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通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 先天性心脏病的力学 - UCL发现 通过单个... 评估心脏非编码转录组 社会参与和发展痴呆症的风险 进行测量：量化生命科学中显微镜数据的简介 提议的机会病原体的分类系统改善了医疗保健 阴极Zn底电位沉积-UCL Discovery 推进金属电池的金属阳极的生产 “不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “ 主动贝叶斯大脑和Rorschach任务 社论概述：学习和可塑性的神经生物学 淀粉样蛋白-β阳性在认知无损的klotho kl-vs杂合子中较少普遍 抑制ALKB核酸脱甲基酶-UCL发现
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 发现和基于V形连接器分子的基于葡萄的金属有机框架的原位结晶研究 医学中的人工智能 展开微生物群-Iris -Eperto 自适应进化：细菌和癌细胞如何生存... 固体二氧化硅纳米颗粒作为水性介质中荧光方染料的载体：迈向分子工程方法 内源性心脏保护剂-Iris -Aperto 贝叶斯非参数推断``物种采样...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
scat dna作为一种无创方法，用于估计弱势mala的丰度（lagorchestes hirsutus）
上下文。人口监测计划经常使用直接（例如实时捕获或聚光灯）或间接（例如发现的）观察结果，以估计人口丰度。但是，由于难以实现足够的相遇或检测率，这种方法通常不足以稀有，难以捉摸或隐性物种不足。Mala（Lagorchestes Hirsutus）是一位小型澳大利亚大巨像，被IUCN列为易受伤害，很难捕获，容易捕获肌病，并且在其茂密的栖息地中不易看到。因此，不能总是估计人口规模。使用分子标记物从非侵入性收集的样品中鉴定单个基因型正在越来越多地用于野生动植物保护中，并且可能是MALA的另一种方法。目标。这项研究的目的是评估非侵入性SCAT DNA采样的有效性，以估计MALA的种群丰度。方法。开发了一系列微卫星标记，以通过填充其SCAT来识别单个MALA。scat是从位于西澳大利亚州1100 ha围栏的野生马拉人口系统收集的。使用微卫星标记确定了单个基因型，并使用具有空间明确捕获的基因型估算了MALA的丰度 - 重新捕获（SECR）和Mark - 重新分析。关键结果。遗传标记物被证明是可变的，并且具有足够的排除能力，可以自久地识别独特的个体（平均基因座基因分型错误率：3.1％）。结论。SCAT抽样的个人遗传鉴定时，与传统标记一起使用 - 重新捕获/重新分析模型时，可提供可行的人口丰度估计。这是该MALA人群的首次可靠丰度估计，表明自2011年64个人最初重新引入64个人以来，人口大小> 70％。鉴于调查MALA的固有困难，这种方法对于确保对剩下的少数围栏和岛屿马拉人群的有效监测以防止这种脆弱物种的进一步下降是有价值的。含义。这是第一项研究，旨在鉴定MALA的物种特异性微卫星标记，并使用SCAT DNA的遗传捕获抽样来估计MALA种群的丰度。这项研究提供了对有价值的物种监测技术的评估，该物种可以应用于其他稀有，难以捉摸或神秘的威胁物种。
颞叶癫痫中的神经元雪崩作为诊断工具：对内在静止状态动力学的无创研究
1索邦大学，脑研究所 - 巴黎脑研究所-ICM，CNR，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，delapitiéSalpêtrière医院，F-75013，法国巴黎2，法国2应用科学和智能系统，国家研究委员会，POZZUOLI，ITALY 3 INTALITE SYSTERSILIL法国马赛4萨萨里大学，生物医学科学系，Viale San Pietro，07100，意大利萨萨里5号IRCCS E. Medea科学研究所，癫痫病单元，通过Costa Alta 37，31015，ITALY 37，31015，意大利Conegliano
一个机器学习网络应用程序，可根据基本的无创健康检查，社会人口统计学特征和Dietar
背景：在过去的几十年中，糖尿病已成为全球严重的公共健康问题，尤其是在孟加拉国。人工智能的进步可以在预测血糖水平以改善健康管理的情况下获得。但是，使用来自孟加拉国等低收入和中等收入国家的数据来预测健康参数的机器学习（ML）技术的实际有效性非常低。具体来说，孟加拉国缺乏使用ML技术的研究，以基于基本的非侵入性临床测量以及饮食和社会人口统计学信息来预测血糖水平。目的：为了制定公共卫生计划和糖尿病的控制策略，本研究旨在开发一种个性化的ML模型，该模型可以预测孟加拉国城市公司工作者的血糖水平。方法：基于基本的无创健康检查测试结果，饮食信息和社会人口统计学特征，孟加拉国Grameen Bank Complex的271名员工，5种著名的ML模型，即线性回归，提高决策树回归，神经网络，神经网络，决策森林回归以及Bayesian Linearearecression，用于预测失血水平。在本研究中使用连续的血糖数据来训练该模型，然后使用训练有素的数据来预测新的血糖值。结果：增强决策树回归证明了所有评估模型的最大预测性能（均方根误差= 2.30）。这意味着，平均而言，我们的模型预测的血糖水平与实际的血糖水平偏离2.30 mg/dL左右。所研究人群的平均血糖值为128.02 mg/dl（SD 56.92），表明大多数样品的边界结果（正常值：140 mg/dl）。这表明个人应定期监测其血糖水平。结论：该支持ML的Web应用程序的血糖预测应用程序有助于个人自我监测其健康状况。该申请是在孟加拉国等低收入和中等收入国家的偏远地区的社区开发的。这些领域通常缺乏医疗机构，并且没有足够数量的合格医生和护士。基于Web的应用程序是社区可以采用的简单，实用且有效的解决方案。使用Web应用程序可以节省医疗费用，时间和健康管理费用的资金。创建的系统还有助于实现
