依赖细胞周期蛋白的激酶4/6抑制剂(CDK4/6IS),例如palbociclib,ribociclib和abemaciclib,已被批准用于治疗激素受体阳性和人类表皮生长因子受体受体受体2-乳腺癌2-乳腺癌的患者(Finn et al an an an an an and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。 Hortobagyi等人,2016年,Goetz等人,2017具有第一线转移性患者超过2年的无进展生存期(PFS),表明长期使用,评估CDK4/6IS在乳腺癌治疗中的持久安全性(Gao等,2020; Harbeck等,2021)。尽管这些药物表现出相似的临床效率,但它们的不良事件(AE)光谱明显不同(Asghar等,2015; Desnoyers等,2020; George等,2021)。为了评估CDK4/6IS的安全性,必须评估其罕见不良反应的风险,例如药物诱导的肝损伤(DILIS),其范围从轻度测试结果异常到严重的肝衰竭(David and Hamilton,2010;Bøttcher等人,2019年; Desnoyers等,2019; Desnoyers等,2020202020202020年)。尽管DILI的发生率很低,但这种疾病的严重程度令人担忧。CDK4/6IS的当前不良药物反应(ADR)数据主要来自短期临床试验和队列研究,并且可能不会捕获罕见的DILI事件(Bøttcher等,2019; Desnoyers等,2020)。因此,为准确衡量DILI风险而言,必须从现实世界设置中收集其他数据并扩展后续持续时间。自发性不利事件报告是现实世界证据的宝贵来源,是由食品和药物管理局不利事件报告系统(FAERS)等数据库促进的(Goldman,1998; Toki and Ono,2018)。不成比例的方法通常用于自动从大数据库中获取有关药物安全的信号(Montastruc等,2011)。为了确定DILI是否与CDK4/6IS相关,我们使用不成比例的分析分析了FAERS数据库。为了告知临床实践,我们比较了不同CDK4/6IS引起的肝损伤信号。对药物的探索 - 基因相互作用已经提高了我们对药物毒性的理解(Hahn and Roll,2021)。最近的研究提出了使用FAER和药物 - 基因相互作用数据的合并分析,以增强我们对不良事件的了解(AES)(Tanaka等,2021)。然而,CDK4/6I-6-i诱导的肝损伤的机制尚不清楚。为了解决这一差距,我们利用了与CDK4/6抑制剂相互作用的人类基因数据集构建了一个药物 - 基因相互作用网络和与肝损伤相关的基因。功能富集分析,以确定CDK4/6抑制剂相关肝损伤的潜在毒理学机制。
关于此草案 2019 年秋季,委员会服务部门要求潜在合作伙伴进一步制定“地平线欧洲”战略规划期间确定的候选欧洲伙伴关系提案。这些提案由潜在合作伙伴根据共同指导和模板制定,同时考虑到委员会制定的初步概念以及在早期磋商 1 期间收到的成员国反馈。委员会服务部门在起草过程中指导了修订,以促进与欧盟整体政治抱负保持一致并符合伙伴关系标准。本文件是伙伴关系提案的稳定草案,发布的目的是确保有关当前准备状态(包括制定战略研究和创新议程的过程)的信息透明度。因此,它旨在促进伙伴关系候选人之间的进一步合作、协同作用和协调,以及与欧盟内相关研发利益相关者之间的更广泛合作、协同作用和协调,并在相关情况下促进更广泛地协调。本非正式文件不反映委员会的最终意见,也不影响关于建立欧洲伙伴关系的正式决策(委员会章程或立法程序)。在下一步准备中,委员会服务部门将根据欧洲伙伴关系的选择标准进一步评估这些提案。建立伙伴关系的最终决定将取决于准备工作的进展情况(包括是否符合选择标准)和关于欧洲伙伴关系的正式决定(与战略计划、工作方案和立法程序的通过相关,具体取决于形式)。关键先决条件是存在商定的战略研究和创新议程/路线图。建立伙伴关系还取决于合作伙伴签署最终的、共同商定的目标,并承诺提供实现这些目标所需的资源和投资。其余问题将在战略研究和创新议程/路线图的制定背景下以及作为总体政策(特别是在各自的法律框架中)的一部分得到解决。特别是,所有伙伴关系都必须进一步发展其目标框架。所有伙伴关系都需要有一个完善的逻辑框架,具有具体的目标和指标,并有一套关键绩效指标来监测目标的实现情况和投入的资源。稍后,将在各个举措之间精简和协调与实施、计划设计、监测和评估系统相关的方面,以确保符合实施标准、在各个举措之间具有可比性并简化整体格局。如果您希望收到有关此举措的更多信息,请联系: 牵头实体(主要联系人):BDVA AISBL Thomas Hahn hahn.th@siemens.com 委员会服务(主要联系人):DG CNECT,Kimmo Rossi Kimmo.Rossi@ec.europa.eu,Juha Heikkilä juha.heikkila@ec.europa.eu,Cécile Huet cecile.huet@ec.europa.eu DG R&I 的伙伴关系部门(欧洲伙伴关系的总体政策方针及其在各个举措之间的一致应用),电子邮件:RTD-EUROPEAN-PARTNERSHIPS@ec.europa.eu SRIDA 更新流程将通过外展活动进行补充,以吸引目标利益相关者。详细信息将在网站 www.ai-data-robotics-partnership.eu 2 上公布。
