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人工智能赋能公共卫生教育
人工智能 (AI) 正在通过其对大规模健康数据集进行复杂分析以及定制传播健康相关信息和干预措施的能力，彻底改变公共卫生教育。本文对人工智能在公共卫生领域的整合进行了深入探索，强调了其科学基础、未来进展和实际应用场景。它强调了人工智能在制定个性化教育计划、开发复杂的行为模型和为制定卫生政策提供信息方面的变革潜力。本文力求彻底评估人工智能在公共卫生领域的现有应用前景，仔细研究数据偏见倾向和保护隐私的必要性等关键挑战。通过剖析这些问题，本文为如何负责任和有效地利用人工智能的讨论做出了贡献，确保其在公共卫生教育中的应用既符合道德又公平。这篇论文的意义是多方面的：它旨在为政策制定提供蓝图，为公共卫生当局提供可行的见解，并催化卫生干预措施向日益复杂和精确的方法发展。最终，这项研究希望营造一种环境，让人工智能不仅可以增强公共健康教育，而且可以坚定不移地遵循公正和包容的原则，从而提高全球健康教育计划的标准和影响力。
CC2D1A会导致纤毛病，智力障碍，异性疾病，肾脏发育不良和异常CSF流量
智力和发育障碍是由正常神经系统发育引起的。超过1,000个基因与智力和发育障碍有关，推动了努力剖析变异功能以增强我们对疾病机制的理解。本报告在CC2D1A中识别了来自两个来自两个无关家族的四名患者的CC2D1A中的两个新型变异。我们使用多个模型系统进行功能分析，包括爪蟾，果蝇和患者衍生的纤维细胞。我们的实验表明，CC2D1A在纤毛组织中明确表达，其中包括左 - 右组织者，表皮，俯卧导管，肾上腺肾上腺素和脑心室区域。与这种表达模式一致，CC2D1A的丧失导致心脏异质症，囊性肾脏和CSF异常的CSF循环，这是通过缺陷的纤毛发生。有趣的是，当我们分析大脑发育时，突变t t仅在中脑区域显示出异常的CSF循环，这表明局部CSF流动。此外，我们对患者衍生的纤维细胞的分析确定了缺陷的纤毛发生，进一步支持了我们的观察结果。总而言之，我们通过在纤毛生成和CSF循环中建立了新的关键作用来揭示了CC2D1A作用的新知识。
重新思考大脑靶向药物输送的危机程序：循环，血脑屏障识别，细胞内转运，病细胞靶向，内在化和药物释放
过去几十年来，纳米颗粒（NP）基于脑部的药物输送系统取得了巨大进展，而鉴于大多数人在交付过程中丢失了大多数，但其治疗潜力尚未得到充分利用。促进大脑药物输送系统的理性设计需要对整个交付过程以及它们可能遇到的问题有深入的了解。Herein, this review first analyzes the typical delivery process of a systemically administrated NPs-based brain-targeting drug delivery system and proposes a six-step CRITID delivery cascade: circulation in systemic blood, recognizing receptor on blood-brain barrier (BBB), intracellular transport, diseased cell targeting after entering into parenchyma, internalization by diseased cells, and finally intracellular drug release.通过将整个交付过程分为六个步骤，本综述旨在深入了解可能限制涉及大脑靶向药物输送系统的交付效率的问题，以及可以保证每一步最小损失的特定要求。当前开发的用于解决这些问题的故障排除的策略将进行审查，并突出显示一些满足这些要求的最先进的设计功能。危险级别的级联级联可以用作设计更有效和特定的脑部靶向药物输送系统的指南。
ADBI 工作论文系列
