病之间共享途径涉及的分子过程 对治疗和预防的影响 对氨基酸水平和认知di 的影响 DNA基本三重态中的短距离电荷传输 精确肿瘤学是年龄的：设计最佳... 通过波长分辨中子成像揭示电池电解质中温度的影响 一种预防妊娠糖尿病史的亚洲妇女预防2型糖尿病的整体方法：可行性研究和飞行员随机对照试验 血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂 - 与肌细胞收缩和心室隔隔发育有关的基因突变，法洛>非伴有四方四边形 呼吸基因治疗的进展
摘要：时间序列分类是数据挖掘中的一个具有挑战性且令人兴奋的问题。根据时间序列进行了分类和诊断的某些疾病。糖尿病是这种情况，可以根据口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）的数据进行分析。及时诊断糖尿病对于疾病管理至关重要。糖尿病不会突然出现。取而代之的是，患者表现出葡萄糖耐受性受损的症状，也可以通过葡萄糖耐受性测试来诊断。这项工作使用基于时间序列数据的深神经网络提出了疾病，特定糖尿病和葡萄糖耐受性差的分类和诊断方案。此外，通过Dalla Man和UVA/Padova模型获得了虚拟患者的数据；对实际患者的数据进行了验证。结果表明，深神经网络的精度为96％。这表明DNNS是一个有用的工具，可以在早期检测中改善疾病的诊断和分类。
Chang等。 1尾层水分子的定量... 聚合引起的氨基的不对称电荷状态... 介导的环呼定分解聚合：合成... 增强学习的预计钟声方程 边缘平衡：快速服务或无服务 碳点的特性与来自'... 的小分子的特性 金属中的框架控制单线裂变... 工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼 植物根渗出液和根际细菌群落随邻居上下文转移 带有物理信息的神经网络的时间依赖性狄拉克方程：计算和属性 通过比较反馈为个性化的多目标决策引起用户偏好 侧翼序列共转换在调节扭曲... 与Heteroskedastic的事件的机器学习... “使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议 谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性 聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响 单词识别中整体处理的发展出现
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。
基于方差的收缩的电子激发态...
分子的电子激发态对于许多物理和化学过程都是核心，但是它们通常比接地状态更难计算。在本文中，我们利用量子计算机的优势开发一种算法，用于高度准确地计算激发态。我们将合同的schr¨odinger方程（CSE）求解 - schr odinger方程的收缩（投影）到两个电子的空间上 - 溶液对应于schr odinger方程的地面和激发态。最近用于求解CSE的量子算法（称为合同的量子本素层（CQE））集中在基态上，但我们基于旨在快速优化地面或激发态的方差开发了CQE。我们应用算法来计算H 2，H 4和BH的地面和激发态。
前二尖瓣小叶的收缩前运动开始于亚临床肥厚性心肌病
1 UCL实验医学研究所，皇家免费伦敦，英国伦敦Gower Street； 2伦敦大学学院，伦敦WC1E 6BT的高尔街心血管科学研究所； 3英国伦敦的NIHR大学学院伦敦医院生物医学研究中心； 4 BARTS心脏中心，心血管磁共振成像单元和遗传性心血管疾病单元，英国伦敦西史密斯菲尔德的St Bartholomew医院； 5心血管磁共振组，英国伦敦国王学院； 6英国伦敦池塘街的皇家自由伦敦NHS基金会信托基金会6肾脏科； 7英国伦敦EC1A 7BE的West Smithfield Barts Health NHS Trust的St Barts Health Trust围手术期医学系； 8德国柏林13353柏林，德国心脏中心的心脏麻醉和重症监护医学系； 9心脏麻醉和重症监护医学系，柏林Charite Platz Charite Platz 1，13353柏林，德国； 10成果研究联盟，结局研究系，克利夫兰诊所，9500 Euclid Ave. P77，俄亥俄州克利夫兰市，美国俄亥俄州44195，美国； 11 MRC终身健康与衰老部门，1 - 19 Torrington