众所周知,农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开,因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文,以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解,以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程,它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率,碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析,以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解,这取决于降水状态。同时,Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验,研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明,通过增强土壤硝化和相关的
GDM定义为在怀孕期间发生的葡萄糖不耐症,通常在妊娠中期或第三个中期被诊断出。基于最近对患病率研究的荟萃分析,欧洲GDM的当前患病率估计约为10.9%(1)。GDM的速率在全球范围内上升,部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。 国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议(IADPSG)建议作为诊断标准:禁食血浆葡萄糖(FPG)≥5.1mmol/L(92 mg/dl);在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间,1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L(180 mg/dL)和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L(153 mg/dl)(153 mg/dl)(2)。 GDM发展的已知危险因素是肥胖,高级产妇年龄,2型糖尿病的家族史(T2DM)和多囊卵巢综合征,以及正在研究的其他危险因素(3)。 有趣的是,在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。 ,最高的肝功能指数(LFI)的四分位数与GDM的风险增加相关,优势比(OR)为1.29至3.15。 此外,在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯(TG)之间的值得注意的相互作用(P相互作用= 0.026)。 有趣的是,TG也与血管功能障碍有关,TG是一种可能的常见病理生理机制GDM的速率在全球范围内上升,部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议(IADPSG)建议作为诊断标准:禁食血浆葡萄糖(FPG)≥5.1mmol/L(92 mg/dl);在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间,1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L(180 mg/dL)和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L(153 mg/dl)(153 mg/dl)(2)。GDM发展的已知危险因素是肥胖,高级产妇年龄,2型糖尿病的家族史(T2DM)和多囊卵巢综合征,以及正在研究的其他危险因素(3)。有趣的是,在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。,最高的肝功能指数(LFI)的四分位数与GDM的风险增加相关,优势比(OR)为1.29至3.15。此外,在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯(TG)之间的值得注意的相互作用(P相互作用= 0.026)。有趣的是,TG也与血管功能障碍有关,TG是一种可能的常见病理生理机制
与许多其他环境一样,海洋和沿海环境容易受到气候变化的影响(IPCC,2023年)。海洋占据了世界表面的70%,具有巨大的生物量生产潜力,但是气候压力源会影响生态系统功能以及水生生物的健康和生长。了解气候变化将如何影响海洋粮食生产,因此可能的适应策略至关重要。虽然木磨坊的产量稳定或下降,但据信水产养殖在粮食安全中起着越来越重要的作用,有助于供应高质量的粮食,以满足不断增长的地方和地区社区以及全球人口的需求(Aksnes等人,2017年,2017年; FAO,2024年)。因此,我们必须考虑不断变化的海洋环境如何支持可持续的粮食生产。海洋热含量的观察记录表明,海洋变暖正在加速(Cheng等,2019)。海洋热浪(MHW)是异常的温暖海水事件,可能会对海洋生态系统产生重大影响(Oliver等,2021)。全球海平面上升和沿海流量的预测显示,随着极端事件变得更加激烈,许多物种的脆弱性水平增加了(Voustdoukas等,2018)。但是,关于气候变化对粮食生产的影响有许多知识差距,从根本上讲,由于影响暴露,风险水平和适应潜力的因素有许多不同的因素(Falconer等,2022)。