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测
1个整形手术，博洛尼亚的IRCCS医院 - 意大利博洛尼亚40138； Alessandro.ammar@icloud.com（A.A。）; ieroviazeneli@yahoo.com（F.Z.）; mariaelisa.lozano@gmail.com（m.e.l.m.）; riccardo.cipriani@aosp.bo.it（r.c。）2博洛尼亚大学医学和外科科学系（DIMEC），意大利博洛尼亚40138； e.zamagni@unibo.it（E.Z。）; renato.pascale2@unibo.it（R.P. ）; katia.mancuso3@unibo.it（k.m. ）; pierluigi.viale@unibo.it（p.v. ）; davide.pacini@unibo.it（d.p。） 3胸外科手术，博洛尼亚的IRCCS医院大学，意大利博洛尼亚40138； sweet.giampiero@gmail.com 4 Bologna IRCCS医院 - 40138意大利Bologna血液学5传染病单元，Bologna的IRCCS医院 - 40138 Bologna，意大利6 Otorinolaryngology，Irccs Hospitalngology，Irccs Hospital noversity of Bologna of Bologna，401138 Bologna，Bogna，4011138 Bologna，Ital，Ital，ITALAY; ottavio.piccin@unitn.it 7整形外科，Policlinico di Modena，Modena和Reggio Emilia，41126意大利Modena，意大利摩德纳8心脏手术，Bogna的IRCCS医院 - 大学，40138 BOLOGNA，意大利博洛尼亚； sifinsarez@aosp.bo.it *通信：marco.pignatti@unibo.it）; katia.mancuso3@unibo.it（k.m.）; pierluigi.viale@unibo.it（p.v.）; davide.pacini@unibo.it（d.p。）3胸外科手术，博洛尼亚的IRCCS医院大学，意大利博洛尼亚40138； sweet.giampiero@gmail.com 4 Bologna IRCCS医院 - 40138意大利Bologna血液学5传染病单元，Bologna的IRCCS医院 - 40138 Bologna，意大利6 Otorinolaryngology，Irccs Hospitalngology，Irccs Hospital noversity of Bologna of Bologna，401138 Bologna，Bogna，4011138 Bologna，Ital，Ital，ITALAY; ottavio.piccin@unitn.it 7整形外科，Policlinico di Modena，Modena和Reggio Emilia，41126意大利Modena，意大利摩德纳8心脏手术，Bogna的IRCCS医院 - 大学，40138 BOLOGNA，意大利博洛尼亚； sifinsarez@aosp.bo.it *通信：marco.pignatti@unibo.it
实时的多尺度成像技术，无创的锂离子电池故障
大多数Libs都包含各种材料的复杂性，并侵入了阴极，阳极，电力和分离器的四个主要成分。它还由从软材料（例如包装材料和粘合剂）到陶瓷，碳和金属材料（如当前收集器，导电添加剂和外部标签）组成的各种材料。[11,12]了解每种材料的个体特征以及电池内的降解行为引起的潜在缺陷对于验证安全性和可靠性至关重要。[7,13]通过广泛的研究，电池老化的主要起源已被确定为活性材料晶体结构的降解[14-16]，并且由于电极/电解质界面的不稳定性，化学和电化学侧面的反应。[17 - 20]这些发现提供了有关解决学术界和行业问题的见解，并通过推进制造技术来验证绩效可靠性。然而，面向性能的细胞设计和高尺度制造的意外细胞失衡会增加电池故障和火灾的风险。[21 - 24]在制造过程中很难检测出意外的故障或小错误，并且可以被视为在极端工作条件下可能出现的“潜在缺陷”。[25 - 27]此处的“潜在”缺陷术语是指在实际使用前进行合理彻底检查无法发现的电池内部的故障。例如，几个潜在缺陷可能包括无法完全尽管细胞制造过程已经智能自动化，但确定细胞的断层类型和失败模式并寻求潜在缺陷的位置仍然是一个挑战。
利用 fNIRS 对大脑功能进行无创光学成像
1 英国伦敦大学伯贝克学院大脑与认知发展中心。2 英国伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系。3 英国伦敦大学学院认知神经科学研究所。发表于：《人类大脑百科全书》，第二版：神经科学与生物行为心理学参考模块参考集，2023 年 https://doi.org/10.1016/B978-0-12-820480-1.00028-0
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
