XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System肠道
代谢网络重建是一种分析小鼠肠道鼠伤寒沙门氏菌SL1344生长的资源
非肾脏沙门氏菌菌株（NTS）是最常见的食源性肠道病原体之一，构成了全球发病率和死亡率的主要原因，对全球健康造成了重大负担。NTS细菌的抗生素耐药性的增加吸引了许多研究在感染过程中其作案手术的研究。肠道内的生长是NTS感染的关键阶段。这可能会提供干预措施。然而，肠腔环境的代谢丰富性以及NTS细菌代谢的固有复杂性和鲁棒性要求建模方法来指导研究工作。在这项研究中，我们重建了一种动态约束和上下文特异性基因组级代谢模型（GEM），用于鼠伤寒链球菌SL1344，这是一种在感染研究中良好研究的模型菌株。我们结合了序列注释，优化方法以及体外和体内实验数据。我们使用GEM探索营养需求，生长限制代谢基因以及NTS细菌在模拟鼠类肠道的丰富环境中使用NTS细菌的代谢途径。这项工作提供了有关SL1344生化能力和要求的洞察力和假设，除了通过传统序列注释获得的知识，并可以为未来的研究提供旨在更好地了解NTS代谢并确定预防感染的潜在目标。
COVID疫苗在今年冬天提供了一些保护，估计表明 人类染色体在超速前进化以给我们提供更好的大脑，但是有一个捕获 组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性 放错位置的神经元可能会破坏大脑的接线并导致发育障碍 改变肿瘤微环境可能会减少白血病免疫疗法后的复发 抗宿舍药物阻碍了脑癌免疫疗法，研究表明 医学中的AI - 对患者自治的威胁？ 意外的副作用：间歇性禁食可能会减慢头发再生 为枫糖浆尿液疾病开发的基因疗法表明有望 与小鼠糖尿病保护相关的早期肠道微生物 研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因 基因测试为有针对性的儿童癌症疗法提供了希望 迷幻药在冥想期间提高神秘经历...
今年冬天的疫苗接种水平和严重的共同水平的水平足够低，以至于CDC研究小组的数据中没有足够的患者来可靠地确定受疫苗受保护的儿童，可以防止非老年人的住院，或者阻止任何人患有严重的相互企业并发症或死亡。
健康筛查结肠镜检查后的自由生活食物摄入量和肠道菌群的再现
1目标：微生物组的作用已与各种医学2条件有关。结肠镜检查后，已知发生结肠微生物负荷的重生，3然而，肠4制剂后尚未研究自然重生的质量和时机。此外，尚无研究记录详细的自由生活饮食摄入量，并在骨镜后同时使用肠道微生物组重生。在这里，我们试图确定相对于饮食摄入的6个早期重生模式。方法：健康的成年人（n = 15 [4雌性/11雄性]，BMI = 27.2±3.9 kg/m 2，年龄51.4±7.2 y）计划在密苏里州大学的胃肠病学诊所招募筛查8结肠镜检查。9在结肠镜检查（基线）的两周内，受试者完成了3天的详细食物记录10。后骨镜检查，受试者吃的自由饮食和详细的食物记录在第0、1、2、4、7、10和13天收集了11个。粪便样品是在骨内镜检查前的，并在第12天的第3、5、8、11和14天获得。肠道微生物组组成。结果：在手术后的5天内，受试者报告了14个相对于基线消耗的总能量更多的总能量，大概是为了弥补肠prep期间发生的低15能量摄入量。在基线时，纤维摄入量（21.0±9.1 g/d）比结肠镜检查当天高16，第0天（16.1±11.2，p = 0.0159）。此后，每日纤维17摄入量与基线相同。使用加权和未加权差异的主坐标分析观察到了18个标志性的微生物组β多样性（p = 0.0001，19 f = 15.23，单向Permanova）。精选的分类单群被枯竭后骨内镜检查（例如，杆菌中的20个）。具体而言，在21天和第3天的粪便样品之间观察到时间的显着影响（成对P = 0.0013，F = 2.9）。这些变化趋向于第5天返回22返回基线，随后的样本，使用加权差异分析（Bray-Curtis）测试23时，分类单元与基线相似。结论：这些结果定量24证明了微生物相对丰度和25种多样性的显着变化的幅度。手术后的26纤维摄入量的变化对齐的时间安排。这些数据突出了27次筛查结肠镜检查后在重建健康微生物组后的营养重要性。28 29关键字：结肠镜检查；结肠准备；微生物变异性；食物摄入；微生物30组成；微生物重生。
生物学家将肠道细菌转化为微小的蛋白药
附着在细菌细胞上后，噬菌体注入了自己的DNA并重新编程细胞，以使其生产更多的噬菌体，即细胞自身破坏的剂。当细菌细胞最终屈服时，它在称为裂解的过程中爆炸成新的噬菌体。这些事件中有数百万发生的事件同时产生了下肠内靶向蛋白质的恒定供应。
肠道微生物组对慢性肾脏疾病患者尿毒毒素减少的影响：系统评价和网络荟萃分析
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
肠道微生物组在骨科中的作用
靶向微生物组的疗法的进步，包括益生菌，益生元和粪便微生物移植，为骨科护理提供了令人兴奋的可能性。益生菌，在发酵食品中发现的生物有益微生物，例如酸奶，开菲尔，酸菜，泡菜，泡菜和奶酪，有助于维持健康的肠道微生物组。益生元和富含纤维的食物，例如洋葱，大蒜和全谷物，滋养这些细菌，以支持其生长和活性。，这些疗法共同调节肠道健康，促进免疫弹性，降低感染风险并加速愈合 - 骨科结局的关键因素[1，2]。肠道微生物组是微生物的多样化生态系统，在维持整体健康方面起着关键作用[3]。超越消化，它会影响免疫调节，炎症控制和肌肉骨骼健康[4]。肠道健康显着影响骨科结局，包括感染控制，骨骼愈合和维持骨密度。这个生态系统中的不平衡，称为营养不良，可以损害恢复并增加感染风险[5]。通过饮食修饰，益生菌或益生元来支持肠道健康有可能提高患者预后[6]。
将网络药理学，代谢组学和肠道菌群分析整合到
Lihao Xiao b,c,# , Tingyu Zhang a,# , Yun Liu a , Chayanis Sutcharitchan a , Qingyuan Liu a ,
病例报告：转移性琥珀酸酯脱氢酶缺乏胃肠道肿瘤，该胃肿瘤用化学疗法和免疫检查点抑制剂治疗
我们报告了一名年轻人，具有复发性转移性琥珀酸酯脱氢酶（SDH） - 有效的胃肠道基质肿瘤（GIST），可通过化学免疫疗法方案实现病理完全反应。患者接受了胃镜检查，该胃镜在更大的胃曲率上显示出大肿瘤。组织学分析表明，以100％的速率和RET基因融合的PDL1表达的SDHB降低的GIST分化很差。次结构胃切除术后快速转移性复发对伊马替尼有抵抗力。患者接受了四个周期的顺铂，依托泊苷和pembrolizumab，然后进行了pembrolizumab维持，并完全反应。3年后的复发晚期通过相同的方案治疗，并达到了完全的病理反应。两年后，删除了一个孤立的焦点，显示了复发性的SDH具有足够的要素。pembrolizumab仍在维护中，迄今尚无复发。化学免疫疗法作为在复发转移性SDH降低，PDL1阳性GIST患者中的作用，值得进一步研究。