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整合基因组学，表观基因组学和传统智慧
在个性化医学的不断发展的景观中，将阿育吠陀原理与现代基因组科学融为一体为医疗保健带来了变革性的机会。本文探讨了普拉克里蒂（Prakriti）的概念，即阿育吠陀（Ayurveda）定义的个体的独特构成及其与遗传特征的潜在相关性。通过将阿育吠陀见解与基因组和表观基因组研究合并，我们提出了一个个性化医疗保健框架，以考虑遗传倾向和生活方式因素。该研究概述了实际方法，包括使用单核苷酸多态性（SNP）分析来识别与特定prakriti类型相关的遗传变异，以及表观遗传学在理解生活方式选择如何影响基因表达中的作用。此外，我们讨论了全基因组关联研究（GWAS）的实施，以识别可以增强针对个人需求量身定制的疾病预防和治疗策略的生物标志物。通过促进阿育吠陀从业者与基因组研究人员之间的合作，我们旨在促进对健康的整体理解，使古老的智慧与当代科学联系起来。最终，这种整合不仅丰富了个性化的医疗保健，而且为尊重遗传多样性和传统知识的创新治疗解决方案铺平了道路。
非侵入性脑刺激作为医院、诊所和家庭中局灶性癫痫的治疗
非侵入性脑刺激作为医院、诊所和家庭中局灶性癫痫的治疗 作者：Karimul Islam，MBBS 1；Keith Starnes，医学博士 2；Kelsey M. Smith，医学博士 1；Thomas Richner，博士 1；Nicholas Gregg，医学博士 1；Alejandro A. Rabinstein，医学博士 1；Gregory A. Worrell，医学博士、博士 1；Brian N. Lundstrom，医学博士、博士 1 1 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经内科 2 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所儿童和青少年神经内科 通讯作者：Brian N. Lundstrom 地址：梅奥诊所，神经内科，200 First St SW，罗切斯特，MN 55905，美国。电话：507-284-4458 电子邮件：Lundstrom.Brian@mayo.edu 关键词：神经调节、TMS、TDCS、非侵入性脑刺激 正文页数：16 字数：3248 参考文献数：29 图表数：4 表格数：1 我们确认已阅读期刊关于出版道德问题的立场，并确认本报告符合这些准则。披露和作者贡献如下。数据可用性声明位于方法部分。披露：GW 和 BNL 是 Mayo Clinic 开发并授权给 Cadence Neuroscience Inc. 的知识产权的发明人。BNL 放弃了对版税的合同权利。GW 已将知识产权授权给 NeuroOne Inc.。GW 和 NG 是 UNEEG Inc. 研究设备试验的研究人员。 BNL 是 Medtronic 深部脑刺激治疗癫痫上市后研究 (EPAS)、Neuropace RNS 系统响应性刺激青少年癫痫 (RESPONSE) 研究和 Neuroelectrics tDCS 癫痫患者研究的首席研究员。Mayo Clinic 代表 GW 和 BNL 从 NeuroOne、Epiminder、Medtronic 和 Philips Neuro 获得了研究支持和咨询费。资金：BNL 得到了 NIH NINDS（K23NS112339 和 R01NS129622）的支持。作者贡献：KI 审阅了医疗记录、进行了统计分析并撰写了初稿。BNL 参与了工作的所有方面并提供监督。所有作者都参与了工作构思或数据采集，严格修改了手稿并批准了最终版本。要点：• 经颅磁刺激 (TMS) 和经颅直流电刺激 (tDCS) 可在多种情况下减少癫痫发作 • TMS 和 tDCS 可降低发作间期癫痫样放电率 (IED) • tDCS 可供局灶性癫痫患者在家中安全使用 • 非侵入性脑刺激对局灶性癫痫患者耐受性良好且安全
一种机器学习方法用于情节记忆性能的多因素建模
杰斐逊数字共享将这篇文章带给您免费和开放访问。Jefferson Digital Commons是Thomas Jefferson大学教学中心（CTL）的服务。Commons是杰斐逊书籍和期刊的展示，经过同行评审的学术出版物，大学档案馆的独特历史收藏以及教学工具。Jefferson Digital Commons允许研究人员和感兴趣的读者在世界任何地方学习并与Jefferson奖学金保持最新状态。本文已被杰斐逊数字共享的授权管理人接受，以纳入苔藓康复论文。有关更多信息，请联系：jeffersondigitalcommons@jefferson.edu。
记录复发，进展和转化发作
给予降低肿瘤负荷的患者的一种治疗形式，例如手术切除肿瘤，针对肿瘤的全身治疗（包括单克隆抗体），化学疗法，放疗，免疫疗法，激素治疗，其他或未指定的全身治疗和干细胞移植。注意用作辅助维持疗法的激素治疗，例如长期在乳腺癌中不包括肿瘤还原性治疗。疾病发作类型术语涵盖复发/进展/转化事件。发作的基础使用与诊断建议的ENCR相同的层次结构。 应使用最高基础，这不一定与用于识别复发，进程或转化日期的诊断程序相对应。 疾病发作的日期这被定义为病历/病理中的第一个日期，在该日期中，无论用于诊断诊断出复发，进展或转化的诊断程序的类型如何，对复发，进展或转化的诊断被诊断出来。 疾病发作位置*疾病情节位置仅实体瘤：发作的基础使用与诊断建议的ENCR相同的层次结构。应使用最高基础，这不一定与用于识别复发，进程或转化日期的诊断程序相对应。疾病发作的日期这被定义为病历/病理中的第一个日期，在该日期中，无论用于诊断诊断出复发，进展或转化的诊断程序的类型如何，对复发，进展或转化的诊断被诊断出来。疾病发作位置*疾病情节位置仅实体瘤：
