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呼吸引起的迷幻体验调节神经动态
1值得注意的是，这种关联在高时间分辨率的神经影像模式（例如脑电图和梅格）中可能最强。最近的一项研究发现了使用fMRI研究神经复杂性与迷幻之间的关系时的矛盾结果（McCulloch等，2023）。
动态组织中的形态学模式
胚胎发生会整合形态发生 - 协调的细胞运动 - 具有形态学模式和细胞差异。虽然在很大程度上进行了独立研究，但形态发生和模式通常在早期胚胎中同时展开。然而，由于大多数模式形成模型都假设静态组织，细胞运动的影响仍不清楚。我们通过在动态组织中开发一个数学框架来解决这一差距，从而重新设计了细胞参考框架中的对流反应扩散模型，这是信号解释和命运决策最自然的。该框架（i）阐明了形态发生如何介导形态的传输和分隔：多细胞吸引力增强了细胞 - 细胞扩散转运，而驱虫剂则充当障碍，影响细胞命运诱导和分支。（ii）它正式化了动态组织中的细胞 - 细胞信号传导范围，解除形态发生运动并识别哪些细胞可以传达。（iii）它提供了两个非二维数字（通常与p的数字不同），以评估形态上的何时何地与构图相关。（iv）它阐明了细胞密度动力学在图案中的生成作用。我们将此框架应用于经典的图案模型，形态发生基序和鸟类胃胃数据。广义，我们的工作提供了一种定量的观点，可以使自然和合成胚胎中的动态组织合理化。
2025; 21（5）：2360-2379。 doi：10.7150/ijbs.106468通过RPN1敲除精子细胞中N-糖基化的研究论文失调会诱导男性INF
1。山东大学妇女，儿童和生殖健康研究所，中国250012。2。国家繁殖医学和后代健康的主要实验室，妇女，儿童与生殖健康研究所，山东大学，250012，中国。3。国家辅助生殖技术与生殖遗传学研究中心，山东大学，吉南，山东，250012，中国。4。繁殖内分裂症的主要实验室（山东大学），教育部，吉南，山东，250012，中国。5。Shandong Technology Innovation for Gredoductive Health，Jinan，Shandong，250012，中国。6。山东省临床临床研究中心，吉南，山东，250012，中国。7。Shandong的生殖研究和预防先天缺陷的主要实验室，Jinan，Shandong，250012，中国。8。中国医学科学院（No.2021RU001）的Art-Offspring的配子发生和健康研究单位，中国250012，Jinan，Shandong。9。基础医学科学学院，山东大学，吉南250012，中国。10。国家蛋白质组学医学蛋白质组学的主要实验室，北京蛋白质科学中心（北京），北京生命学研究所，中国北京102206。11。中国山东大学山东大学切鲁大学医学院第二医院生殖医学中心，中国山东250012。12。13。14。广州广州妇女和儿童医疗中心，广州，广州，510623，中国。Cuhk-SDU生殖遗传学联合实验室，中国香港中国大学生物医学科学学院，中国香港。繁殖与遗传学中心，妇产科系，USTC第一家附属医院，生命科学与医学部，中国科学技术大学，Hefei，Hefei，Anhui，Anhhui，230001，中国。
甲状腺功能障碍与三级护理医院的甲状腺功能障碍与糖尿病的关联：回顾性研究
甲状腺功能障碍和糖尿病（DM）是密切相关的内分泌疾病，因为它们可以互相加剧[1]。甲状腺问题在糖尿病患者中比没有[2]的患者更为常见。在印度，有14.7％的DM患者（包括1型和2型DM的人）患有甲状腺异常[3]。在泰米尔纳德邦州，发现2型DM的患者中有21.5％具有甲状腺功能障碍，甲状腺功能减退症占多数（12.4％）[4]。当存在某些危险因素时，甲状腺问题和DM更加紧密相关，例如女性性别，中央肥胖，更长的DM疗程以及较高的糖化血红蛋白（HBA1C）读数，表明血糖控制不足[5-7]。Rong等。 对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。Rong等。对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。
DNA-拟合超铁银纳米线的动力学
在DNA模板上制备的银纳米线的最新研究集中在两个基本应用上：纳米级电路和传感器。尽管具有广泛的潜力，但尚不清楚DNA-纳米线的形成动力学。在这里，我们提出了一个实验证明，表明在单分子水平下通过化学还原在单分子水平下直径为2.2+0.4 nm的银纳米线形成。我们使用光学镊子与微富集化学结合使用了AG⁺-DNA复合物和Ag-DNA复合物的形成期间的平衡和扰动动力学实验，以测量力光谱和Ag-DNA复合物。添加Agno 3导致2分钟内的力增加5.5-7.5 pn，表明Ag +紧凑了DNA结构。相比之下，添加氢验导致力减少4-5 pn。形态表征证实了由银原子形成的致密结构，桥接了DNA链，并在金属化之前和之后揭示了构象差异。我们使用粗粒的双链DNA（DSDNA）模型将实验数据与Brownian动力学模拟进行了比较，该模型提供了对力对持久长度的依赖性的见解。