在国家点火设施的实验中,由HDC-ablator非均匀性播种的三维不对称的证据D. T. Casey,1 B. J. Macgowan,1 J. D. Sater,1 A.B. Zylstra,1 O. L. Landen,1 J. Milovich,1 O.A. Hurricane, 1 A. L. Kritcher, 1 M. Hohenberger, 1 K. Baker, 1 S. Le Pape, 1 T. D ö ppner, 1 C. Weber, 1 H. Huang, 2 C. Kong, 2 J. Biener, 1 C. V. Young, 1 S. Haan, 1 R. C. Nora, 1 S. Ross, 1 H. Robey, 1 M. Stadermann, 1 A. Nikroo, 1 D. A. Callahan, 1 R. M. Bionta,1 K. D. Hahn,1 A. S. Moore,1 D. Schlossberg,1 M. Bruhn,1 K. Sequoia,2 M. Rice,2 M. Farrell,2 M. Farrell,2 C. Wild 3 1)Lawrence Livermore国家实验室,美国2)美国2)一般性原子4)停滞时爆炸壳和高面积密度(ߩܴൌ ߩܴൌ)。ρr中的不对称降解壳动能与热点的偶联并减少了该能量的限制。我们提出了第一个证据,即高密度碳实验中的玻璃壳壳厚度(约0.5%)在国家点火设施(NIF)处观察到的3Dρρr不对称的重要原因。这些壳厚度不均匀性显着影响了一些最新的实验,导致ρr不对称的平均ρr和热点速度约为100 km/s的阶段。这项工作揭示了点火实验中重大内爆性降解的起源,并在胶囊厚度计量和对称性上提出了严格的新要求。在国家点火设施(NIF)[1]进行的惯性限制融合(ICF)实验中,氘和trium(dt)燃料的胶囊被浸泡在高密度和温度下,以引发α-颗粒粒子自热和融合燃烧[2,3]。间接驱动ICF概念使用激光来照射高Z圆柱形hohlraum,该圆柱体试图产生几乎均匀的准热,X射线驱动器。X射线驱动器,然后消除胶囊的外层,压缩剩余的烧蚀剂和径向径向向内的低温冷冻DT的内层。此爆炸壳会收敛并压缩气态DT区域形成热点。要达到点火,DT热点必须具有足够高的能量密度,以便足够的时间激发热点自热,并通过密集的DT壳开始燃烧波。该要求可以等效地表示为ܲ߬的条件;其中ܲ是热点压力,能量密度的度量是该能量的限制时间[4,5]。要产生高ܲ߬,内爆必须具有较高的移位内爆速度(ݒݒ),交通壳和热点之间的足够耦合,并且在停滞时高度(或ρr定义为ρr)。壳动能的耦合和该能量的限制都被三维(3D)ρr不对称性降解。使用简化的两活塞系统的最新分析显示[6]在弱α加热的极限中:ఛ
考试等级 名称 命令简称 ABF1 JULCA DANIEL AN NOSC FARMINGDALE NY ABF2 GONZALEZ ARIEL NOSC HIALEAH FL ABF2 RAMIREZ AARON M NOSC SACRAMENTO CA ABF3 KOVACH IAN A NOSC AUSTIN TX ABF3 MCSWEENEY ROY W NRC LEMOORE CA ABF3 RUNTREE JARED NOSC NORTH查尔斯顿 SC ABF3 斯蒂尔 阿曼达 LA NOSC 奥兰多 佛罗里达州 ABF3 史蒂文斯·斯宾塞 纳夫瑞森 班戈 ME ABH1 科布·达里尔·拉姆 NOSC 圣地亚哥 CA ABH1 DELAROSA BEO BR NOSC 萨克拉门托 CA ABH1 摩根·杰奎利 NRC 杰克逊维尔 佛罗里达州 ABH2 卡班·哈维尔 AB NOSC 圣地亚哥 CA ABH2 GEHRIG WILLIAM 机载计算机 玛丽埃塔 乔治亚州 ABH2 HALSELL CHERISH 机载计算机 圣地亚哥 加利福尼亚州 ABH2 JACKSON COREY L 机载计算机 印第安纳波利斯 印第安纳州 ABH2 JAMES MEKA Y 机载计算机 FT DIX 新泽西州 ABH2 MORALESGARCIA M NAVRESCEN 圣地亚哥 加利福尼亚州 ABH2 PERRY DOMINIQUE 海军后备司令部 杰克逊维尔 佛罗里达州 ABH2 SMYTH MICHAEL T 机载计算机 哥伦布 俄亥俄州 ABH2 STUART MICHAEL 机载计算机 麦克迪尔空军基地 佛罗里达州 ABH2 WILEY KAYLAH 马萨诸塞州 机载计算机 沃斯堡 德克萨斯州 ABH3 CULBRETH ERICA 机载计算机 弗吉尼亚海滩 弗吉尼亚州 ABH3 MCCANTS NICHOLA 机载计算机 弗吉尼亚海滩 弗吉尼亚州 ABH3 ROBISON STEWART 机载计算机 休斯顿 德克萨斯州 ABH3 SANTOS JUSTINER 机载计算机 什里夫波特 路易斯安那州 AC1 BEITER ALEC JOS 机载计算机 路易斯维尔 肯塔基州 AC2 