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糖尿病患者的脂质变异性
糖尿病血脂异常的特征是高甘油三酯血症，低密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）的升高，胰岛素抑制剂（类型2糖尿病）抑制（Diabetes mellius Mellius nimellius cant）的占主导地位（LDL-C），以及胰岛素抑制作用（Diabetes Mellius Mellius Mellius nimellius）（Diabetes mellius Mellius Mellius nip）（ DM。血脂异常是DM患者动脉粥样硬化心血管疾病的主要危险因素，降低脂质水平可以降低相关的发病率和死亡率。血脂异常管理的Cur租金指南建议LDL-C目标低于55至100 mg/dl，具体取决于潜在的危险因素。然而，胆固醇水平的更大访问访问性变化可能是主要不良心脏血管事件的独立预测指标，心房颤动的高发，肾脏结局差和DM患者的认知功能障碍。本综述着重于DM患者脂质变异性的临床意义。
研究文章通过控制精神分裂症的基因组风险来研究大脑基因共同表达网络结构的特质变异性
精神分裂症（SCZ）遗传风险对脑中基因表达的影响仍然存在。这一问题的一种流行方法是基因共表达网络算法（例如WGCNA）的应用。要通过这种方法提高可靠性，至关重要的是要消除不良方差的来源，同时也保留了感兴趣的生物学信号。在这项WCGNA研究的RNA-seq数据研究中，我们的后额叶前皮层（78个神经型供体，欧洲血统）测试了SCZ遗传风险对共表达网络的影响。具体而言，我们实施了一种新颖的设计，在该设计中，通过线性回归模型调整了基因表达，以保存或消除通过生物学兴趣信号解释的方差（SCZ风险的GWAS基因组评分） - （GS-SCZ），（GS-SCZ），基因组分数，高度（GS-HT）作为负面对照的高度（GS-HT），同时删除了covariat diment covariat dixpect files coeriat covariat from covariat。我们通过调整后的表达（GS-SCZ和GS-HT保留或删除）计算了共表达网络，以及它们之间的共识（代表“背景”网络无基因组得分效应的“背景”网络）。然后，我们测试了GS-SCZ保留的模块和背景网络之间的重叠，该模块的重叠减少的模块将受到GS-SCZ生物学的影响最大。此外，我们还测试了这些模块的SCZ风险收敛性（即，PGC3 SCZ GWAS优先基因的富集，SCZ风险遗传力的富集和相关的生物本体论。总的来说，我们的结果表明我们的结果突出了GS-SCZ对大脑共同辅助网络的影响的关键方面，特别是：1）保存/删除SCZ遗传风险改变了共同表达模块； 2）富含GS-SCZ影响的模块中的生物学途径暗示转录，翻译和代谢过程，这些过程会融合到影响突触传播的影响； 3）优先级PGC3 SCZ GWAS基因和SCZ风险遗传力富含与GS-SCZ效应相关的模块。
阿尔茨海默病患者脑亚细胞组分和脑脊液中的细胞外基质变化
1 莱布尼茨神经生物学研究所 (LIN)，39118 马格德堡，德国 2 奥托冯格里克大学神经病学系，39120 马格德堡，德国 3 精神健康适应性和适应不良脑回路干预与研究中心 (CIRC)，耶拿-马格德堡-哈勒，07743 耶拿，德国 4 行为脑科学中心 (CBBS)，39104 马格德堡，德国 5 奥托冯格里克大学药理学和毒理学研究所，39120 马格德堡，德国 6 因斯布鲁克医科大学病理学、神经病理学和分子病理学研究所，6020 因斯布鲁克，奥地利 7 格拉茨医科大学病理学研究所分子生物医学诊断与研究中心，8036 格拉茨，奥地利 8 医学神经放射学系因斯布鲁克大学，6020 因斯布鲁克，奥地利 9 格拉茨医科大学神经放射学、血管和介入放射学系，8036 格拉茨，奥地利 10 德国神经退行性疾病中心 (DZNE)，39120 马格德堡，德国 * 通讯地址：cseidenb@lin-magdeburg.de
创伤性脑损伤和反复运动相关脑震荡后的慢性白质变化的精细分析：用于有针对性的康复方法吗？
1 乌普萨拉大学医学科学系神经外科科，瑞典 75185 乌普萨拉；fredrik.vedung@neuro.uu.se（FV）；niklas.marklund@neuro.uu.se（NM） 2 乌普萨拉大学外科科学系放射科，瑞典 75185 乌普萨拉；markus.fahlstrom@radiol.uu.se（MF）；elnamarielarsson@me.com（E.-ML）；sven.haller@surgsci.uu.se（SH） 3 乌普萨拉大学医院康复与疼痛中心，瑞典 75185 乌普萨拉；staffan.stenson@akademiska.se 4 乌普萨拉大学医院 PET 中心，瑞典 75185 乌普萨拉；mark.lubberink@radiol.uu.se（ML）； anders.wall@akademiska.se (AW) 5 医学物理学，乌普萨拉大学医院，75185 乌普萨拉，瑞典 6 卫生、医学和康复部，卫生、教育和技术系，吕勒奥理工大学，97187 吕勒奥，瑞典；yelverton@tegner.com 7 Affidea CDRC 卡鲁日 SA 诊断放射学中心，Clos de la Fonderie，1227 日内瓦，瑞士 8 麻醉学科，外科科学系，乌普萨拉大学，75185 乌普萨拉，瑞典；jakob.johansson@surgsci.uu.se 9 核医学和 PET 科，外科科学系，乌普萨拉大学，75185 乌普萨拉，瑞典 10 药物化学系，乌普萨拉大学，75185 乌普萨拉，瑞典； gunnar.antoni@ilk.uu.se 11 神经外科科，隆德临床科学系，隆德大学斯科讷大学医院，隆德大学，22184 隆德，瑞典 * 通信地址：francesco.latini@neuro.uu.se；电话：+46-764244653 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
创临床试验质变” --AI 助力临床试验发展》培训班的通知
李坤艳湖南省肿瘤医院 余勤 四川大学华西第二医院 孙涛 辽宁省肿瘤医院 倪穗琴广州市第一人民医院 王淑民首都医科大学北京朝阳医院 元刚 中山大学附属第一医院 强生（中国）投资有限公司代表
基于人工智能算法的概念：通过 CEUS 图像和 HSP 分析来识别重症急性胰腺炎的早期实质变化
1 维尔纽斯大学医学院临床医学研究所、胃肠病学、外科、肾泌尿学诊所，M.K.Ciurlionio str.21，维尔纽斯 LT-03101，立陶宛 2 维尔纽斯大学医学院生物医学科学研究所、放射学、核医学和医学物理学系，M.K.Ciurlionio str.21，维尔纽斯 LT-03101，立陶宛 3 考纳斯理工大学超声波研究所，K. Donelaicio str.73，考纳斯 44249，立陶宛 4 考纳斯理工大学电力系统系，K. Donelaicio str.73，考纳斯 44249，立陶宛 5 乔治城大学医院外科部，3800 Reservoir Rd，NW，华盛顿特区 20007，美国 6 维尔纽斯大学数据科学与数字技术研究所，Akademijos 街。4，维尔纽斯，LT-08412，立陶宛 电子邮件：aiste.kielaite-gulla@mf.vu.lt，arturas.samuilis@santa.lt