Place，伦敦WC1E 7HB，英国；和12个心脏病学系，伦敦汉普斯特德池街皇家自由医院NHS基金会信托基金会，英国NW3 2QG1 UCL实验医学研究所，皇家免费伦敦，英国伦敦Gower Street； 2伦敦大学学院，伦敦WC1E 6BT的高尔街心血管科学研究所； 3英国伦敦的NIHR大学学院伦敦医院生物医学研究中心； 4 BARTS心脏中心，心血管磁共振成像单元和遗传性心血管疾病单元，英国伦敦西史密斯菲尔德的St Bartholomew医院； 5心血管磁共振组，英国伦敦国王学院； 6英国伦敦池塘街的皇家自由伦敦NHS基金会信托基金会6肾脏科； 7英国伦敦EC1A 7BE的West Smithfield Barts Health NHS Trust的St Barts Health Trust围手术期医学系； 8德国柏林13353柏林，德国心脏中心的心脏麻醉和重症监护医学系； 9心脏麻醉和重症监护医学系，柏林Charite Platz Charite Platz 1，13353柏林，德国； 10成果研究联盟，结局研究系，克利夫兰诊所，9500 Euclid Ave. P77，俄亥俄州克利夫兰市，美国俄亥俄州44195，美国； 11 MRC终身健康与衰老部门，1 - 19 Torrington Place，伦敦WC1E 7HB，英国；和12个心脏病学系，伦敦汉普斯特德池街皇家自由医院NHS基金会信托基金会，英国NW3 2QG
线粒体MICOS复合基因，涉及左心脏综合征，保持心脏收缩和肌动蛋白完整性
1开发，老化和再生计划，遗传疾病与衰老研究中心，桑福德·伯纳姆·普雷比斯医学发现研究所，美国圣地亚哥； 2美国圣地亚哥医学院桑福德再生医学联盟生物工程系； 3美国罗切斯特梅奥诊所的心血管遗传学研究实验室； 4美国罗切斯特梅奥诊所定量健康科学系计算生物学系； 5美国圣地亚哥的拉迪医院MC 5004儿科医学院儿科医学院； 6美国罗切斯特市梅奥诊所分子和药理学系儿科和青少年医学系儿科心脏病学再生医学中心，分子与药理学系和实验治疗师； 7儿科和青少年医学系心血管医学系，心血管遗传学研究实验室，美国罗切斯特梅奥诊所
建模3D心脏收缩和用点云变形网络放松
摘要 - 通常在临床实践中使用的心脏功能的全球单值生物标志物，例如射血分数，提供了对真实3D心脏变形过程的有限见解，因此限制了对健康和病理心脏力学的理解。在这项工作中，我们提出了点云变形网络（PCD-NET），作为一种新型的几何深度学习方法，用于模型3D心脏收缩和心脏周期的极端之间的放松。它在基于点云的深度学习中采用了最新的进步，成为编码器解码器的编码器结构，以实现有效的多尺度特征学习，直接在心脏解剖的多级3D点云表示上。我们在英国生物银行研究的10,000多个案例的大数据集上评估了我们的方法，并在基本图像获取的像素分辨率下方的预测和地面真相解剖结构之间找到平均的倒角差异。此外，我们观察到了预测和地面真理人群之间的类似临床指标，并表明PCD-NET可以成功捕获正常受试者和肌肉拨动梗塞（MI）患者之间的亚群特异性差异。然后，我们证明，在接收器操作特征曲线下，学到的3D变形模式在接收器操作特征曲线下，在Harrell的一致性INDEX进行MI生存分析方面，在接收器操作特征曲线下的面积优于13％和7％。
超声心动图对收缩功能的辅助解释
临床决策需要抽象的客观精确和可靠的超声心动图评估（LVEF）。最近，已经开发了人工智能（AI）模型来准确估计LVEF。这项研究的目的是评估AI模型是否可以估算LVEF的专家读取并降低1级读取器的机构间变异性，其中AI-LVEF在超声心动图屏幕上显示。方法是由1级超声心动图技能（解释图像的最低能力水平）的五位心脏病学家进行的，这项前瞻性超声心动图研究。协议1：测量48个病例的视觉LVEF，而无需从AI-LVEF输入。协议2：再次向所有读者展示了48个情况，其中包含AI-LVEF数据。为了评估有或没有AI-LVEF的一致性和准确性，将每个视觉LVEF测量与五位专家读者的平均估计值进行了比较。结果在AI-LVEF和参考LVEF（r = 0.90，p <0.001）之间发现了良好的相关性。对于分类LVEF，心力衰竭的曲线下面积为0.95，而保留的EF为0.96，心力衰竭减少了EF。对于精确度，使用Ai-LVEF将SD从6.1±2.3降低至2.5±0.9（p <0.001）。对于精度，用AI-LVEF将根平方误差从7.5±3.1提高到5.6±3.2（p = 0.004）。结论AI可以为来自不同机构的1级读者的超声心动图上的收缩功能解释。