DRESSER ETHAN M 机载计算机 小石城 阿肯色州 AC2 JAMES BRITTNEY 机载计算机 奥克港 华盛顿州 AD1 AGOSTO NORBERTO VR-53 安德鲁斯马里兰州联合基地 AD1 AGUILAR MARIO A VR 59 沃斯堡 德克萨斯州 AD1 ALDRIDGE ALANA VFC 12 弗吉尼亚海滩 弗吉尼亚州 AD1 BINDI SEAN JACO 机载计算机 格伦代尔 亚利桑那州 AD1 BLAKEMAN PATRIC 机载计算机 弗吉尼亚海滩 弗吉尼亚州 AD1 CRUZ MARIA HAHN HELMARSTRIKERON SIX ZERO AD1 DIAZ MICHELLE VR 55 POINT MUGU 加利福尼亚州 AD1 FOSTER BRUCE AN VR-53 安德鲁斯马里兰州联合基地 AD1 GARNER KRISTA A 机载作战中心 圣地亚哥 CA AD1 GORDON JASON JE 机载作战中心 弗吉尼亚海滩 VA AD1 GREEN ALLEN FRA HELSEACOMBATRON EIGHT FIVE AD1 GRONAUYOUNG ELI 机载作战中心 堪萨斯城 MO AD1 LANG CHRISTOPHE VR-53 安德鲁斯马里兰联合基地 AD1 MAYHAN CHRISTOP VR-53 安德鲁斯马里兰联合基地 AD1 MUSIC KIRBI KEI VR 61 橡树港 WA AD1 NWAJAGU ERNEST VR 57 圣地亚哥 CA AD1 PETREA GABRIELA 机载作战中心 休斯顿 TX AD1 PHAM PETER G VR 57 圣地亚哥 CA
KL 74 None E7 Squires Student Center 180 Existing B49, 301 N4 Steger Hall - North Wing 120 J8 Steger Hall - South Wing 119 Existing - unverified J9 Sterrett Center 242 Existing 130 P10 Storage Shed F2 Student Services Building 192 Existing C24 L8 Surge Space Building 170 None L2 TESKE HOUSE 302 Existing A1, 200A P5 The Grove [President's House] 274 None J7 The Inn at Virginia技术0250C现有 - 未经验证的H4剧院101 169无O4 Torgersen Hall 174现有 - 未经验证的M4大学书店178 N4 N4 N4 VAWTER HALL 25现有A31 N5冒险271现有271现有 - 未经验证的O5 O5 O5中心184 M12 M12 VET MED 1 140 I10 I10 I10 I10 I10 I10 I10 Med Med sepe Med septh Med Epease Med Epease Med j11 Vet 3 4B 4c 4c 4c 4c 4c 4c 4b 4c 4b 4. [Non-Client Animal] 146 Existing B31 J11 Vet Med Phase 4D 145 I11 Visitors & Undergraduate Admissions Center 249 Existing A16A G3 Wallace Hall 115 Existing B5 K8 War Memorial Chapel 181 Existing C11 M4 War Memorial Gymnasium 182 Existing D3 M6 Whitehurst Hall 26 Existing A22 N6 Whittemore Hall 134 None K3 Williams Hall 152 Existing C42, D43 K4女子垒球场&Dugouts 0185E现有 - 未验证的M10 Wright House 276 J5
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变(Cardon 等人,2018 年)。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来,计算方法一直被用于对个人进行排名和选择,例如,借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现,这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点,决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评(Hahn & Tetlock,2005),理由多种多样:他们优先考虑某些标准;他们的社会同质性掩盖了结构性偏见;他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性;等等。