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使用混合挤压和激励增强模型从 OCT 图像中检测高级视网膜疾病
视网膜疾病会严重危害人们的视力，直接影响生活质量。视网膜是人眼的重要组成部分，由视觉细胞组成。它负责处理视觉信息。黄斑是中央视觉所必需的，位于视网膜层内。视网膜损伤，特别是黄斑区域的损伤，会导致视力严重丧失 [ 1 ]。因此，及早发现视网膜异常对于及时治疗和减少视力丧失至关重要 [ 2 ]。最常见的视网膜疾病包括糖尿病性黄斑水肿 (DME) 和年龄相关性黄斑变性 (AMD)。AMD 有两种类型：湿性 AMD（脉络膜新生血管，或 CNV）和干性 AMD（视网膜黄斑硬化症），后者是 65 岁以上人群失明的主要原因 [ 3 ]。约 25% 的糖尿病患者患有糖尿病性黄斑水肿 (DME)，这是由于糖尿病导致视网膜积液所致。如果不及时治疗，这些疾病可能会永久损害视力。因此，开发自动诊断系统对于有效的治疗计划至关重要，因为此类系统可以减轻临床医生的负担并提高早期检测率 [ 4 ]。
dango：预测高阶遗传相互作用
高阶遗传相互作用对理解表型变异的分子机制具有深远的影响，其表征仍然很差。迄今为止，大多数研究都集中在成对相互作用上，因为针对高阶分子相互作用的庞大组合搜索空间设计高通量实验筛选是令人难以置信的挑战。在这里，我们开发了DANGO，这是一种基于自我发明的超毛神经网络的计算方法，旨在有效预测基因组之间的高阶遗传相互作用。作为概念的证明，我们为酿酒酵母中超过4亿个三角形相互作用提供了全面的预测，从而显着扩大了这种相互作用的定量表征。我们的结果表明，D Ango准确地预测了三梯性相互作用，揭示了与细胞生长有关的已知和新型生物学功能。我们进一步结合了蛋白质的嵌入和模型不确定性评分，以增强预测相互作用的生物学相关性和解释性。预测的相互作用可以作为在不同条件下生长反应的强大遗传标记。一起，D Ango可以更完整地了解构成表型多样性的复杂遗传相互作用。
前比皮层活性预测高架的焦虑行为，以及迷宫码头A. Smoak 1,3，Karla J. Galvan 1,3，Daniel E. Calvo 2,4，
摘要内侧前额叶皮层（MPFC）在情绪调节中起着至关重要的作用，其失调与焦虑症有关。尤其是，MPFC的前比皮质（PRL）被认为可以调节与焦虑相关的行为，尽管其精确作用仍在争论中。在这里，我们使用内窥镜体内钙成像来评估在高高的迷宫（EPM）中进行的男性和雌性Sprague-Dawley大鼠的PRL神经元活性，这是一项广泛使用的任务，用于衡量焦虑样行为。我们发现，在张开手臂上花费较少时间的动物在张开的手臂上表现出较高的PRL活性，这表明PRL活动的增强可能反映出更大的焦虑或增加的回避行为。这些结果表明，PRL可能在调节对焦虑症情况的情绪反应中发挥作用，从而可能影响暴露于威胁性环境的容忍度。引言前额叶皮层（PFC）整合了皮质胶体输入以评估情绪意义和指导自适应行为（McLaughlin等，2014）。PFC活性的变化与报道的焦虑水平有关（Simpson等，2001），PFC活性的失调与精神疾病（如广义焦虑症（GAD））有关（Cha等，2014），
一种深度学习方法来检测高级...