摘要 能源部门是印度尼西亚总排放量的第二大贡献者，这凸显了其面临的严峻环境挑战。燃煤发电厂产生的巨大碳足迹进一步加剧了这种担忧。因此，能源部门已被纳入最新版印度尼西亚国家自主贡献 (NDC)，旨在到 2030 年减少 3.14 亿公吨二氧化碳当量。发电厂子部门的能源转型计划将从不可再生化石燃料转向可持续可再生能源，是将在减少排放方面发挥重要作用的计划之一。然而，向可再生能源的转型需要在政策、技术和金融领域做出许多协同努力。本文从国家能源规划、监管和法律框架、技术和基础设施以及可再生能源融资四个方面定性地识别了印度尼西亚能源转型机制的挑战和制约因素。该研究揭示了各种挑战，强调了转型过程的复杂性以及采取整体方法的必要性，其中政策决策与技术进步无缝结合，并得到强有力的财政支持。这种整体方法将通过剖析能源转型的复杂性、通过金融机制激励可再生能源的采用、重新调整区域结构和进行组织改革，为战略决策提供信息，铺平务实的前进道路。关键词：能源、NDC、燃煤电厂、可再生能源、能源转型 JEL 分类：P48
引用详情：Luo,J., Wei,C., Liu,H. 等人。MaizeCUBIC：玉米合成种群的综合变异数据库。数据库 (2020) 卷。
MaizeCUBIC 是一个免费数据库，描述了玉米 CUBIC 群体（24 个创始种和 1404 个近交后代）的基因组变异、基因表达、表型和数量性状位点 (QTL)。该数据库不仅包含之前已鉴定的超过 1400 万个单核苷酸多态性 (SNP) 和 43000 个插入/缺失信息，还包含本研究中新鉴定的 660000 个结构变异 (SV) 和 600000 个新序列，代表了多样化群体的全面高密度变异图谱。基于这些基因组变异，该数据库将显示每个后代的镶嵌结构，反映亲本基因组之间的高分辨率重组。该数据库还包括在五个地点对亲本和后代测量的总共 23 个农艺性状，这些地点代表了中国玉米的主要种植区。为了进一步探索基因型-表型关系，采用了两种不同的全基因组关联研究 (GWAS) 方法来剖析 23 种农学性状的遗传结构。此外，还开发了基本局部比对搜索工具和引物设计工具，以促进后续分析和实验验证。所有原始数据和相应的分析结果都可以通过用户友好的在线查询和 Web 界面动态可视化以及可下载文件访问。这些数据和工具为玉米和其他作物的遗传和基因组研究提供了宝贵的资源。
SLE不是一种千篇一律的疾病
引言剖析针对性疗法对自动疾病的作用机理的好处已被包括我们自己的15年前在内的几个小组强调（Ehrenstein和Mauri，2007年）。我们访问了这一概念，这是由于全身性红斑狼疮（SLE）的患者的连接未满足的需求所引起的。为了设置现场，我们包括与另一种自身免疫性疾病，类风湿关节炎（RA）的比较，现在经常可以实现重新任务，并且可以广泛使用大量的先进疗法，以支持成功的治疗疗法，以实现对治疗方法的治疗方法（Fraenkel等，2021年）。是这些新型治疗方法，RA管理的指南已转化为不建议使用皮质类固醇的位置（Fraenkel等，2021），而患有SLE的患者通常依靠具有所有相关风险的皮质类固醇。免疫抑制剂，例如硫唑嘌呤，霉酚酸盐和甲状腺甲酰胺，经常用于SLE患者的标签，部分是为了最大程度地减少使用皮质类固醇。然而，一些狼疮患者患有疾病，对这些常规疗法难治性，其发病率和死亡率的风险增加（Gordon等，2017）。最关心的是，与RA相比，近来几十年来，狼疮的结果几乎没有改善。 SLE是2000年至2015年在美国的年轻女性死亡的主要原因之一（Yen and Singh，2018年）。
无线深脑刺激的协议，用红外光自由地行为小鼠
3技术联系人：xiangwu@stanford.edu 4铅触点 *通信 *通信：guosongh@stanford.edu摘要，我们提供了一项协议，用于在第二个近边界（NIR-II）中使用通过SCALP宽阔的宽场照明自由表现的小鼠的深度脑刺激协议。我们首先描述了TRPV1的注射（瞬态受体潜在阳离子通道亚家族v成员1）表达病毒和大脑刺激的大分子红外红外纳米传递剂（思维）。然后，我们在条件的位置偏好测试中详细介绍NIR-II神经调节，然后进行免疫组织化学研究。这种方法对于涉及多个受试者的社交相互作用实验中的无链链深脑刺激特别有用。有关此协议使用和执行的完整详细信息，请参阅（Wu等，2022）。在开始神经调节技术之前，是解剖复杂神经回路和潜在治疗神经系统疾病的强大工具（Fenno等，2011; Jiang等，2022; Montgomery等，2015; Tsai等，2009）。但是，当前流行的电气和光学神经调节技术需要刺激电极或光纤的侵入性植入，这不可避免地会导致急性脑损伤，慢性神经胶质性和物理绑扎。尽管新型神经调节技术的最新进展（Chen等，2015; Chen，2018; Kim等，2013; Wu等，2019），但没有现有的光学方法可以消除脑植入物和头部束缚。