面对分散而庞大的文件,引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策,建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时,这些工具会对变量进行排序。如今,统计分数的引入方式截然不同,具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息,例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性;或者它可以具有更大的自动化程度,例如将警察引导到犯罪更频繁的地方(Brayne & Christin,2020 年)。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样,结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一(Jobin 等人,2019 年)。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来,我们称之为社会类别危机。我们认为,决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法(使用标准的规则等)无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后,我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化,值得关注(Breiman,2001)。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则;它们从数据中学习。要建立这种类型的模型,必须使用由输入数据(文件)和先前决策的输出结果组成的数据集(训练数据库)来训练算法。然后通过反复试验调整模型,使基于训练的预测误差尽可能小(Goodfellow 等,2016)。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的,那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间(Cornuéjols 等,2018;Mitchell,1997)。输入数据构成观察空间,计算结果构成决策空间。在这两者之间,计算的设计者必须想象一个假设空间(有时也称为
1. Glenske K、Donkiewicz P、Köwitsch A 等人。金属在骨再生中的应用。Int J Mol Sci。2018;19(3):1-32。2. Smeets R、Precht C、Hahn M 等人。含银聚硅氧烷涂层钛种植体的生物相容性和骨整合:猪体内模型。Int J Oral Maxillofac Implants。2017;32(6):1338-1345。3. Witte F。可生物降解镁种植体的历史:综述。Acta Biomater。2010;6(5):1680-1692。4. Triantafyllidis GK、Kazantzis AV、Karageorgiou KT。不锈钢 316L 骨科板植入物因交替出现疲劳和解理退相干而过早断裂。工程失效分析。2007;14(7):1346-1350。5. Amel-Farzad H、Peivandi MT、Yusof-Sani SMR。不锈钢骨科植入物体内腐蚀疲劳失效及多种不同损伤机制。工程失效分析。2007;14(7):1205-1217。6. Singh Raman RK、Jafari S、Harandi SE。镁合金在生物植入物应用中的腐蚀疲劳断裂:综述。工程断裂力学。2015;137:97-108。7. Maksimkin AV、Senatov FS、Anisimova N 等人。用于骨缺损置换的多层多孔超高分子量聚乙烯支架。Mater Sci Eng C。2017;73:366-372。8. Senatov FS、Kopylov AN、Anisimova N、Kiselevsky MV、Maksimkin AV。基于超高分子量聚乙烯的纳米复合材料作为受损软骨的替代材料。Mater Sci Eng C。2015;48:566-571。9. Senatov FS、Gorshenkov MV、Tcherdyntsev VV 等人。基于超高分子量聚乙烯的生物相容性聚合物复合材料用于软骨缺损置换的可能性。J Alloys Compd。2014;586:544-547。10. Kurtz S 编辑。超高分子量聚乙烯生物材料手册 – 全关节置换和医疗器械中的超高分子量聚乙烯。第三版。阿姆斯特丹:Elsevier Inc.;2016。11. Brach Del Prever EM、Bistolfi A、Bracco P、Costa l。UHMWPE 用于关节置换术 - 过去还是未来?J Orthop Traumatol。2009;10(1): 1-8。12. Senatov FS、Niaza KV、Salimon AI、Maksimkin AV、Kaloshkin SD。