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高通量筛选的标准化转座子工具开发和验证Ammon-Ohe模型，以预测肝硬化门诊患者的明显肝脑病的风险
背景和目的：建议进行神经心理学和心理物理测试，以评估明显的肝病（OHE）的风险，但其准确性是有限的。高莫纳米亚人在OHE的发病机理中是中心的，但其预测效用尚不清楚。在这项研究中，我们旨在确定神经心理学或心理物理测试和氨的作用，并开发一种模型（Ammon-Ohe），以分层持续患有肝硬化的门诊患者的OHE发育风险。方法：这项观察性的前瞻性研究包括426个门诊病人，没有三个肝单元的先前OHE，其中位数为2。5年。心理测量肝病评分（PHES）<-4或临界频率（CFF）<39被认为是异常的。氨将其标准化为正常（AMM-ULN）的上限。多变量脆弱的竞争风险和随机生存的森林分析，以预测未来的OHE并开发Ammon-Ohe模型。使用来自两个独立单位的267和381例患者进行外部验证。结果：根据PHES或CFF和Ammonia在到达时间（log-Rank p <0.001）中存在显着差异，在PHES异常PLUS PLUS PLUS GULL AMM-ULN的患者中，风险最高（危险比4.4; 95％CI 2.4-8.1; p <0.001; p <0.001;与正常的PHES和AMM--uln和AMM--uln相比）。在多变量分析中，AMM-ULN而不是PHE或CFF是OHE发展的独立预测指标（危险比1.4; 95％CI 1.1-1.9; p = 0.015）。Ammon-Ohe模型（性别，糖尿病，白蛋白，肌酐和AMM-ULN）的C-指数为0.844，在两个外部验证队列中预测OHE的第一集，为0.728。结论：在这项研究中，我们开发了和验证了Ammon-Ohe模型，其中包括易于使用的临床和生化变量，可用于鉴定门诊患者，该门诊患者具有开发第一集的最高风险。
非肥胖性脂质扩展患者显示出明显改变的定量感觉测试概况，具有高诊断潜力
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.04.25.23289086 doi：medrxiv preprint
巨大肝癌术后转移靶免治疗长期生存1例并文献复习
Figure 7.Chest CT scan 16 months after surgery: (A) Lung window shows multiple small nodular lesions in both lungs, with a high possibility of bilateral lung metastases, changes compared to previous scan not significant.(B) Bone window shows bone destruction at the posterior edge of the T8 vertebral body and its attachments, indicating a high possibility of bone me- tastasis; (C) and (D) are upper abdominal MR scans 16 months after surgery, showing a nodular abnormal signal shadow with a long diameter of approximately 33mm in the left adrenal area, with slight uneven enhancement.The nodular abnormal signal shadow in the left adrenal area has significantly increased compared to before, indicating a high possibility of metastatic tumor 图 7.术后 16 个月胸部 CT ， (A) 肺窗示双肺多发小结节灶，考虑双肺转移瘤可能性大，较前变化不明显， (B) 骨窗 示约 T8 椎体后缘及附件骨质破坏，骨转移可能性大； (C) (D) 术后 16 个月上腹 MR ，左侧肾上腺区可见长径约 33 mm 的结节状异常信号影，不均匀轻度强化，左侧肾上腺区结节状异常信号影，较前明显增大，考虑转移瘤可能性大
evo lu tio na ry b i olo gy bat基因组的比较分析确定了旧世界中的免疫力的明显演变
蝙蝠已被确定为几种人畜共患病毒的天然储层宿主，促使他们具有独特的免疫适应性。在蝙蝠中，旧世界的水果蝙蝠（pteropodidae）与多个溢出有关。为了测试这些蝙蝠中谱系特异性的分子适应性，我们开发了一种新的组装管道来生成果实蝙蝠cynopterus sphinx的参考质量基因组，并将其用于对12个蝙蝠物种的比较分析，包括6个pteropopodids。我们的结果表明，与其他蝙蝠相比，与免疫相关的基因的进化率更高。在MyD88中，在包括NLRP1的丧失，PGLYRP1和C5AR2的重复以及氨基酸替代品之间共享了几种谱系特异性遗传变化。我们将含有pteropidae特异性残基的MyD88转基因引入了BAT和人类细胞系中，并发现了炎症反应抑制的证据。通过揭示不同的免疫适应性，我们的结果可以帮助解释为什么经常将孢子形杀死为病毒宿主。
怀疑疱疹带状疱疹病例以及与针对疱疹的疫苗接种和针头神经痛有关的明显皮肤反应：在德国用Shingrix疫苗接种的个体的观察性研究结果
Paul-ehrlich-Institut的职责包括德国疫苗的安全性，在2019年给药Shingrix后，2019年收到了许多可疑病例报告，该报告是带状疱疹的皮肤表现，是一种辅助的重组疫苗，针对疱疹Zoster和Popterpetic Nealuralgia。Shingrix已于2018年获得授权。2020年，保罗 - 埃尔利希研究所（Paul-Ehrlich-Institut）发起了一项观察性研究，以阐明这些是带状疱疹的病例。作为本研究的一部分，收集了有关先前和伴随的疾病，相关的先前药物和随之而来的药物，Shingrix疫苗接种以及皮肤外观的数据。此外，还创建了皮肤表现的照片文档，并从皮肤病变中取出拭子。德国单纯疱疹病毒和水痘带状疱疹病毒的德国咨询实验室，大学医学中心弗雷堡（Freiburg）检查了通过PCR和基因分型采集的样品。两位皮肤科医生根据案例文献，摄影材料和病毒学发现独立验证了被招募的可疑案件。第三个皮肤科医生还验证了两者独立创建的验证彼此不同的情况。观察性研究的结果发表在《欧洲监视杂志》上。1在以下文章中简要概述。
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
o r i g i n a l r e s a r c h脂联素悖论在非肥胖症中比肥胖的糖尿病微血管并发症患者更为明显
1新加坡新加坡国立大学药学系； 2新加坡新加坡公爵医学院的卫生服务与系统研究； 3内科医学居住，新加坡，新加坡，新加坡； 4新加坡新加坡Singhealth区域卫生系统的人口卫生研究与实施中心； 5新加坡新加坡国立大学计算学院；新加坡新加坡新加坡总医院的6人口健康与综合护理办公室（PHICO）； 7新加坡新加坡新加坡综合医院的家庭医学和继续护理部； 8新加坡新加坡的Outram社区医院急性和继续护理； 9新加坡新加坡新加坡的Singhealth Duke Nus家庭医学学术临床计划1新加坡新加坡国立大学药学系； 2新加坡新加坡公爵医学院的卫生服务与系统研究； 3内科医学居住，新加坡，新加坡，新加坡； 4新加坡新加坡Singhealth区域卫生系统的人口卫生研究与实施中心； 5新加坡新加坡国立大学计算学院；新加坡新加坡新加坡总医院的6人口健康与综合护理办公室（PHICO）； 7新加坡新加坡新加坡综合医院的家庭医学和继续护理部； 8新加坡新加坡的Outram社区医院急性和继续护理； 9新加坡新加坡新加坡的Singhealth Duke Nus家庭医学学术临床计划