研究主题,例如“不断变化的海洋中的粮食生产潜力”,以增加该主题的重点和相关性。结果该研究主题包含七个原始研究文章和一个观点。两篇研究文章考虑捕获猎犬,而其他研究则关注水产养殖。研究包括一系列实验,分析和建模方法,以解决与整体研究主题保持一致的问题。对粮食产量增加的需求正在给全球野生种群带来额外的压力,而捕虫的开发过多是一个主要风险。挑战之一是影响人口水平的多种因素,Yulianto等人研究了这一研究主题。Yulianto等人专注于印度尼西亚的蓝色游泳蟹(Portunus pelagicus)。结合了一系列方法来评估填充性的可持续性,并通过多个方面的方法来改善实践,从而整合技术,政策,监管和监测。在对Bigeye Tuna(Thunnus obesus)的薄片的分析中,Ding等人。使用鱼类库存的预测模型来分析气候变化对捕获的影响。
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
糖尿病会影响全球4.25亿个人,预计在未来20年中,数字将增加到6亿人(1)。在1型糖尿病(T1D)中,患者经历胰岛素产生降低引起的胰岛素缺乏症,而在2型糖尿病(T2D)中,患者经历了胰岛素抵抗(IR),通常与肥胖有关(2)。导致IR发展的主要因素是增加氧化应激,高血糖和脂质水平升高(3)。尽管有助于控制血糖水平的疗法进步,但心血管并发症仍然是该人群发病率和死亡率的主要原因(2、4、5)。在心脏中,IR会导致钙处理,线粒体功能障碍和代谢不足的失调,导致一系列病理,其中包括心肌 - 心脏情感功能障碍,舒张性障碍功能障碍,心肌细胞死亡,心肌死亡和内膜骨化(6,7,7,7,7,7,7)。与IR相关的血管事件通常与高血压和增强的血栓形成环境有关(8、9)。虽然阻塞性血凝块可以导致心肌梗塞,脑血管事件或关键的肢体缺血,并且由于血小板与止血蛋白之间的复杂相互作用而发生(10)。在这种高度异质的人群中,发展此类并发症的风险是可变的,并取决于一系列因素,包括年龄,糖尿病持续时间,血糖控制和IR。在内分泌学领域的这一研究主题中,我们介绍了8篇文章,旨在探索IR与心血管健康之间的关系。他等人。动脉硬化是糖尿病的众所周知的并发症(11)。检查了放射线间脂肪组织(IMAT)分析是否可以用作指示T2D患者动脉硬化的诊断措施。总共包括549例新诊断的T2D患者,并使用颈动脉斑块负担来表明动脉粥样硬化。构建了三个模型以评估动脉粥样硬化的风险:临床模型,一个放射组学模型(基于胸部CT图像的IMAT分析)和临床放射线组合组合模型(一种整合临床放射学特征的模型)。使用曲线和DELONG测试下的区域比较了这三个模型的性能。临床 - 放射线组合模型和放射线学模型表明,在表明动脉粥样硬化方面的性能更好。作者
I. i tratotuction for Graphs(DNNG)代表了一个新兴领域,该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具,可代表模式及其关系形式的复杂信息,从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络,再到社交或运输网络,或者在知识图上,或者在非常不同的范围内建模系统,这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.),已经提出了许多用于图的神经模型[8],[9]。此外,除了纯神经网络范式之外,已经引入了术语深图网络(DGN),还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后,已经引入了更广泛的模型,并且在其各种化身中,DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力(例如节点分类,图形分类,图形分类,图形,图形和链接预测)的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣,已经出现了许多调查,例如[8],[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是,这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确,DNNG和相关领域的越来越多的作品表明,学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大,请考虑包含可信赖的
最后,我们认识到在出版实践中拥抱创新的重要性,以保持对科学交流的演变景观的反应。技术的进步正在改变研究,共享和访问研究的方式,我们致力于确保加拿大的健康促进和慢性疾病预防在这些变化的最前沿。作为发表原始研究文章的开放式访问杂志,我们旨在探索加速研究结果的传播并采用增强与已发表工作的新格式的实践。通过不断发展我们的实力,我们努力更好地满足读者和贡献者的需求,同时最大程度地提高我们发布的研究影响。
