Director of TIME (Translational Institute of Medicine) & QCPU (Queen's Cardiopulmonary Unit) Department of Medicine, Queen's University Elizabeth Smith, Distinguished University Professor C. Franklin and Helene K. Bracken Chair Biosciences Complex Room 1520 116 Barrie Street Kingston, Ontario, Canada, K7L 3N6 Preferred E-mail : stephen.archer@queensu.ca Telephone: 613-533-2817传真:613-533-2061
人类微生物组包括居住在身体不同部位的微生物的复杂生态系统,在维持健康和决定疾病脆弱性方面起着非常重要的作用。根据微生物组的连续生成数据,对疾病风险预测的使用正在发展。机器学习提供了一种非常强大的方法,因为它具有处理复杂和高维数据的能力。在这篇研究文章中,作者通过微生物组概况概述了随机森林,支持向量机和神经网络机器学习模型的效率。本综述提供了对最近在过去发布的各种研究的全面概述,这些研究将这些机器学习技术用于微生物组数据分析。它进一步评估了每个模型捕获微生物组的内在复杂性和可变性的程度,这是准确预测疾病的关键。此外,这篇评论强调了功能选择和数据预处理在增强机器学习模型的性能中的重要性。通过选择最相关的功能并正确预处数据,可以训练更好的模型,从而做出更好的预测。我们的结果为机器学习模型提供了预测对传染病的敏感性的巨大潜力,同时表明确实有进一步改善的潜力。多组分数据集成应增加预测能力 - 将微生物组数据与其他类型的生物学信息结合起来。模型可解释性对于增强临床医生对词典的理解和信任至关重要,这对于将这些工具成功整合到真正的个人医疗保健方面至关重要。
治疗,例如化学疗法和放射线,通常缺乏精度并引起严重的副作用。因此,对具有增强催化和治疗特性的晚期纳米材料(例如纳米催化剂)的兴趣越来越大,可以通过化学动力学治疗(CDT)和光热治疗(PTT)改善癌症治疗。
在这篇方法论文中,我们提出了一种历史生命历程方法来分析士兵经历战争相关暴力和压力的倾向以及对此做出的反应。我们认为,更仔细地定量检查战前和战时因素将有助于了解导致战争期间不同压力和暴力暴露的各种原因,这些原因最终对战争幸存者的晚年生活产生了不同的结果。我们的方法针对丰富的数据源——二战中的芬兰军队数据库 (FA2W, N = 4,253) 而设计,但通常也适用于其他案例研究。我们将在实践中展示如何将历史生命历程方法应用于士兵战前背景变量、战时服役路径和可衡量的战争压力暴露的研究。在最后的讨论中,作为我们提案的一个潜在后续行动,我们将指出一种与不同的战争经历概况相关的社区建设和意义构建的高级历史分析,将定量的社会历史方法与定性的文化历史方法相结合。
摘要:本篇综合综述通过研究采用功能性磁共振成像 (fMRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑电图 (EEG) 方法的研究,深入探讨了催眠的认知神经科学和催眠易感性的变化。重点关注领域包括催眠中的功能性脑成像相关性、作为催眠状态指标的脑电图波段振荡、催眠和清醒期间脑电图功能连接的改变,得出关键结论并提出未来的研究方向。所审查的功能连接发现支持以下观点:根据分离和冷控制催眠理论,催眠期间执行控制网络不同组成部分之间可用整合的中断可能与催眠反应期间对主体的改变评估相对应。一个有希望的探索途径是研究额叶的神经化学成分和非周期性脑电图活动在清醒和休息时如何与个体催眠能力的差异相关。未来研究催眠对大脑功能的影响应该优先研究不同神经网络中独特的激活模式。
郑山(Div>):美国孟菲斯丹尼·托马斯(Danny Thomas Place)262,美国孟菲斯(Memphis),美国田纳西州38105,圣裘德儿童研究医院应用生物信息学研究中心高级生物信息学研究科学家;电子邮件:cheng.zhong.shan@gmail.com
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组的组织方式提供了强大的概念框架,并具有预测能力,可优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传疾病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组如何组织提供了一个强大的概念框架,并具有预测能力,可以优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
1个心血管疾病倡议,麻省理工学院广泛研究所,美国马萨诸塞州剑桥市2,美国2号德克萨斯大学西南医学中心,德克萨斯州达拉斯大学医学中心,3脑血管研究中心,马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿医学院1个心血管疾病倡议,麻省理工学院广泛研究所,美国马萨诸塞州剑桥市2,美国2号德克萨斯大学西南医学中心,德克萨斯州达拉斯大学医学中心,3脑血管研究中心,马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿医学院
自1980年代以来,发展中和发达经济体都增加了其可再生能源使用和生产。可再生能源的出现有四个方面。首先是技术进步,它降低了可再生能源设施的投资成本(Apergis and Payne,2010a; Apergis and Payne,2010b; Luqmanahmad和Bakhsh,2019年)。第二个方面与政府法规有关,该法规为可再生能源投资提供了支持政策的影响,例如大多数政府为绿色能源建立信贷减轻和税收减免,而绿色能源又会提高了证书和投资组合标准,并在可再生能源投资(Apergis和Payne,2012年; Asiedu et al,2021年)。第三点与气候变化问题有关。有人认为,增加的可再生能源使用减少了二氧化碳的排放,从而使可再生能源减轻了气候变化的有害影响(Bowden and Payne,2009; Payne,2009年,Ali,2021年)。最后,化石燃料价格的上涨鼓励了使用可再生能源(Gozgor,2018年)。考虑到这四个因素,可再生能源有可能带来长期的经济增长。最近,由于目前面临的全球经济面临的政策不确定性和不稳定性,可再生能源在带来长期经济增长方面的作用似乎受到了挑战。这种新兴的不确定性/不稳定性之一是经济政策不确定性(EPU)。EPU是与政府政策方向变化相关的政策不确定性(例如,货币或最终政策变更,税收法规等。),这倾向于在解决这种不确定性之前,会导致个人和企业的支出和投资延误。与能源消耗有关的政策变化和不确定性已被认为会影响有关国家的整体经济增长(Aizenman and Marion,1993; Tiwari,2011; Gulen and Ion,2016)。例如,不确定性