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肥胖和糖尿病中的元蛋白质组学方法和途径调节：叙事评论
1土壤，植物和食品科学系，阿尔多·莫罗大学（Aldo Moro University），巴里（Aldo Moro University），通过G. Amendola 165/A，意大利Bari 70126； a.porrelli5@studenti.uniba.it（A.P.）; mirco.vacca@uniba.it（M.V.）; maria.deangelis@uniba.it（M.D.A。）2 Inrae，UNH，代谢探索平台，Metabohub Clermont，Clermont Auvergne University，F-63000 Clermont-Ferrand，法国； blandine.comte@inrae.fr（B.C.）; Estelle.pujos-guillot@inrae.fr（E.P.-G.）3 MaxDelbrück分子医学中心在Helmholtz Association（MDC），分子流行病学研究小组，13125，德国柏林，13125； katharina.nimptsch@mdc-berlin.de（K.N.）; mariona.pinartgilberga@mdc-berlin.de（M.P.）; tobias.pischon@mdc-berlin.de（t.p。）4Charité -UniversitätsmedizinBerlin，FreeieUniversität的公司成员，柏林汉堡大学，伯林，柏林，10117，柏林，柏林，5117，德国柏林市中心（德国）心血管研究中心（DZHK）（DZHK），伯林伙伴Site，10785 Berlin，DELBANK CENICATIN （MDC），13125德国柏林7 Biobank核心设施，柏林卫生研究院，埃利弗斯蒂尼辛德斯美森柏林，柏林，10178，德国柏林 *通信：francesco.calabrese@uniba.it
通过领土生命周期方法对当地食品政策进行环境评估
摘要：次国政府在通过重新领域的农业实现与食品相关的可持续性目标中起着至关重要的作用。虽然这种政策的环境影响不能减少为减少食物里程，但多种方法上的瓶颈阻止了其全部潜力。在本文中，对领土生命周期分析进行了调整，并用来理解当地食品政策的摇篮对宽度对遗迹的影响。这是通过评估当地粮食政策实施之前和之后的地区产生和消费活动的影响来进行的。为评估方法论的可行性，选择了二十年来从事当地食品政策的穆恩斯 - 萨尔图克斯市（法国东南部）。对四个影响类别进行了建模：全球变暖，化石资源耗竭，用水和土地使用。发现，当地食品政策推动了农业和零售方式的直接和间接变化，但是居民实现了更大的转变，主要是通过减少肉类和超级处理的产品消费。所有概括的行动都将当地粮食系统的影响降低了7％至19％。这些结果证明了该方法在中尺度上提供整体环境评估以及地方当局干预与食品相关事项的环境效率的效率。
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。
一种用于定量验证神经网络
摘要。验证的可靠性和实用性取决于适当表示不确定性的能力。关于神经网络验证的大多数现有工作依赖于输入的基于集合或概率的信息的假设。在这项工作中，我们依靠不精确的概率（特定P-boxes）的框架提出了Relu神经网络的定量性验证，这可以说明输入的概率信息和认识论的不确定性。，可以提高紧密性和效率之间的贸易，同时处理在投入方面的不确定性类别的更一般类别，并提供了完全确保的结果。
新方法方法学欧盟范围扫描报告
图4。在2019年至2024年（a）之间收到的与3RS相关的ITF简报会议请求的数量，提出的讨论的主要主题（b），申请人类型（c）和EMA ITF提供的建议，以响应请求（d）。
新方法方法学欧盟范围扫描报告
图4。在2019年至2024年（a）之间收到的与3RS相关的ITF简报会议请求的数量，提出的讨论的主要主题（b），申请人类型（c）和EMA ITF提供的建议，以响应请求（d）。
使用精确肿瘤学靶向癌细胞信号传导朝着癌症治疗的整体方法
