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数字时钟绘图测试与脑容量之间的关联：大型社区前瞻性队列研究（弗雷明翰心脏研究）
1 中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院神经内科，北京，中国 2 波士顿大学医学院解剖学和神经生物学系，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 3 波士顿大学医学院 Framingham 心脏研究，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 4 波士顿大学医学院神经内科系，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 5 波士顿大学公共卫生学院流行病学系，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 6 波士顿大学医学院 Slone 流行病学中心，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 7 波士顿大学阿尔茨海默病研究中心，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国 8 加利福尼亚大学戴维斯分校神经内科和神经科学中心，加利福尼亚州萨克拉门托，美国 9 罗文大学骨科医学院新泽西成功老龄化研究所老年医学和老年学系和心理学系，新泽西州，美国 10 马萨诸塞大学陈医学院医学系临床信息学分部，马萨诸塞州伍斯特，美国
“早期”中年成年人之间的瘦素，认知和结构性脑测量之间的标题关联：弗雷明汉心脏研究的结果T
对瘦素对神经认知功能的影响知之甚少，尤其是在年轻的中年成年人中。由于AD病理被认为是在临床症状发作之前多年开始的[1] [32]，因此在神经退行性过程中早期识别危险因素的努力增加了。作为Framingham心脏研究第三代队列研究，先前已经确定了具有认知功能和大脑体积的肥胖标志物之间的关联[33] [34]，它提供了一个独特的机会，可以进一步研究瘦素与认知功能与认知功能之间的关联与早期中期研究样本之间脑完整性的关联，平均年龄为40岁以下年龄在40岁时的年龄，则在lepts lteptin的平均年龄中为40岁。我们的目标是使用MRI检查瘦素与认知功能与神经解剖学标记之间的关联，以及使用BMI修改这些关联，使用神经健康的，早期的中年成年人的样本。
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究
在这篇综述和综合中，我们认为加利福尼亚是国家和世界的重要测试案例，因为陆地生物多样性非常高，目前和预期的对生物多样性的威胁来自气候变化，而其他相互作用的压力源是严重的，并且在气候变化的背景下保护生物多样性的创新方法正在开发和测试。我们首先回顾了加利福尼亚陆地物理，生物学和人类多样性的显着维度。接下来，我们研究了由于气候变化所带来的这些维度的可持续性威胁的四个方面：直接影响，通过对植物的多样性热点的新分析进行了说明；涉及入侵物种，土地 - 使用变化和其他压力源的互动效果；改变火灾制度的影响；以及基于土地的可再生能源开发的影响。我们研究了这些领域中每个领域的最新政策响应，代表了在推进气候适应和缓解时更好地保护生物多样性的尝试。我们得出的结论是，加利福尼亚州雄心勃勃的30×30倡议及其与可再生能源开发协调生物多样性保护的努力是重要的进步领域。适应传统的抑制 - 面向新的火灾制度的现实是一个要取得很多进展的领域。
阿片类药物的使用和血液 DNA 甲基化：表观基因组
1 美国国立卫生研究院国家环境健康科学研究所流行病学分部，北卡罗来纳州三角研究园 27709 美国 2 美国国立卫生研究院国家心肺血液研究所卫生与公众服务部弗雷明翰心脏研究部，马萨诸塞州弗雷明翰 01702 美国 3 爱丁堡大学遗传与癌症研究所基因组与实验医学中心，爱丁堡西部综合医院，英国爱丁堡克鲁路 4 密歇根大学公共卫生学院流行病学系，密歇根州安娜堡 48109 美国 5 埃默里大学罗林斯公共卫生学院环境健康系流行病学与恒河猴病学系，佐治亚州亚特兰大 30322 美国 6 波士顿大学公共卫生学院生物统计学系，马萨诸塞州波士顿 02215 美国 7 波士顿大学弗雷明翰心脏研究部，马萨诸塞州弗雷明翰 01702 8 临床脑科学中心，校长大楼，49 Little France Crescent，爱丁堡生物区，英国爱丁堡 9 埃克塞特大学心理学院，英国埃克塞特 10 埃默里大学神经病学和人类遗传学系，美国佐治亚州亚特兰大 30322 11 环境科学网络基础设施办公室，国家环境健康科学研究所，北卡罗来纳州三角研究园 27709，美国 12 埃默里大学精神病学和行为科学系，美国佐治亚州亚特兰大 30322，美国 13 马萨诸塞大学医学院眼科系，美国马萨诸塞州伍斯特 01655，美国 14 老道明大学数学与统计学系，美国弗吉尼亚州诺福克 23529，美国 15 弗雷明翰心脏研究，马萨诸塞州弗雷明翰 01702，美国 16 内部研究部人口科学分部研究，国家心肺血液研究所，美国国立卫生研究院，马里兰州贝塞斯达 20892，美国 17 拉什阿尔茨海默病中心，拉什大学医学中心，伊利诺伊州芝加哥 60612，美国 *通讯作者：london2@niehs.nih.gov
比较分析和机器的特征重要性...