通过质谱法肌营养不良蛋白和微型脱节蛋白定量骨骼肌中的基因疗法发育duchenne肌肉营养不良
Duchenne肌肉营养不良（DMD）是由DMD基因突变引起的致命性，退化性肌肉疾病，导致严重降低或缺乏蛋白质肌营养不良蛋白。基因治疗策略旨在增加功能性肌营养不良蛋白（微型淋巴蛋白）的表达。准确量化肌营养不良蛋白/微型肺炎蛋白的能力对于评估基因转导水平至关重要。我们证明了一种新型肽免疫缺陷液相色谱 - 串联质谱法（IA-LC-MS/MS）测定法的验证和应用。数据表明，贝克尔肌肉营养不良和DMD组织中的肌营养不良蛋白表达相对于非疾病对照组织的平均值（n = 20）的平均值为4-84.5％（平均32％，n = 20）和0.4 - 24.1％（分别为5％，n = 20）。In a DMD rat model, biceps femoris tissue from dystrophin-de fi cient rats treated with AAV9.hCK.Hopti-Dys3978.spA, an adeno-associated virus vector containing a mini-dystrophin transgene, showed a dose-dependent increase in mini-dystrophin expression at 6 months post-dose, exceeding wildtype dystrophin高剂量的水平。验证数据表明，测定和测定内的精度≤20％（在量化的下限[LLOQ]下极限为≤25％），并且运行内和运行内相对误差在±20％以内（LLOQ时为±25％）。IA-LC-MS/MS准确地量化具有舒适灵敏度的人和临床前物种中的肌营养不良蛋白/微型肌营养素，可立即在临床前/临床试验中应用。
2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surdia -Cohort的动态预测
Etienne Dantan，Maxime Pailler，StéphanieRagot，Elise Gand，Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践，2022，194，pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
基于频率的方法研究以从TLP测量中提取ESD保护动态香料模型
摘要 - 为了确保在设计阶段的早期系统的可靠性，使模型能够预测暴露于静电排放（ESD）的系统的行为变得至关重要。这是越来越多的必要性，因为嵌入式电子产品的数量正在增长，并且由于它们被用于人们安全的应用，例如汽车和航空应用。到目前为止，准静态保护设备的准静态模型成功地在失败预测（主要是硬故障）中提供了相当好的结果。今天，此类设备的频率范围的增加需要动态模型能够重现其瞬态行为。在本文中，我们调查了通常在频域中使用的线性设备建模的常规方法，可用于获得ESD保护设备的等效频率模型，ESD保护设备表现出非线性行为。提出并详细介绍了从传输线脉冲（TLP）测量中提取ESD保护香料模型的方法，以解决瞬态和频率模拟。我们证明，在明确的条件下，此类频率模型可以提供准确的结果，以预测与保护设备触发延迟相关的过冲。对模型的验证是在三个现成设备上的TLP和人类金属模型（HMM）条件下进行的。
使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。
gady：动态图上的无监督异常检测
摘要 - 在动态图上检测到的动态检测旨在与图表中观察到的标准模式及其时间信息相比，识别表现出异常行为的实体。由于其在财务，网络安全和社交网络等各个领域的应用，它引起了越来越多的关注。但是，现有方法面临两个重大挑战：（1）动态结构捕获挑战：如何有效地使用复杂的时间信息捕获图形结构，以及（2）负面采样挑战：如何为无人看管的学习构建高质量的负样本。为了应对这些挑战，我们提出了对动态图（Gady）的生成异常检测。gady是一个连续的动态图模型，可以捕获细粒的时间信息以应对动态结构捕获挑战，从而克服了现有离散方法的局限性。指定，我们建议使用优先级的时间聚集和状态特征来增强动态图编码器以进行异常检测。在第二个挑战中，我们引入了生成对抗网络的新颖使用来产生负面子图。此外，在发电机训练目标中引入了辅助损失功能，以确保同时生成的样品的多样性和质量。广泛的实验表明，我们提出的Gady在三个现实世界数据集上的表现明显优于现状方法。补充实验进一步验证了我们的模型设计的有效性和每个组件的必要性。