成分。分数越高表示症状严重程度越高 (即越差)。误差线表示自举估计的置信区间。 (c) 与 LC1 相关的显著表面积、厚度、体积载荷(自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后)。 (d) 与 LC1 相关的显著 RSFC 载荷(自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后)。RSFC 载荷经过阈值处理,因此仅显示具有显著自举 Z 分数的网络内或网络间块。网络块遵循与 17 个 Yeo 网络 (Schaefer et al., 2018; Yeo et al., 2011) 和皮层下区域 (Fischl et al., 2002) 相关的颜色。弦图总结了网络内和网络间显著的 RSFC 载荷。有关更详细的网络可视化,另请参见图 1a。DorsAttn,背侧注意力; RSFC,静息状态功能连接;SalVentAttn,显著性/腹侧注意;SomMot,躯体感觉运动;TempPar,颞顶叶。
结果:对大约200万个地点进行了映射和量化,其中大多数位于基因区域(68.8%),在3'UTRS,外显子和2-KB海岸线的CPG群岛中观察到每个位点的5hmc水平升高。IPSC和NSC细胞系之间归一化5HMC计数的配对t检验揭示了NSC中的全球羟基甲基化,并富集了与质膜相关的基因中差异羟基甲基化位点(FDR = 9.1×10-12)和AXON GUIDENCE(FRASESERS和AXON GUIDERES)(FROCESERS)(FROCERS)(FROCERS)(FRASESERS)(FRASESERS),以及其他= 2.1-11×6×6×6×6×6×6×6×6。对于KCNK9基因的转录因子结合位点观察到了最显着的差异(p = 8.8×10-6),编码涉及神经元活性和迁移的钾通道蛋白。蛋白质 - 蛋白质交流(PPI)网络在由具有高度分化的5HMC位点的基因编码的蛋白质之间显示出显着的连通性(P = 3.2×10-10),其中涉及轴突引导和离子跨膜转运的基因,形成了不同的子群体。比较BD病例和未受影响的兄弟姐妹的NSC揭示了分化的其他模式
摘要背景:烟雾病(MMD)是一种少见的脑血管病,导致双侧颈内动脉及脑内主要动脉逐渐狭窄、闭塞。人们一直关注梗塞半球对认知功能的影响,而未梗塞半球的作用则较少受到关注。因此,我们旨在分别检测卒中后 MMD 患者左、右半球的皮质指标,特别是皮质复杂性。方法:本研究纳入28例 MMD 患者(14例男性,14例女性)和14例健康对照者。所有参与者均接受认知测试和磁共振成像(MRI)扫描。三维T1加权图像的预处理采用标准表面形态测量法。采用表面形态计量学统计分析,以错误发现率(FDR)P < 0.05为阈值,以分形维数(FD)定量描述大脑皮层复杂度。结果:卒中合并烟雾病患者存在广泛的认知功能障碍。右侧梗死患者左半球广泛性FD减少,主要位于颞上叶、额下叶和岛叶,中央后回、顶上叶和顶下叶也表现出广泛性的显著差异(FDR校正P < 0.05)。而左侧梗死患者右半球的FD改变仅限于楔前叶和扣带回峡部(FDR校正P < 0.05)。结论:卒中合并烟雾病患者再次证实存在广泛的认知功能障碍,双侧皮质复杂度均出现疯狂且不对称的降低。这些差异可能与不平衡的认知功能障碍有关,可能是长期慢性缺血和对侧半球对梗塞的补偿所致。关键词:烟雾病、中风、SBM、皮质复杂性、分形维数、认知功能障碍
目的:通过家庭毛细血管取样筛查普通儿童人群的 1 型糖尿病 (T1D)、乳糜泻 (CD) 和自身免疫性甲状腺疾病 (AITD)。方法:邀请 6-9 岁和 13-16 岁的瑞典学童在家中进行毛细血管取样筛查。样本通过邮寄方式返回,并评估与 T1D、CD 和 AITD 相关的自身抗体。持续自身抗体阳性的儿童被转诊进行临床随访。结果:在 19,593 名受邀者中,3,527 名 (18.0%) 同意参加,2,315/3,527 (65.6%) 提交了足够量的血液样本。830/2,301 (36.1%) 的样本发生溶血。排除 42 名已知患有 T1D、CD 或 AITD 的儿童和两名拒绝提供确认样本的自身抗体阳性儿童后,最终纳入 2,271/19,593 (11.6%) 名儿童。211/2,271 (9.3%) 名儿童有持续性自身抗体:60/2,271 (2.6%) 名儿童有 T1D 自身抗体,61/2,271 (2.7%) 名儿童有 CD 自身抗体,99/2,271 (4.4%) 名儿童有 AITD 自身抗体;9/2,271 (0.4%) 名儿童对 ≥ 1 种疾病呈自身抗体阳性。经过临床随访,3/2,271 (0.1%) 名儿童被诊断为 T1D,26/2,271 (1.1%) 名儿童被诊断为 CD,6/2,271 (0.3%) 名儿童被诊断为 AITD。有一级亲属 (FDR) 患有 T1D、CD 和/或 AITD 的儿童与没有 FDR 的儿童相比,自身抗体的发生率更高(63/344,18.3%,vs. 148/ 1,810,8.2%)(p < 0.0001,OR 2.52,95% CI 1.83 – 3.47),筛查发现诊断的发生率也更高(14/344,4.1%,vs. 21/1,810,1.2%)(p < 0.0001,OR 3.61,95% CI 1.82 – 7.18)。这些儿童中有一半的筛查结果显示除了 FDR 之外的其他疾病呈阳性。
