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World File Search System死后
伍德县贫民农场的历史，作者：博士……
有记录的第一批贫民农场所有者是金奇洛家族，他们主要种植谷物和饲养牲畜。金奇洛家族还拥有奴隶，其中包括一个名叫摩根的奴隶，他在死后将奴隶遗赠给了他的妻子，还有尼尼和塞缪尔，他把他们留给了儿子内斯特（“丹尼尔金奇洛的最后遗嘱，已故”）。大部分财产都留给了丹尼尔二世的儿子丹尼尔和以利亚。1858 年，金奇洛家族将部分土地卖给了托马斯巴特利特，1864 年，“伍德县贫民监工从巴特利特手中购买了前雪松林种植园 [近 300 英亩] 的区域，价格为 6,000 美元，六年内付清”（艾伦）。此后不久，县贫民农场开始运营。一名看守人负责监督农场的运营，并住在医务室附近的农舍里；一名由县政府任命的主管（任期两年）负责医务室的管理并住在楼内。
单一表征大脑调节语法
单细胞测序技术的最新进展为揭示不同细胞状态下的多尺度基因调控语法提供了前所未有的机会。在这里，我们将介绍我们使用大规模单细胞多组学数据揭示细胞类型特异性基因调控语法的计算工作。首先，我们开发了一个名为 SAILER 的深度生成模型，从单细胞表观遗传数据中学习低维潜在细胞表征，以准确表征细胞状态。SAILER 采用了传统的编码器-解码器框架，并对不受混杂因素影响的生物学稳健细胞嵌入施加了额外约束。然后，我们将介绍 DIRECT-NET，一种使用单细胞多组学数据发现顺式调控元件和构建调控网络的有效方法。与现有需要大量功能基因组数据的方法不同，DIRECT-NET 可以从单个基因组构建细胞类型特异性基因调控网络，而无需任何辅助数据。最后，我们将我们的方法应用于来自死后大脑样本的 130 万个单核，发现了脑部疾病的关键遗传和表观遗传变化。
重新想象验尸概念 - 阅读室
父母去世后几年出生了数百个婴儿。成千上万的人将其精子，OVA和胚胎冷冻保存，或者要求在死后检索亲人的配子，以产生更多这样的孩子。二十三个州颁布了法规，详细介绍了这些后孩子如何从已故父母那里继承的这些后概念。但是，这些孩子中很少有人能够继承。法规创建了一个令人困惑的标准阵列，具有超过十二个同意的定义，签名和见证要求的差异以及在一个州施加的障碍，但不是另一种状态。在我们的移动人群中，在另一个地方执行同意的几率很小。除一个例外 - 纽约修正案于2021年2月有效 - 各州将大多数LGBT人排除在验尸父母之外。未能定义何时发生构想，法规引起了与那些在两个遗传父母都活着的体外受精的人的战斗。本文是第一次审查所有50个州的法律，以全面地审视尸体儿童是否继承并确定法律标准与公众情绪的巨大差异。本文详细介绍了法律未能解决问题的确切方式，并提出了四种具体解决方案供各州采用。
青少年发展的行为和神经动力学的变化
青春期是一个重要的发育时期，在此期间，大脑功能和行为发生了很大的变化。执行功能的几个方面，包括抑制响应，在此期间有所改善。相应地，结构成像研究已证明皮质和皮质下灰质体积的一致降低，死后组织学研究发现，前额叶皮质中兴奋性突触的大幅度降低（40％）。最近的计算建模工作表明，突触密度的变化是任务性能的改善。这些模型还可以预测与吸引子盆地深度相关的神经动力学的变化，其中更深层次的盆地可以构成更好的任务绩效。在这项研究中，我们分析了与任务相关的神经染色体，在跨越早期至晚期的大量纵向持续的受试者（男性和女性）中。我们发现年龄与埃里克森侧翼任务中的行为表现呈正相关。较旧的受试者在特定的认知操作过程中围绕与任务相关的EEG潜力的更深吸引者盆地的特征。因此，与检查兴奋性突触修剪的效果的计算模型一致，老年青少年在任务执行过程中表现出更强的吸引力动力学。
PS YC HEN CO DE 2 评估样本细胞反卷积方法对人类大脑转录组数据的性能和应用
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达，但它们的性能和生物学应用仍未被探索，特别是在人脑转录组数据中。在这里，使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示，dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳，而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型，通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明，decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制，为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。
