自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时,人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估,但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题,例如抑郁或焦虑。然而,还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中,我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
抽象的饮食纤维丰富的食物与许多健康益处有关,包括降低心血管和代谢疾病的风险。利用提供积极健康成果的潜力取决于我们对推动这些关联的基本机制的理解。本评论通过剖析了基于这些生理益处的基础的物理和化学消化过程和相互作用来解决有关基于植物的食物功能的数据和概念。饮食纤维沿胃肠道的功能转化从口服加工和胃排空的阶段到肠道消化和结肠发酵会影响其调节消化,过境和共识微生物组的能力。此分析强调了解码复杂的相互作用网络的重要性,局限性和挑战,以建立一个连贯的框架,该框架连接了特定的纤维成分的分子和宏观镜头相互作用,跨胃肠道内的多个长度尺度。需要仔细检查的一个关键领域是纤维,粘液屏障和共生微生物组之间的相互作用在考虑食物结构设计和个性化营养策略时,以实现有益的生理效果。了解特定纤维的反应,尤其是有关个体生理学的反应,将提供机会利用这些功能特征以引起特定的,症状靶向的作用或将纤维类型作为辅助疗法使用。
肠道菌群与其宿主共同发展,深刻塑造了免疫系统的发育和功能。这种共同进化导致了动态关系,其中微生物代谢产物和分子信号影响免疫成熟,耐受性和防御机制,突出了其在维持宿主健康方面的重要作用。最近,细菌外囊泡(BEV),细菌产生的膜纳米颗粒已成为肠平衡和有效的免疫调节剂的重要参与者。这些囊泡反映了细菌膜的特征,并含有核酸,蛋白质,脂质和代谢物。他们可以调节免疫过程,并参与神经系统和代谢性疾病,因为它们在肠道中局部分布和系统地分布,从而影响两个级别的免疫反应。本综述提供了BEV的特征和功能性概述,详细介绍了营养如何影响这些囊泡的产生和功能,抗生素如何破坏或改变其组成以及这些因素如何集体影响免疫力和疾病的发展。It also highlights the potential of BEVs in the development of precision nutritional strategies through dietary modulation, such as incorporating prebiotic fi bers to enhance bene fi cial BEV production, reducing intake of processed foods that may promote harmful BEVs, and tailoring probiotic interventions to in fl uence speci fi c microbial communities and their vesicular outputs.
2 型糖尿病的预防和管理主要围绕生活方式。鼓励高危人群和确诊患者通过减少卡路里摄入量来减肥。15 强调食物的数量和质量,建议低脂食物、健康碳水化合物(如水果、蔬菜、豆类和全麦)以及减少红肉和加工肉类的摄入。16 此类生活方式干预可将患 2 型糖尿病的风险降低 50%,17 并降低血糖水平并改善已确诊患者的胰岛素敏感性。因此,在诊断后,此类生活方式建议构成了一线治疗。14 医疗专业人员有责任在提供建议和治疗的同时考虑患者的顾虑、生活方式和文化信仰,以确保长期坚持治疗并实现最佳疾病管理。
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片,该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成,包括玻璃,硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻,光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分,包括代表各种口腔组织的细胞培养室,例如上皮细胞,成纤维细胞和唾液腺细胞,这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料,以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液,使营养素,氧气和药物的递送2,3。
在这项研究中,研究了叶黄素和富马酸亚铁对黄河鲤鱼(Cyprinus carpio)的影响,旨在评估皮肤色素沉着,肠道消化酶,肠道微生物多样性和生长性能。设计了三种实验饮食,包括对照组,一组150mg/kg叶黄素)以及叶黄素和富马酸铁蛋白酶混合物(150mg/kg叶黄素和100mg/kg富马酸铁酸铁酸铁酸酯)。用实验饮食喂食42天的鲤鱼(n = 135; 25.0±2.0g)。结果表明,与对照组相比,与对照组(P <0.05相比,与蓝色(b*),颜色差异(δe)和Chroma(δe)和乳头较高的值相比,蛋白质的无关指数(ISI)和内脏指数(ISI)和内脏指数(VSI)增加,伴随着蓝色(B*),色差(δe)和Chroma(CH*)的较高价值(与对照组相比(P <0.05)相比,身体颜色的显着变化。同时,在混合物组中观察到淀粉酶,脂肪酶和胰蛋白酶的较高活性(p <0.05)。高通量测序和维恩图表明,叶黄酸或亚铁富马酸盐对鲤鱼的肠道微生物群具有明显的影响。与对照组相比,与混合物组相比,用混合物组的鲤鱼中的静脉细菌和黄杆菌的丰度显着增加。总而言之,在饲料中添加叶黄素和富马酸亚铁可以改变黄河鲤鱼的皮肤色素沉着和肠道微生物组成,从而增强鱼类的着色效果和消化功能。这些发现为优化饲料配方和水产养殖管理提供了宝贵的见解,这可以有助于提高黄河鲤鱼的质量和农业效率。
阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。 HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。 它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。 该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。 以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。 [15]阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。[15]
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这项研究评估了用枯草芽孢杆菌HBB493®补充饮食对斑马鱼(Danio rerio)生长,生存,配子发生和肠道健康的益生菌作用。600名少年分为五个实验组:对照组I(0.0 cfu/g),II组(6.5x10 9 cfu/g),III组(1.3x10 10 cfu/g),第IV组(2.6x10 10 CFU/g)和V组V(3.9x10 10 CFU/G)。每种治疗和对照都有3个重复,而每个复制都有40条鱼。实验的持续时间为100天。在实验终止时,通过组织学评估了性腺和肠道。生长参数,在饲喂的3.9x10 10 CFU/g的鱼类中与对照,II组和III组B.枯草芽孢杆菌FED组(p <0.05)中观察到的<9x10 10 cfu/g(p <0.05),而V组为最佳。治疗组之间的存活率没有显着差异(P> 0.05)。性腺的组织学观察结果揭示了喂养不同水平枯草芽孢杆菌的鱼类之间的差异。喂养饮食II,III,IV和V与没有枯草芽孢杆菌的饮食相比,性腺具有更多的性腺。使用绒毛和杯状细胞的状态来评估补充枯草芽孢杆菌的鱼类饮食的肠道健康。绒毛和杯状细胞在所有不同水平的枯草芽孢杆菌中都完好无损。本研究表明,应使用饮食补充3.9x10 10 CFU/G益生菌B.枯草脂蛋白枯草酵母在观赏斑马鱼中的生长参数,生存率,配子发生和肠道健康的增强。
科技公司在设计新产品时应考虑安全性,并在产品上市前进行严格测试。这是大多数人都认同的原则,然而,这些公司迅速推出新产品的巨大商业竞争压力并没有受到任何法规或民主机构监督的制约。人工智能就像之前的社交媒体一样,是一个完全不受监管的领域,这些技术的所有者对其产品的有害影响不承担任何法律责任。