与深度学习方法一起评估了传统的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林。尽管这些模型对于某些任务有效，但它们通常在处理复杂和高维数据时会显示出局限性。相比之下，深度学习方法在几个指标上表现出卓越的性能：准确性：与SVM和随机森林相比，CNN-LSTM模型获得了更高的准确性（98.5％），通常报告的准确性在90-95％的范围内（Huang等，2021）。精确和回忆：深度学习模型的精度（97.8％）和召回（99.1％）显着超过传统模型的精度，表明误报率较低，而对真实威胁的检测率较高（Chen等人，2020年）。假阳性速率：与传统模型相比，CNN-LSTM模型保持较低的假阳性率（0.9％），这对于最大程度地减少操作环境中不必要的警报至关重要（Rani等，2022）。
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
随着全球对气候变化和环境可持续性升级的关注，裁定行业正在大大转移到生态耐性和可持续性的建筑实践上。本文全面探讨了将建筑信息建模（BIM）与环保原则相结合，以创建设计和建造可持续建筑的框架。这项研究引入了一种实用方法，用于评估建筑建筑的体现碳，从缅甸仰光市的一栋住宅建筑中获得见解。本研究开发的方法旨在评估与施工过程不同阶段相关的碳足迹，包括原材料生产和材料运输。补充说，提出的方法比较了两种传统和低碳材料，比较了住宅建筑中材料体现的碳，运输体现的碳和总成本。结果表明，材料体现的碳仅贡献84％，而材料运输占两种情况的剩余16％。利用低碳材料可显着减少，与常规伴侣rial相比，材料体现碳的碳足迹降低了40％，运输碳足迹下降了39％。但是，采用低碳材料会使总成本的适度增加约为6.7％。这项研究强调了将低碳材料整合到未来被动建筑物的设计中的必要性，从而推进了追求零零策略的追求。这项研究强调了BIM驱动的生态弹性实践的潜力，以减轻碳排放，以及在可持续建筑设计和建筑中持续创新和协作的需求。
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
使用机器学习预测高血压控制
1骨科和风湿病学研究所，克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，美国，美国2号脊柱健康中心，克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，美国，美国3 Insight Enterprises Inc.，Chandler，Chandler，Chandler，Chandler，Chandler，Chander，美国亚利桑那州，美国，美国4号，美国克利夫兰式临床部，俄亥俄州克利夫兰式，俄亥俄州，俄亥俄州。疾病，克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，美国，6六阶医院门诊药房，克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，美国，美国，肾医学部7，克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰诊所，俄亥俄州，美国，美国索拉西克和心血管手术部8号，美国克利夫兰式，克利夫兰式，美国克利夫兰郡，美国克利夫兰郡，美国克利夫兰郡。美国俄亥俄州克利夫兰诊所，美国10案例西部储备大学医学院，俄亥俄州克利夫兰，美国，美国
用于 mRNA 脂质纳米粒子血脑屏障转染和穿越的双重筛选的预测高通量平台
摘要：脂质纳米颗粒 (LNP) 介导的核酸疗法，包括 mRNA 蛋白质替代疗法和基因编辑疗法，在治疗神经系统疾病（包括神经退行性疾病、脑癌和中风）方面具有巨大潜力。然而，全身给药后将 LNP 递送至血脑屏障 (BBB) 仍未得到充分探索。在这项工作中，我们设计了一个用于 BBB (HTS-BBB) 的高通量筛选 transwell 平台，专门针对筛选 mRNA LNP 进行了优化。与大多数仅评估跨内皮单层运输的 transwell 检测不同，HTS-BBB 同时测量 LNP 运输和内皮细胞本身的 mRNA 转染。然后，我们使用 HTS-BBB 筛选由结构多样的可电离脂质制成的 14 个 LNP 库，并通过验证静脉注射后将 mRNA 递送到小鼠大脑的主要候选物来证明它可以预测体内性能。展望未来，该平台可用于筛选大量针对大脑的 LNP 库，以用于一系列蛋白质替代和基因编辑应用。关键词：脂质纳米颗粒、mRNA、脑输送、血脑屏障
开发和验证一种新型模型，用于预测高血压性半胱氨酸血症的高血压患者
摘要的高血压患者，血浆同型半胱氨酸水平升高很常见。当这些方面合并时，冠状动脉疾病（CHD）的风险很高。在此，我们开发了并验证了易于使用的列图，以预测呼吸升高血浆同型半胱氨酸的高血压患者的高风险冠心病。呼吸患者（n = 1,962），患有高脑结膜血症和高血压分为训练（n = 1,373，70％）和验证（n = 589，30％）。我们使用多元COX恢复分析提取了CHD预测变量，然后构建了一个nom图模型。使用1,000个自举重采样的内部验证，以评估使用接收器操作特征曲线（AUC）和校准图下的区域和校准图的一致性和歧视。我们使用提取的预测因子构建了一个nom图模型，包括年龄，腰围比率，烟雾和低密度脂蛋白胆固醇水平。80个月时培训和验证队列的AUC分别为0.735（95％CI：0.678-0.792）和0.646（95％CI：0.547-0.746）。基于校准图，观察到的CHD存活率与训练和验证集中的CHD存活率之间的一致性是可以接受的。在命名图中总共可以使用超过151点，以鉴定高血压升高的血浆同性恋蛋白的高血压患者中的高危患者。我们开发了一种CHD风险预测模型，用于呼吸高血压患者的高血压疗法患者。我们的发现为早期阶段快速鉴定高风险冠心病提供了有用的临床工具。（Int Heart J Advance出版）关键词：心脏病，高血压，打nor，超同类状态状态，预测模型