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建模大脑萎缩动力学增强了预测阿尔茨海默氏病连续体认知能力下降
阿尔茨海默氏病（AD）被认为是认知能力下降的连续体，而潜在的生物学变化，预测疾病进展至关重要。脑萎缩状态对于评估疾病的严重程度和预后是关键的，但是对其纵向变化及其与进展的统治建模尚未得到充分兴奋。本研究提出了一种基于深度学习的新型方法，可以精确地模拟从ADNI数据库中收集的轻度认知障碍（MCI）受试者的62个皮质和皮质下区域的萎缩动力学，随后是独特的培训方案，以添加β-淀粉样蛋白蛋白质对促性蛋白质的影响以及对模型型的特征的影响。此外，我们将动力学直接实施到MCI中，以将动态实施到示例转换预测任务。我们的发现证明了使用深度学习对萎缩动力学进行建模的可行性，并建议利用动力学代表（DR）增强了转换预测。
单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
代谢和结构网络对阿尔茨海默氏病连续体的记忆的阶段依赖性差异影响
1新加坡新加坡国家神经科学研究所神经病学系； 2新加坡新加坡杜克 - 纳斯医学院； 3新加坡新加坡南南技术大学的李孔钟医学院； 4新加坡新加坡国立大学Yong Lio Lin医学院的睡眠与认知中心和转化中心研究中心； 5麦吉尔大学衰老研究中心，阿尔茨海默氏病研究中心，道格拉斯研究所，道格拉斯研究所，勒斯特·内格雷大学（Le CenterIntégré大学）加拿大蒙特利尔大学； 6加拿大蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经学院； 7加拿大蒙特利尔麦吉尔大学神经与神经外科系； 8新加坡新加坡国立大学电气和计算机工程系； 9综合科学与工程计划（ISEP），新加坡国立大学，新加坡，新加坡1新加坡新加坡国家神经科学研究所神经病学系； 2新加坡新加坡杜克 - 纳斯医学院； 3新加坡新加坡南南技术大学的李孔钟医学院； 4新加坡新加坡国立大学Yong Lio Lin医学院的睡眠与认知中心和转化中心研究中心； 5麦吉尔大学衰老研究中心，阿尔茨海默氏病研究中心，道格拉斯研究所，道格拉斯研究所，勒斯特·内格雷大学（Le CenterIntégré大学）加拿大蒙特利尔大学； 6加拿大蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经学院； 7加拿大蒙特利尔麦吉尔大学神经与神经外科系； 8新加坡新加坡国立大学电气和计算机工程系； 9综合科学与工程计划（ISEP），新加坡国立大学，新加坡，新加坡
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表2。 生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。 为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。 平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。 平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。 长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。 l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见） [77]。 𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。 在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。表2。生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见[77]。𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。例如，为了计算平均性繁殖φ，我们将V矩阵的列中的值求和，并将每个φIJ乘以稳定阶段w的相应j th元素W j，计算为a的右特征向量。
通过近场光学显微镜
光子跨膜对纳米级光的特殊控制，促进了从生物传感的应用，非线性光学的应用到光催化。许多元信息，尤其是共鸣的元素，依靠周期性来形成集体模式，这使它们受到有限尺寸影响，缺陷和边缘效应的影响，在应用水平上具有相当大的负面影响。这些方面对于连续体（BIC）元信息中的准结合状态尤其重要，由于高质量因素和强大的接近局部增强，集体模式对扰动高度敏感。在这里，使用散射扫描接近局部光学显微镜（S-SNOM）与新的图像处理技术结合使用散射扫描，在单个谐振器水平上的准BIC跨面上的模式形成。发现，准BIC模式的最小大小为10×10单元的细胞形成，比远距离测量值所预期的要小得多。此外，还表明谐振器，缺陷和边缘状态的耦合方向在准BIC模式下显着影响。这项研究是跨境的遥远和近距离响应之间的联系，具有优化空间足迹和活性区域的关键见解，具有增强应用（例如催化和生物光谱和生物镜检查）的希望。
带电的临界行为和三维晶格SU（NC）仪表模型的非扰动连续性极限
我们考虑具有多组分（n f> 1）退化标量字段的三维（3D）晶格su- ncÞ量表高度的理论，而u - nfÞ全球对称性，重点介绍了具有NC¼2的系统，以确定相应地描述的关键行为，以确定相应的3D s s s s cy ggg hig的关键行为。RG流的现场理论分析使人们可以识别出大量N F值的稳定带电的固定点，该值将控制以全局对称性模式u - nfÞ→Suð22 u - u - u - u - uðd-ðnf-2Þ的过渡。在Nf≥30的SU（2）晶格量规模型中观察到具有相同对称性模式的连续过渡。在这里，我们提供了几个较大值N f的蒙特卡洛数据的详细有限尺寸缩放分析。结果与在很大的限制中获得的现场理论预测有很大的一致。这提供了证据表明，suðncÞ量规Higgs田间理论提供了正确描述3D大n f连续过渡和无序阶段之间的连续过渡，在其中，风味对称性突破至Suð22 su-2Þ⊗u - u - u - u - u - u - u - n f-2Þ。因此，至少对于足够大的n f，具有多组分标量字段的3D su- ncÞ量规Higgs字段理论可以通过具有相同局部和全局对称性的晶格模型的连续性限制来定义。