4.2.1.12 2016 年 1 月 1 日或之后提交型号认证申请并需要配备飞行数据记录仪 (FDR) 的所有飞机,均应记录上述参数,最大采样和记录间隔为 0.0625 秒。4.2.1.13 2016 年 1 月 1 日或之后提交型号认证申请并需要配备飞行数据记录仪 (FDR) 的所有飞机,均应记录上述参数,最大采样和记录间隔为 0.125 秒。注意 - 对于带有控制系统的飞机,如果控制面的移动会反向驱动飞行员的控制,则适用“或”。对于带有控制系统的飞机,其中控制面的运动不会反向驱动飞行员的控制,适用“和”。对于带有独立可移动表面的飞机,每个表面都需要单独记录。对于带有独立飞行员对主要控制装置输入的飞机,每个飞行员对主要控制装置的输入都需要单独记录。4.2.2 飞机 - 通用航空 4.2.2.1 最大认证起飞质量超过 27000 千克的所有飞机,如果其首次获得单独适航证,则应在 1989 年 1 月 1 日或之后配备 I 型 FDR。4.2.2.2 1989 年 1 月 1 日或以后首次颁发个体适航证的最大审定起飞质量在 5700 千克以上、27000 千克以下的所有飞机,均应配备 II 型飞行数据记录仪。4.2.2.3 2005 年 1 月 1 日或以后首次颁发个体适航证的最大审定起飞质量在 5700 千克以上的所有飞机,均应配备 IA 型飞行数据记录仪。4.2.2.4 建议 1990 年 1 月 1 日或以后首次颁发个体适航证的最大审定起飞质量为 5700 千克或以下的所有多引擎涡轮动力飞机,均应配备 II 型飞行数据记录仪。
发电机、探测器和控制台笔记本电脑的内置电池可以在离网情况下运行一段有限的时间。 • Delft Light 系统至少可以拍摄 200 张照片 • Fujifilm FDR Xair 系统标称可拍摄 100 张照片,但早期实施者的经验表明拍摄时间会更少(30-40 张)。可以使用补充电源来延长现场操作时间,但 DXR 可能不适合高吞吐量设置。
MADRAS 系列使操作员能够快速下载和分析飞行数据,以进行安全和预防性维护调查。这些设备与 FA2100 驾驶舱语音记录器 (CVR) 和飞行数据记录器 (FDR) 共享相同的地面支持设备。这些数据不仅可以帮助事故调查人员,还可以提供数千个数据参数,用于飞行数据监控 (FDM)/飞行运行质量保证 (FOQA),支持航空公司的标准操作程序 (SOP)。
结果和局限性:5hmc-sequesting的平均每样本读数为18.6(6.03至4243)的读数为98%(95-99%)可映射率。基线样本比较确定了20例进展患者和35例没有进展的患者的23,433个基因中的1,642个显着的5HMC差异(错误发现率,FDR <0.1)。进展的患者在多个标志性基因集中表现出明显的富集,并作为雄激素反应作为最大的富集基因集(FDR = 1.19E-13)。有趣的是,这种富集是由疾病进展的一组亚组驱动的,其基因组的5HMC高甲基化涉及AR,FOXA1和GRHL2。为了量化这些基因集的整体活性,我们使用整个基因集中基因读数的log2比率的平均值开发了一种基因集活性评分算法。我们发现,这些基因组中的活性得分在该亚组中的进展患者中明显高于其余患者,而不论进展状态如何。此外,这些基因集中的高活性评分与无进展的生存率差有关(p <0.05)。纵向分析表明,在3个月ADT后,该亚组中的活动得分显着降低,但在疾病进展后恢复了高水平。
在运行过程中,现代航空发动机部件,尤其是高压涡轮 (HPT) 叶片,要经受越来越苛刻的运行条件。此类条件会导致这些部件经历不同类型的时间相关退化,其中之一就是蠕变。开发了一种使用有限元法 (FEM) 的模型,以便能够预测 HPT 叶片的蠕变行为。一家商业航空公司提供的特定飞机的飞行数据记录 (FDR) 用于获取三个不同飞行周期的热数据和机械数据。为了创建 FEM 分析所需的 3D 模型,扫描了 HPT 叶片废料,并获取了其化学成分和材料特性。将收集的数据输入 FEM 模型,并运行不同的模拟,首先使用简化的 3D 矩形块形状,以便更好地建立模型,然后使用从叶片废料中获得的真实 3D 网格。观察到了位移方面的总体预期行为,特别是在叶片的后缘。因此,给定一组 FDR 数据,这种模型可用于预测涡轮叶片寿命。© 2016 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 PCF 2016 科学委员会负责。
图1:A)EEG范式。参与者查看了50张室内场景的图像,并被要求在幕后精神计划可能的出口路径。散布的捕获试验参与者必须响应屏幕上显示的出口路径是否对应于先前试验中的任何出口路径。b)EEG RDMS。我们计算了每个脑电图时间点的RDM(相对于图像开始,每10毫秒从-200到+800 ms)。DNN RDMS。我们从从2D,3D和语义任务训练的RESNET50 DNN的第四块和输出层中提取的激活中计算了RDM。d)NAM模型和RDM(Bonner和Epstein,2018年)。e)方差分区。我们计算了每个模型所解释的唯一脑电图方差,从而揭示了不同的时间激活模式。线下方的线表明使用t检验(FDR校正的p <0.05)表示大量时间。f)不同模型的峰值潜伏期。条表示不同模型的峰值潜伏期。错误条表示16名受试者的标准偏差。恒星上方的恒星表明不同模型之间的显着差异(*p <0.05,** p <0.01,*** p <0.001,t检验fdr校正)。