卷积神经网络可以识别与解码空间听觉注意力有关的大脑相互作用
人类听众有能力在多人说话的环境中将注意力集中到单个说话者身上。选择性注意的神经关联可以从一次脑电图 (EEG) 数据试验中解码出来。在本研究中，利用源重建和解剖解析的 EEG 数据作为输入，我们试图将 CNN 用作可解释的模型来揭示大脑区域之间特定于任务的交互，而不是简单地将其用作黑匣子解码器。为此，我们的 CNN 模型专门设计用于从五秒输入中学习 10 个皮质区域的成对交互表示。通过专门利用这些特征进行解码，我们的模型能够达到参与者内分类的 77.56% 和参与者间分类的 65.14% 的中位准确率。通过消融分析以及剖析模型特征和应用聚类分析，我们能够辨别出以 alpha 波段为主导的半球间相互作用，以及以 alpha 和 beta 波段为主导的相互作用，这些相互作用要么是半球特有的，要么以左右半球之间的对比模式为特征。对于参与者内部解码，这些相互作用在顶叶和中央区域更为明显，但对于跨参与者解码，这些相互作用在顶叶、中央和部分额叶区域更为明显。这些发现表明，我们的 CNN 模型可以有效利用已知在听觉注意力任务中很重要的特征，并表明将领域知识启发的 CNN 应用于源重建的 EEG 数据可以为研究与任务相关的大脑相互作用提供一个新颖的计算框架。
单细胞 RNA 测序和空间转录组学的进展：改变生物医学研究
近年来，生物化学、材料科学、工程学和计算机辅助测试领域的重大进步推动了用于分析遗传信息的高通量工具的发展。单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 技术已成为在单细胞水平上解剖遗传序列的关键工具。这些技术揭示了细胞多样性，并允许以极高的分辨率探索细胞状态和转变。与提供群体平均数据的批量测序不同，scRNA-seq 可以检测出原本会被忽视的细胞亚型或基因表达变异。然而，scRNA-seq 的一个关键限制是它无法保留有关 RNA 转录组的空间信息，因为该过程需要组织解离和细胞分离。空间转录组学是医学生物技术的一项关键进步，有助于在单细胞水平上在组织切片中的原始空间环境中识别 RNA 等分子。这种能力比传统的单细胞测序技术具有显著的优势。空间转录组学为神经学、胚胎学、癌症研究、免疫学和组织学等广泛的生物医学领域提供了宝贵的见解。本综述重点介绍了单细胞测序方法、最新技术发展、相关挑战、各种表达数据分析技术及其在癌症研究、微生物学、神经科学、生殖生物学和免疫学等学科中的应用。它强调了单细胞测序工具在表征单个细胞动态特性方面的关键作用。
图像建模技术在医学影像诊断中的应用探讨
计算机图形学领域在硬件和软件方面都取得了显著的进步，并取得了快速的发展。图像建模技术的运用是影响模拟环境真实性和沉浸感的一个重要方面。能否成功创建逼真而迷人的图像建模环境，很大程度上取决于这项技术的有效实施。鉴于此，本文彻底研究了计算机图形学和图像建模技术的基本概念。此外，本文深入分析了图像建模技术在计算机图形学领域的集成，并探索了其运作背后隐藏的算法。计算机图形系统的不断发展，包括硬件和软件的进步，推动了该领域的快速发展。在影响模拟环境可信度和参与度的各种因素中，图像建模技术的运用是一个关键因素。本研究论文致力于全面研究计算机图形学的基本原理和图像建模技术的复杂工作原理。本研究通过对计算机图形学和图像建模的概念框架进行剖析，揭示了二者之间的相互作用和相互依赖关系，并揭示了计算机图形学中图像建模技术运行背后的隐藏算法，从而为理解图像建模技术的内部工作原理提供了有益的见解。关键词：图像建模技术、计算机图形学、隐藏算法