心血管疾病（CVD）或心脏病是早期死亡的主要原因之一，即使在年轻时也常常突然出现。如果更准确地检测到它，那么在严重影响个人之前，可以通过适当的药物和生活方式的变化来挽救生命。在这项工作中，在两个不同的数据集上应用了不同的机器学习分类器和深度学习算法多层感知器（MLP），即Framingham心脏研究数据集和UCI心脏病数据集预测心脏病。使用高参数调整对这些算法进行了优化，并比较其性能指标和预测精度。对于不同的功能，使用机器学习算法计算特征重要性得分。这些功能根据其分数进行排名。在各种分类算法中，随机森林算法显示出最佳的结果，预测精度为97.13％，对于Framingham数据集。MLP对两个数据集都表现出良好的性能。
脂质管理
AAA，腹主动脉瘤； ACR，白蛋白肌酐比率； ASCVD，动脉粥样硬化心血管疾病； CABG，冠状动脉旁路移植物； CKD，慢性肾脏疾病； DM，糖尿病； EGFR，估计的肾小球过滤率； FH，家族性高胆固醇血症； HIV，人类免疫缺陷病毒； IHD，缺血性心脏病； LDL-C，低密度脂蛋白胆固醇； Mi，心肌梗塞；垫，周围动脉疾病； PCI，经皮冠状动脉干预； PCSK9，普罗蛋白转化酶枯草蛋白/KEXIN类型9; SG-FRS，新加坡改装的Framingham风险评分； SLE，全身性红斑狼疮； TIA，短暂缺血性攻击AAA，腹主动脉瘤； ACR，白蛋白肌酐比率； ASCVD，动脉粥样硬化心血管疾病； CABG，冠状动脉旁路移植物； CKD，慢性肾脏疾病； DM，糖尿病； EGFR，估计的肾小球过滤率； FH，家族性高胆固醇血症； HIV，人类免疫缺陷病毒； IHD，缺血性心脏病； LDL-C，低密度脂蛋白胆固醇； Mi，心肌梗塞；垫，周围动脉疾病； PCI，经皮冠状动脉干预； PCSK9，普罗蛋白转化酶枯草蛋白/KEXIN类型9; SG-FRS，新加坡改装的Framingham风险评分； SLE，全身性红斑狼疮； TIA，短暂缺血性攻击
Epi+Gen CHD™（冠心病事件的3年风险）
在2021年6月与山间医疗保健合作进行的一项同行评审的研究中，并在表观易度素学上出版，Epi+Gen+Gen CHD分别对男性和女性的敏感性分别为76％和78％，对3年CHD的敏感性与fipid for for Firaming fir的平均敏感性相比，分别是3年CHD的敏感性。 女性。
QT（QTC）的费率校正 - 伴侣PDF
尽管更容易计算，但长期以来，Bazett公式的性能较差。现代计算为研究人员创造了评估其他方法的机会。已经描述了超过十几个速率校正公式。Hodges公式以及随后报道的Framingham，Dmitrienko和Rautaharju公式基于对相对健康患者组的数据的回归分析。这些方法中的每一种都产生了一个公式，该公式试图将RR与QT的正常曲线关系转换为较小（如果有的话）的水平线。如图所示，有些的性能比其他表现更好，而有些则取决于ECG数据的来源。
死亡率的临床和表观遗传生物标志物的综合分析
52 1 弗雷明翰心脏研究，美国马萨诸塞州弗雷明翰 53 2 美国国立卫生研究院，国家心肺血液研究所内部研究部人口科学分部， 54 美国马萨诸塞州贝塞斯达 55 3 美国马萨诸塞州大学医学院眼科和视觉科学系 56 4 明尼苏达大学公共卫生学院流行病学与社区卫生系， 57 美国明尼苏达州明尼阿波利斯 58 5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 59 6 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心流行病学系 60 7 英国爱丁堡大学心理学系 61 8 华盛顿大学肺生物学中心肺部、重症监护和睡眠医学系 62 美国华盛顿州西雅图 63 9心血管健康研究中心，美国华盛顿州西雅图 64 10 丹麦南部大学公共卫生系流行病学、生物统计学和生物人口统计学，JB Winsløws Vej 9B, 5000, Odense C, 丹麦 66 11 奥登斯大学医院临床生物化学和药理学系，动脉疾病个性化医疗中心，JB Winsløws Vej 4, 5000, Odense C, 丹麦 68