模拟骨小梁组织的结构化 UHMWPE。Mater Today Commun。2018;14:124-127。13. Braun S、Sonntag R、Schroeder S 等人。髋臼置换术的背面磨损。Acta Biomater。2019;83:467-476。14. Cowie RM、Briscoe A、Fisher J、Jennings LM。 UHMWPE-on-PEEK OPTIMA 的磨损和摩擦。J Mech Behav Biomed Mater。2019;89: 65-71。15. Abdelgaied A、Fisher J、Jennings LM。全膝关节置换术临床前磨损模拟的综合实验和计算框架。J Mech Behav Biomed Mater。2018;78:282-291。16. Zeman J、Ranusa M、Vrbka M、Gallo J、Krupka I、Hartl M。全髋关节置换术生命周期磨合期 UHMWPE 髋臼杯蠕变变形。J Mech Behav Biomed Mater。2018;87:30-39。
1. 佛蒙特大学医学院精神病学系,佛蒙特州伯灵顿 2. 阿姆斯特丹大学心理学系,荷兰阿姆斯特丹 3. 罗彻斯特大学医学与牙科学院神经科学系和 Ernest J. Del Monte 神经科学研究所,美国纽约州罗彻斯特 4. 墨尔本大学墨尔本心理科学学院,澳大利亚墨尔本 5. 科罗拉多大学博尔德分校心理学和神经科学系,美国博尔德 6. 华盛顿大学医学院精神病学系,美国密苏里州圣路易斯 7. 加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院,美国洛杉矶 8. 莫纳什大学认知与临床神经科学研究所和心理科学学院,澳大利亚墨尔本 9. 澳大利亚天主教大学健康科学学院心理学学院,澳大利亚墨尔本 10. 利物浦大学心理科学系,英国利物浦 11. 行为荷兰奈梅亨拉德堡德大学科学研究所 12. 美国马里兰州贝塞斯达国家酒精滥用和酒精中毒研究所内部临床和生物研究部临床神经影像研究核心 13. 美国拉霍亚加州大学圣地亚哥分校退伍军人医疗系统和精神病学系 14. 美国俄克拉荷马州塔尔萨劳瑞德脑研究所 15. 澳大利亚帕克维尔国家青少年心理健康卓越中心 Orygen 16. 澳大利亚墨尔本大学青少年心理健康中心 17. 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院精神病学系 18. 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所神经病学系 19. 荷兰莱顿大学心理学研究所、认知心理学部和莱顿脑与认知研究所 20. SA MRC 精神障碍风险与复原力研究组,开普敦大学精神病学和神经科学研究所,开普敦,南非 21. 美国马里兰州巴尔的摩市国家药物滥用研究所内部研究计划神经影像学研究分部 22. 荷兰阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹医学中心精神病学系 23. 荷兰阿姆斯特丹自由大学医学中心精神病学系 24. 澳大利亚墨尔本大学和墨尔本健康中心精神病学系墨尔本神经精神病学中心 25. 美国加利福尼亚州马里兰州马里兰州雷伊南加州大学凯克医学院史蒂文斯神经影像学与信息学研究所成像遗传学中心 26. 加拿大魁北克省蒙特利尔市 CHU Ste Justine 医院蒙特利尔大学精神病学系 通讯作者:Sage Hahn UVM 医学中心,1 South Prospect Street Burlington Vermont 05401 sahahn@uvm.edu 简称:仅根据大脑结构预测 AUD 关键词:结构 MRI、机器学习、酒精依赖、AUD、遗传算法、成瘾 摘要字数:250 正文字数:4000 图表数量:5 表格数量:2 补充信息:4 页数
constantinos君士坦丁字,MSC 1,Laura KM Han,PhD 2-4,Clara Arsoza,PhD 5,6,Linda Antonucci,Phd 7,8,Celso Arango,MD,MD,PhD 5,6,Rosa Ayesa-Ariola,Phd 9,6,Nerisa Banaj,Phd 10,Alsy bellon,PHD 9,6 ,13,杰森·布鲁格曼(Jason Bruggemann),博士14-17,MD 18,Oleg Bykhovski 19,20,MD 16,21,17,Stanley Catts,MBBS 22,Young-Chul Chul Chung,MD,MD 23-25 ,博士5,6, Gary Donohoe, PhD 27 , Stefan Du Plessis, PhD 28 , Jesse Edmond 29 , Stefan Ehrlich, MD, PhD 30 , Robin Emsley, MBChB, DSc 28 , Lisa T Eyler, PhD 31,32 , Paola Fuentes-Claramonte, PhD 33,6 , Foivos Georgiadis 34 , Melissa Green, PhD 