CORE 1.1 - 计算机历史博物馆 - Computarium LCD
今年，计算机历史博物馆举办了三场重要活动，以表彰康拉德·楚泽：他是 1999 年三位历史中心研究员之一（死后被追授）；他还参加了为期一天的学术研讨会，探讨他的工作。此外，他的一台大型计算机被永久收藏在历史中心。楚泽是计算机历史上一位令人着迷的人物，因为他的发明体现了极大的独创性，但由于战时条件，甚至在他的祖国德国，多年来都没有引起人们的注意。三位杰出的楚泽学者在研讨会上就他的工作发表了演讲，内容涉及计算机领域以及德国战争努力的一部分。楚泽的遗嘱（他于 1995 年去世）的一项条件是，他的一台机器应在美国展出，以便那里的人们能够欣赏他的贡献。对计算机历史博物馆来说幸运的是，一群高中生精心修复了他的一台 Z23 大型计算机，并将其捐赠给博物馆。在一个感人的仪式上，其中一名学生、几位来自学校的教师、德国信息学会、康拉德·楚泽学会的代表以及德国驻旧金山副总领事出席了仪式；这台机器正式捐赠给博物馆作为永久收藏品。
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。
马匹疫苗接种
• 狂犬病：我们好奇的马可能会在马厩或牧场接触野生动物。狂犬病毒通过唾液传播，在威斯康星州最常见的是蝙蝠和臭鼬。其他哺乳动物也可能携带狂犬病毒。这种疫苗可以很好地预防致命疾病。一旦感染，症状出现的时间各不相同，可能长达数月。症状可能包括绞痛、动作不协调、唾液分泌过多、抑郁、自残或攻击性。一旦出现症状，它们会迅速发展直至死亡。疑似患有狂犬病的马会被人道地安乐死，并在死后进行检测。这种疫苗每年肌肉注射一次。不需要加强疫苗接种。• 莱姆病：伯氏疏螺旋体威斯康星州大量黑腿蜱或“鹿”蜱携带导致莱姆病的细菌。目前市场上没有用于预防马莱姆病的疫苗。研究表明，使用犬疫苗可以保护马群免受莱姆病的侵害。症状可能包括轻度跛行、关节痛、皮肤/肌肉压痛、不适和一般行为不当。这种疾病的长期影响尚不清楚。这种疫苗每 6 个月进行一次肌肉注射。首次接种时，需要在初始剂量后 4-6 周注射第二剂加强剂。
O.I.H.印度政府...
（a）至（e）在Covid-19之后的某些人报告了突然死亡。但是，没有足够的证据来确认此类死亡的原因。确定有关逮捕卡维德 - 19日后心脏骤停案件的事实，印度医学研究委员会（ICMR） - 国家流行病学研究所（NIE）进行了一项研究，该研究标题为“与印度在印度的18-45岁成年人之间未能解释的成年人 - 在47周期内，在47周期内，在47周期内，在47周期内，在47周期内，未能解释的猝死相关的因素2023。进行了一项多个中心匹配的案例对照研究。案例显然是18-45岁的健康个体，没有任何已知的合并症，突然突然（住院或死后24小时前24小时住院或显然很健康）在2021年10月1日至2023年3月31日死于无法解释的原因。每个案例匹配的年龄，性别和邻里的案例包括四个控件。收集有关COVID-19的数据疫苗接种 /感染的数据，COVID后19条，猝死，吸烟，休闲药物使用，酒精频率，暴饮暴食，饮酒和剧烈强度的体育锻炼前两天，对照组中的病例 /访谈中的两天前两天。
计算创伤性跌倒中脑白质和灰质损伤的严重程度
摘要：在现实世界中，创伤的严重程度是使用简略损伤量表 (AIS) 来衡量的。然而，目前无法使用有限元人机模型的输出来计算 AIS 量表，有限元人机模型目前依靠最大主应变 (MPS) 来捕捉严重和致命的伤害。为了克服这些限制，引入了一种独特的器官创伤模型 (OTM)，该模型能够计算所有 AIS 级别对大脑模型生命的威胁。OTM 使用一种名为峰值虚拟功率 (PVP) 的功率法，并将大脑白质和灰质创伤反应定义为撞击位置和撞击速度的函数。这项研究在损伤严重程度计算中考虑了衰老，包括软组织材料降解以及由于衰老导致的脑容量变化。此外，为了解释大脑模型的拉格朗日公式在表示出血方面的局限性，提出了一种包括硬膜下血肿影响的方法，并将其作为预测的一部分。 OTM 模型已针对两次真实跌倒进行了测试，并被证明能够正确预测死后结果。本文是一个概念验证，等待更多测试，可以支持法医研究。