分子印迹的聚合物传感器在连续体中授权的赋予TGF -beta的选择性痕量检测
高级材料和光子纳米结构的整合可以提高生物调节功能，在临床方案和护理点诊断中至关重要，在这种情况下，简化的策略至关重要。在此，证明了一种分子印刷聚合物（MIP）光子纳米结构，它有选择地结合了转化生长因子-Beta（TGF-𝜷），其中连续体（BICS）中的结合状态增强了传感转导。作为合成抗体基质的MIP并与BIC共振相结合，在印刷位点增强了对TGF- 𝜷的光学响应，从而通过光谱移位和光学杆模拟读数进行了彻底评估，从而增强了检测能力。验证强调了在尖刺的唾液中检测TGF-𝜷的MIP-BIC传感器能力，在生理浓度下达到了10 FM的检测极限，在生理浓度下达到0.5 pm的分辨率为0.5 pm，在患者中，高于鉴别阈值的两个量级量级的精确度。MIP量身定制的选择性由52的印迹因子突出显示，展示了其他分析物对干扰的传感器抗性。MIP-BIC传感器架构简化了检测过程，消除了对复杂的三明治免疫测定的需求，并证明了进行高精度定量的潜力。这将系统定位为生物标志物检测的强大工具，尤其是在现实世界中的诊断场景中。
对正常认知的轻度认知障碍的恢复或补偿：防止阿尔茨海默氏病的发展策略
长期以来，阿尔茨海默氏病连续体被描述为该疾病的进行性阶段。这种进展可以分为三个主要阶段：临床前，轻度认知障碍（MCI）和痴呆症。有人提出，临床前阶段与MCI之间存在双向关系，但在痴呆症和早期阶段之间不存在双向关系。应进一步分析MCI的阶段，尤其是在从MCI重新转换为正常认知条件的情况下。这种归还背后的机制值得进一步研究，以区分真实的回归与补偿机制。更详细地分析回归可以帮助确定旨在防止或延迟痴呆症发作的潜在疗法。如前所述，主要重点是研究表明MCI可以恢复正常认知。可以通过生活方式的改变来解决风险因素，尽管还应考虑涉及瞬时功能补偿过程的新型机制，以应对认知障碍。
补充材料：沿着土地埋葬的碳埋葬到海洋水生的连续体：当前状态，挑战和观点
A2007 1 OC DEPO计算为OCB速率X100/OCB EFF A2007 2 OCB EFF =平均值（1.8,2.3）A2007 3 OCB EFF =平均值（1.2,1.6）A2007 4 OCB EFF =平均值（4.5,6）A2007 5 OCB EFF =平均值OCB EFF = OCB EFF（0.7,1.1.8）A201.8）A2016 1.8/a2016 1.8/ocbe B2013 1 OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO D2008 1 OC含量按照作者指示的LOIX100/2.13计算（LOI：点火点的沉积物损失）。LSR计算为沉积的沉积物体积除以湖面积。F2014 1 OCB eff was calculated as OCB rate x100/OC depo G2013 1 OC content calculated as OCB rate x100/mean mass accumulation rates H2013 1 OC content calculated as OCB rate x100/sediment total (erosional+in-lake) mass accumulation rates K2013 1 age was determined by radiocarbon dating, paleomagnetic dating or deglaciation/ isolation of the basin.K2020 1 OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO。Molc M -2 y -1中的原始OCB速率值。M2004 1 OCB速率=平均值（31，137）。lsr =平均值（0.32,1.23） - Irion（1984）使用14 C年代计算出平均LSR为0.16 cm年-1。用于计算SED DEPO，OC DEPO和OCB EFF，数据取自Smith-Morrill（1987）。M2004 2 LSR =平均值（0.4,1.34）。OC含量被计算为沉降粒子中OC含量范围的平均值。sed depo和oc depo是所有站点的平均值。OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO。O2012 1 LSR =平均值（0.2,0.4）。OCB速率计算为全局OCB速率除以湖面面积。O2014 1 OCB速率=平均值（12,62）
面向高精度偏振不敏感二维传感器的石墨烯超表面连续体中准束缚态引起的等离子体杂化
1 天津市成像与传感微电子技术重点实验室，天津大学微电子学院，天津 300072 2 天津大学电气与信息工程学院，天津 300072 3 东南大学信息科学与工程学院，毫米波国家重点实验室，南京 210096 4 西安电子科技大学电子工程学院，高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室，西安 710071 5 华为技术有限公司，上海 518129 6 伦敦大学学院电子与电气工程系，伦敦 WC1E7JE，英国 7 浙江大学信息与电子工程学院，浙江省微纳电子器件与智能系统重点实验室，杭州 310027