遗传性视网膜变性的早期和晚期基因治疗干预
《世界肝病学杂志》（WJH，世界J肝素）的主要目的是为来自各个肝病学领域的学者和读者提供一个平台，以发表高质量的基本和临床研究文章，并在线交流他们的研究结果。WJH mainly publishes articles reporting research results and findings obtained in the field of hepatology and covering a wide range of topics including chronic cholestatic liver diseases, cirrhosis and its complications, clinical alcoholic liver disease, drug induced liver disease autoimmune, fatty liver disease, genetic and pediatric liver diseases, hepatocellular carcinoma, hepatic stellate cells和纤维化，肝脏免疫学，肝脏再生，肝手术，肝移植，胆道病理生理学，肝纤维化的非侵入性标记，病毒性肝炎。
一种用于流行病动力学建模的有效自适应时间步进方法
摘要。在本研究中，我们提出了一种新颖而有效的自适应时间步进方法来模拟流行病动态。数学流行病模型的例子包括易感-感染-恢复 (SIR) 模型、易感-暴露-感染-恢复 (SEIR) 模型、易感-感染-易感 (SIS) 模型、易感-感染-恢复-易感 (SIRS) 模型和易感-感染-隔离-恢复 (SIQR) 模型。更复杂的模型包括母体免疫易感-感染-恢复 (MSIR) 模型、年龄结构 SEIR 模型和随机流行病模型。这些模型旨在捕捉特定的疾病特征，例如潜伏期、免疫持续时间和干预影响，是研究不同人群中传染病动态的重要工具。所提出的自适应时间步进方法基于单个时间步后隔室人口差异总和的总量。与其他自适应方法不同，所提出的算法不需要重新计算以满足给定的公差，并且只需一次更新即可达到所需的精度。因此，自适应时间步进方法既简单又有效。进行了几次数值测试，以证明所提出方法的卓越性能。
开发与CacNA1A相关癫痫的临床试验途径：患者组织的观点
摘要：CACNA1A相关疾病是与Cacna1a基因中变体相关的罕见神经发育疾病。该基因编码P/Q-Type钙通道CAV2.1的α1亚基，该基因在大脑中全球表达，对于快速突触神经传递至关重要。与CACNA1A相关的神经系统疾病的广泛范围包括发育和癫痫性脑病，家族性偏瘫性偏头痛1型，多型性共济失调2型，脊髓灰质球共济失调6型，以及未分类的表现，以及发展性延迟，智力延迟，智力，自动化，自动化，以及语言幻象，以及语言谱。每种疾病的严重程度也高度可变。在功能丧失和功能获得的变体中，与CACNA1A相关的癫痫发作的频谱均广泛，包括缺席癫痫发作，意识改变的局灶性癫痫发作，普遍的音质持续性癫痫发作，强音性癫痫发作，状态性癫痫，癫痫持续性和女无水痉挛。此外，超过一半的CACNA1A相关癫痫是对当前疗法的难治性。迄今为止，在Clinvar中报道了将近1700个CACNA1A变体，其中400多个被列为致病性或可能的致病性，但具有限制于非临床或功能数据。鲁棒的基因型 - 表型研究以及变体对蛋白质结构和功能的影响尚未建立。结果，与CacNA1A相关癫痫的确定治疗选择很少。CACNA1A基金会已着手改变可用和有效治疗的景观，并改善与CacNA1A相关疾病（包括癫痫病）患者的生活质量。成立于2020年3月，该基金会建立了一个可靠的临床前工具箱，其中包括患者衍生的诱导多能干细胞和新型疾病模型，发起了临床试验准备计划，并组织了全球CACNA1A研究网络。该研究网络目前由60多名科学家和临床医生组成，他们致力于协作加速CACNA1A特异性治疗的道路，有一天可以治愈。
深度学习会引发癫痫吗？关于大脑的建模
如果说机器学习和人工智能的发展在当今的许多研究和技术领域发挥着作用，那么它与神经科学有着特殊的关系。事实上，深度学习在历史上受到我们对大脑的认识的启发，与神经科学有一些共同的词汇，有时可以被认为是大脑的模型。以癫痫发作这一特定例子为例，这种发作可以在任何生物神经组织中发生，我们提出了一个问题，即用于深度学习的模型是否以及如何捕捉或模拟这些病理事件。这个特定的例子是一个起点，可以讨论这些模型的性质、局限性和功能，以及我们对大脑模型的期望。最后，我们认为，研究大脑的复杂性需要一种多元化的方法，以实现不同模型的综合共存。
猴痘流行病建模：阈值、时间动态和天花疫苗免疫力的减弱
本研究通过一种扩展经典流行阈值理论的新型理论框架研究了猴痘病毒 (MPXV) 的动态。引入了双阈值理论，强调了时间依赖性基本再生数和易感人群密度之间的相互作用。研究表明，当时间依赖性再生数大于阈值 1 且任何时间的易感人群密度大于易感人群的临界阈值密度时，就会引发流行病。该模型结合了之前天花疫苗接种的免疫力减弱和之前 MPXV 感染的免疫力丧失，揭示了高传播情景下的复杂流行病行为，例如振荡波、长期爆发和流行间隔期延长。敏感性分析确定了流行病开始和发展的关键驱动因素，强调了免疫力减弱和人畜共患宿主的关键影响。公共卫生影响强调了有针对性的疫苗接种运动、灭鼠和持续监测对于降低流行病风险和防止复发的重要性。这项研究为管理 MPXV 疫情提供了可行的见解，而双阈值框架为理解疫苗交叉免疫和人畜共患疾病减弱的动态提供了坚实的理论基础。