16,17 , Amalia Guerrero-Pedraza, MD 35,33 , Minji Ha, MSc 36 , Tim Hahn, PhD 37 , Frans A Henskens, PhD 38,39 , Laurena Holleran, PhD 27 , Stephanie Homan, PhD 40,41 , Philipp Homan, MD, PhD 40 , Neda Jahanshad, PhD 42 , Joost Janssen, PhD 5,6 , Ellen Ji, PhD 40 ,Stefan Kaiser,MD 34,Vasily Kaleda 44,Minah Kim,MD 45,46,Woo-Sung Kim 23,25,Matthias Kirschner,MD 33,Peter Kochunov,Peter Kochunov,Peter Kochunov,PhD 47 ,49,Patricia Mitchie,博士50,51,Stijn Michielse,PhD 52,David Mothersill,PhD 53,27,Bryan Mowry,MD 54,55,VíctorOrtiz-Garcíadela fo oz 9,6,Christos Pantelis,Christos Pantelis,M.D56,57,Perio Perdio perd phd ra,Phd phd, Edith Pomarol-Clotet, MD, PhD 33.6 , Adrian Preda, MD 58 , Yann Quidé, PhD 16.17 , Paul E Rasser, MSc 59.51 , Kelly Rootes-Murdy, MSc 29 , Raymond Salvador, PhD 33.6 , Marina Sangiuliano, MD 11 , Salvador Sarró, MD, PhD 33.4 , Ulrich Schall, MD, PhD 59.51 , André Schmidt, PhD 12 , Rodney J Scott, PhD 60 , Pierluigi Selvaggi, MD 61.62 , Kang Sim, MD 63.64 , Antonin Skoch MD, PhD 65.66 , Gianfranco Spalletta, MD, PhD 10.67 , Filip Spaniel, MD, PhD 65.68 , Sophia I. Thomopoulos, BA 69 , David Tomecek,MSC 65,70,Alexander S Tomyshev,MSC 44,Diana Tordesillas-Gutiérrez,PhD 71,Therese Van Amelsvoort,MD,博士,JavierVázquez-Bourgon,MD,MD,MD,MD,MD 9,Phd 9,Phd 9,Daniela Vecchio,Daniela Vecchio,PHD 10,PHD 10,phd vo. ERT,博士学位72,16,17,Thomas Weickert,博士学位72,16,17,Paul M Thompson,Paul M Thompson,Phd 69,Lianne Schmaal,Lianne Schmaal,Phd 2,3,Theo GM Van Erp,Phd 58,76,Jessica Turner **
Maria Coromaina 1:2,3,3,*,Ashvin Ravi 3.4,4,5, Jaeyoung Kim 10.11,Gikashi Terao O。 'Connell 15.16,Mark Adolfsson 18,Martin Alda 19:20,Alfredson 21:Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26, 36,37.38.39,Aiden Corin 40,Nina Dalkner 27,Udo Dannlowski 42,Franziska Tabea Fellendorf 27,Panagius Ferentinos 23:45,Andreas J. Forstner 37.39.46, 51,Melissa J.Maria Coromaina 1:2,3,3,*,Ashvin Ravi 3.4,4,5, Jaeyoung Kim 10.11,Gikashi TeraoO。'Connell 15.16,Mark Adolfsson 18,Martin Alda 19:20,Alfredson 21:Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26, 36,37.38.39,Aiden Corin 40,Nina Dalkner 27,Udo Dannlowski 42,Franziska Tabea Fellendorf 27,Panagius Ferentinos 23:45,Andreas J. Forstner 37.39.46, 51,Melissa J.