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运动员的微生物组：其特征和多样性
摘要。运动员的微生物组在研究人员中最感兴趣，因为结肠的微生物组成在养分的吸收，维生素的合成和宿主体内的免疫反应中起着关键作用。这篇综述的目的是研究高性能运动员中的肠道微生物群与低活动性生活方式的人之间的关系，以及这些变化对与运动员的身体表现和运动表现相关的微生物代谢产生的影响。总共分析了42篇研究论文，其中包括11项专业研究，研究了不同类型的强烈体育活动对肠道微生物组成的影响，以及19项研究的重点是个人细菌和身体性能的相关性。肠道微生物组成已被发现与运动表现有关，并且可能会提高性能和恢复。体育活动已被证明会增加α多样性和微生物代谢产物，例如短链脂肪酸。运动之间的α多样性没有显着差异。运动员的微生物组的特征是较高量的短链脂肪酸，这可以是运动过程中的能量底物。短链脂肪酸的产生与直肠菌群spp有关。，粪便核酸杆菌。运动员的微生物组也证明了Prevotella spp。的存在，在运动员中，这可能与表现相关。已经表明，运动员中的Veillonella antypica的存在与耐力正相关。尽管发现这一发现是矛盾的，但专门从事各种运动的运动员的运动成就和健康与诸如Akkermansia Municiphila，Faecalibacterium prausnitzii，Eubacterium cantale，Eubacterium thacterium contale，Roseburia hominis，faecalibacterium prausnitzii有关。此外，已经表明，肠道的微生物组成和酶之间存在联系，这被认为是与运动员健康相关的代谢产生的关键
加泰罗尼亚新诊断2型糖尿病患者的临床特征和心血管危险因素的控制程度
1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，
直接奖励，依据艺术。 50，第 1 段，信函。 B) 立法法令。救护车服务第 36/2023 号，配备医生，在 2025 年 1 月 14 日（具有 IT 特征的第 7 号助手竞赛）和 2025 年 1 月 31 日（具有 IT 特征的第 3 号专家竞赛）的竞赛程序之际。
根据第31条规定，授权直接授予。 50，第 1 段，信函。 b) 根据第 36/2023 号立法法令，向 Croce Bianca Italiana Srl 提供救护车服务，配备医生，在 2025 年 1 月 14 日（竞争 7 名具有 IT 背景的助手）和 2025 年 1 月 31 日（竞争 3 名具有 IT 背景的专家）的竞争程序中，金额为 2,600.00 欧元（免征增值税），计入支出项目编号。 2025财政年度预算预测第10337号（“人员选拔支出”）；
构建具有IRAE和诊所特征的nom图，以预测接受抗PD-1治疗的晚期G/GEJ腺癌患者的存活
方法：组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存（OS）至显着程度的IRAE识别为候选变量，并将其整合为候选变量，以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index （CCI）。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见，采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行了变量选择以查明明显的预测因子，并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后，使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型，排除未能满足比例危害（PH）假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的，然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证，并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外，创建了一个列图来描述预测模型。
发作性和慢性偏头痛患者的脑网络结构特征
方法：纳入 19 名健康对照者 (HC)、17 名 EM 患者和 12 名 CM 患者。计算皮质厚度和皮质下体积，并使用图论分析框架和基于网络的统计数据分析拓扑结构。我们进一步使用支持向量机回归 (SVR) 来确定这些网络测量是否能够预测临床参数。结果：基于网络的统计数据显示，与 HC 相比，EM 和 CM 中包括额颞区、顶叶和视觉区在内的解剖区段之间的区域间连接强度明显较低。两组患者均观察到更高的分类性，其中 CM 的模块性高于 HC，EM 的传递性高于 HC。对于皮质下网络，两组患者均观察到更高的分类性和传递性，CM 的模块性高于 HC。SVR 显示，网络测量可以稳健地预测偏头痛患者的临床参数。结论：我们发现与 HC 相比，偏头痛患者的网络高度分离，这表明 EM 和 CM 的整体网络中断。 CM 的模块性较高但聚类系数较低，表明该组与 EM 相比存在更多隔离。隔离网络的存在可能是头痛相关脑回路适应不良重组的征兆，从而导致偏头痛发作或疼痛的继发性改变。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。