摘要：癌症是一种复杂的疾病，具有许多复合问题，包括癌症免疫逃避，耐药性和治愈的复发性。从根本上讲，它仍然是一种遗传疾病，因为肿瘤生长和癌症发育的复杂性的各个方面与其遗传机制有关，并且需要解决基因组和表观基因组水平的问题。重要的是，具有相同癌症类型的患者对癌症疗法的反应不同，表明需要特定于患者的治疗选择。精度肿瘤学是一种癌症治疗的一种形式，侧重于肿瘤的基因分析，以鉴定癌症发展中涉及的分子改变，以量身定制的致命疾病个性化治疗。本文旨在在此方面的技术进步中简要解释精度肿瘤学的基础和前沿，以评估其在实现适当治疗癌症的范围和重要性。
一种CNN方法来自动检测和分类脑肿瘤
摘要 - 脑肿瘤需要评估以确保及时诊断和有效的患者治疗。形态学因素，例如大小，位置，纹理和可变外观 - 肿瘤检查。医学成像提出了挑战，包括噪声和不完整的图像。本研究文章介绍了一种处理磁共振成像（MRI）数据的方法，包括用于图像分类和DeNoing的技术。有效使用MRI图像使医疗专业人员可以检测包括肿瘤在内的脑部疾病。这项研究旨在通过分析提供的MRI数据来对健康的脑组织和脑肿瘤进行分类。与诸如计算机断层扫描（CT）之类的替代方法不同，MRI技术提供了内部解剖组件的更详细表示，是研究与脑肿瘤相关的数据的合适选择。MRI图片首先使用各向异性扩散滤波器进行脱氧技术。用于模型创建的数据集是公共访问且经过验证的脑肿瘤分类（MRI）数据库，其中包括3,264次大脑MRI扫描。SMOTE用于数据增强和数据集平衡。卷积神经网络（CNN），例如RESNET152V2，VGG，VIT和EFIDENTEN，用于分类程序。有效网络的精度为98％，是记录最高的。索引术语 - MRI，EfficityNet，脑肿瘤，Smote，CNN
一种半定量方法，用于复杂样品的非目标组成分析
摘要：与高分辨率质谱耦合的液态色谱分析（NTA）提高了与靶向分析技术相比，可以提高理解复杂混合物的分子组成的能力。但是，对未知化合物的检测意味着NTA中的定量是具有挑战性的。本研究提出了一种新的半定量方法，用于有机气溶胶的NTA。使用多个定量标准的平均电离效率来实现未知数，这些标准在与未知分析物相同的保留时间窗口内洗脱。总共110个真实标准构建了25个保留时间窗口，用于定量氧化（CHO）和有机肌（Chon）物种。该方法在生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）的提取物上进行了验证，并与具有真实标准的定量进行了比较，并且平均预测误差为1.52倍。此外，从真实的标准定量中估计了70％的浓度（预测误差在0.5到2倍）。与预测性电离效率方法相比，半定量方法还显示出良好的CHO化合物定量一致性，而对于Chon物种，半定量方法的预测误差（1.63）显着低于预测性电离效率方法（14.94）。将CHO和CHON物种相对丰度的衍生衍生而应用于BBOA表明，与半定量方法相比，使用峰面积低估了CHO的相对丰度，并将Chon的相对丰度高于Chon的相对丰度。这些差异可能会导致对复杂样本中源分配的严重误解，从而强调需要解决NTA方法中的电离差异。■简介
心血管疾病的预处理方法和间充质干细胞治疗的新方法
1 法国图卢兹 31059 图卢兹大学医院 CARDIOMET 研究所心脏病学系；dr.anthonymatta@hotmail.com (AM)；nader.e.vanessa@gmail.com (VN)；lebrin.m@chu-toulouse.fr (ML)；gross.f@chu-toulouse.fr (FG)； galinier.m@chu-toulouse.fr (MG) 2 卡斯里克圣灵大学医学院，卡斯里克 446，黎巴嫩 3 卡斯特尔-马扎梅跨社区医院中心心脏病学系，81100 卡斯特尔，法国 4 黎巴嫩大学药学院，贝鲁特 6573/14，黎巴嫩 5 CIC-生物疗法，图卢兹大学医院，31059 图卢兹，法国 6 INSERM I2MC—UMR1297，31432 图卢兹，法国；anne-catherine.prats@inserm.fr (A.-CP)；daniel.cussac@inserm.fr (DC) * 通信地址：roncalli.j@chu-toulouse.fr；电话：+33-56-132-3334；传真：+33-56-132-2246