在过去的几十年中,技术进步已经揭示了肿瘤的多样性和适应性,阐明了支持肿瘤生长的关键遗传畸变和代谢途径。特别是癌细胞改变其代谢途径,以满足增强的能量和基础需求,同时管理其增殖和生存至关重要的氧化应激(Nong等,2023)。通过这些代谢途径的漏斗,癌症代谢可塑性的潜在,受到癌症驱动器突变和环境营养的可用性的控制。肿瘤微环境(TME)通常在特异性营养素中表现出来,迫使癌细胞通过诱导机制清除营养和维持其增殖来适应癌细胞。越来越多地认识到,TME中非癌细胞类型的代谢,例如内皮细胞,细胞细胞和免疫细胞,会影响肿瘤的进展(Xia等,2021)。特定的,代谢重编程对于维持各种类型免疫细胞的自我和身体稳态也至关重要。最近的研究表明,免疫细胞在效应功能的增殖,分化和执行过程中进行代谢重编程,这对于调节抗肿瘤免疫反应至关重要(Hu等,2024)。通过释放代谢物及其对免疫分子表达的影响来实现这种影响。此外,利用癌症遗传分析对患者进行分层和设计饮食干预措施以及靶向代谢疗法的设计有了新的兴趣。考虑到转移是与癌症相关的死亡的重要原因,因此持续的努力集中在理解转移细胞的代谢如何使用,尤其是在诸如肺和胰腺癌等侵袭性肿瘤类型中(Comandatore等人(Comandatore等)(Comandatore等,2022222))。本研究主题包括12篇原始和评论论文,涉及肿瘤中代谢重编程的不同特征,并在转化的角度提供了有关此主题的新知识。在他们的评论文章Chen等人中。总结了肿瘤中代谢重编程的主要特征,解决了不同方面,包括增加的糖酵解代谢,脂质合成,氨基酸的改变以及代谢改变和免疫反应之间的关系。然后,他们将论文集中在代谢适应机制在肾癌预后和进展中所扮演的作用,讨论了肾脏诊断和治疗的最新进展
帕金森氏病(PD)是一种常见且复杂的神经退行性疾病。虽然PD最常在老年人中观察到,但越来越多的假设表明,以一系列早期症状为标志的前阶段可能早在一个人的20年代就开始了(Darweesh等,2018; Fereshtehnejad等,2019,2019年)。研究了几个世纪,PD的标志性病理生理学涉及底粒神经元和纹状体中多巴胺的降低,以及含有α-类核蛋白(α -syn)聚集体的细胞内包含体的形成(Shahmoradian)聚集体(Shahmoradian et al。临床特征包括运动症状,表现为Bradykinesia,静止震颤,增加的肌肉张力和步态异常,以及非运动症状,例如嗅觉障碍,睡眠障碍,认知功能障碍,情绪异常,情绪异常,和自动功能障碍(Bloem et al bloem et al,20221)。自主功能障碍(AUTD)是PD中重要的非运动症状,其中包括胃肠道功能障碍,心血管功能障碍,尿功能障碍,热门功能障碍,瞳孔功能障碍,学生运动功能和性功能障碍(Chen等,2020; Pfeii; pfeii; er,er,er。据报道,有70%至80%的患者可以从胃肠道自主神经功能障碍(Perez-Pardo等,2017)中使用。此外,约有30-50%的患者经历了体位性低血压。心血管功能障碍显着影响患者的生活,从而导致极端的血压不稳定性,这不仅影响认知功能,而且削弱了他们进行日常活动的能力(Palma and Cortelli,2023; Palma等,2024)。此外,缓慢的胃
干细胞移植已成为再生医学的基石,因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节,治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用(1)。在各种干细胞类型中,多能胚胎干细胞(ESC)和多能干细胞(ASC)的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性,使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而,围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源,例如诱导的多能干细胞(IPSC)和ASC,包括间质干细胞(MSC),神经干细胞(NSC)和血肿干细胞(HSC)。MSC通过调节T,B,天然杀伤(NK)和树突状细胞来显示免疫调节作用,使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具(2,3)。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中(4)。HSC移植(HSCT)取得成功,取决于归宿,迁移,植入,自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子,细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力,但诸如移植物抗宿主病(GVHD),移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰,以增强干细胞的存活和整合(5-8)。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰,以增强干细胞的存活和整合(5-8)。最近的进步表明,将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径(9)。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络(10,11)。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞(CSC)的比较,这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法(12,13)。免疫学研究主题的前沿,“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法,并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究,从而贡献了独特的
