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糖化血红蛋白（HBA1C），甘油三酸酯和高血压对糖尿病性视网膜病的贡献：元分析的见解
这项荟萃分析旨在综合有关关键危险因素与糖尿病性视网膜病变（DR）发展的证据，这是糖尿病的主要并发症。我们系统地审查并分析了来自2023年4月的11项研究的数据，重点是血糖控制不良，甘油三酸酯水平，超过10年的糖尿病持续时间以及高血压对DR风险的影响。优势比（ORS），以说明研究之间的异质性。升高的空腹血糖和糖化的血红蛋白水平与DR的风险增加显着相关（OR：2.41，95％CI：1.63-3.57），强调了血糖控制的重要性。甘油三酸酯水平和糖尿病的持续时间在10年内也显示出与DR风险的正相关，尽管效应量较弱。高血压被确定为潜在的危险因素，尽管在所有研究中，这种关联在统计上并不显着。在整个分析中观察到中度到高的异质性，强调了DR的多因素性质。这项荟萃分析证实了血糖控制在防止DR和识别其他重要危险因素（包括甘油三酸酯水平和延长糖尿病持续时间）的关键作用。这些发现强调了需要综合糖尿病管理策略来减轻DR的风险。未来的研究应探讨这些关联的基础机制并制定有针对性的干预措施。
大型机安全见解平台1.0 -Broadcom TechDocs
安全咨询合并的CSV或JSON文件Broadcom提供一个.CSV和.JSON文件，您可以使用HTTPS或Secure FTP下载它们。这些文件包含影响所有受支持的Broadcom大型机产品的安全咨询列表。这些文件可让您轻松搜索常见的漏洞和暴露（CVE）信息。您还可以访问安全咨询文章，其中包含有关安全性或完整性暴露的更多详细信息和上下文。Broadcom每天更新此文件。有关下载说明，请参阅此Broadcom支持文章（需要登录）。
采用智慧城市技术的驱动因素。来自突尼斯大都会区的见解
将智慧城市服务融入日常生活将使我能够做更多的事情。PU4 智慧城市服务将帮助我提高日常生活的效率。PU5 智慧城市服务将改善我的生活质量。4. 感知易用性 (PEU) PE1 我认为我可以快速掌握使用智慧城市设施所需的技能。PE2 我可以轻松使用智慧城市服务实现我的目标。PE3 我可以轻松理解智慧城市服务。PE4 我预期使用的智慧城市服务适应性强且易于使用。PE5 我可以立即学会使用智慧城市服务。PE6 智慧城市服务的便利性吸引着我。5. 对技术的信任 (TT)
FidelityAdvisor®新见解基金
基金的转让代理和定价和簿记费用已更改为固定利率，生效于2023年12月1日。自2024年3月1日起，该基金的管理合同被修改，以纳入先前由单独服务协议（转让代理和定价和簿记）涵盖的行政服务。修订后的合同包含了可能因班级而异的基本收费率（按照绩效调整）。顾问或会员支付了从每个班级的管理费中管理和运营基金的某些费用。
从自闭症成像生物标志物挑战中获得的见解
摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而，许多这些发现已被证明难以复制，因为研究依赖于小规模的队列，并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战，以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断，我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法，这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法，我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断：10 个最佳算法可靠地预测了诊断，AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要，并且增加样本量可以稳步提高预测准确性，从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到，尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据，但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险：在现有数据的交叉验证中表现良好，但不能推广。最后，我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断，尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明，尽管基于大型多站点队列，但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
HCI 研究人员如何描述他们的软件工具？多模式交互工具概要调查的见解
[1] Abdullah X. Ali、Meredith Ringel Morris 和 Jacob O. Wobbrock。2019 年。Crowdlicit：一种用于开展分布式最终用户诱导和识别研究的系统。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。ACM，美国纽约州纽约，1-12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300485 [2] Khalil J. Anderson、Theodore Dubiel、Kenji Tanaka、Marcelo Worsley、Cody Poultney 和 Steve Brenneman。2019 年。化学舱：一种用于课堂的多模式实时回顾工具。2019 年国际多模式交互会议（ICMI '19）论文集。 ACM，纽约，纽约州，美国，506–507。https://doi.org/10.1145/3340555.3358662 [3] Muhammad Zeeshan Baig 和 Manolya Kavakli。2020 年。多模态系统：分类、方法和挑战。arXiv：2006.03813 [cs.HC]
脂毒性驱动的胰岛素抵抗的新见解和机制
摘要：大量研究报告称，在肥胖、2 型糖尿病 (T2D) 和衰老中，循环和组织脂质含量升高与代谢紊乱之间存在关联。这种不受控制的组织脂质积累状态被称为脂毒性。后来发现，过量的脂质通量主要在脂质滴中以甘油三酯的形式中和，而几种生物活性脂质种类，如二酰甘油 (DAG)、神经酰胺及其衍生物，通过拮抗胰岛素信号和作用在肝脏和骨骼肌等代谢器官中，与胰岛素抵抗 (IR) 的发病机制有机制上的联系。骨骼肌和肝脏是体内葡萄糖处理的主要部位，这些组织中的 IR 在 T2D 的发展中起着关键作用。在这篇综述中，我们批判性地审查了最近的文献，这些文献支持 DAG 和神经酰胺在 IR 发展中的因果作用。特别强调了转基因小鼠模型对总 DAG 和神经酰胺池的调节，以及对特定亚种的调节，与胰岛素敏感性的关系。总的来说，尽管大量研究都得出了 DAG 和神经酰胺都会导致代谢器官 IR 的结论，但它们的作用机制仍然存在一些不确定性。最近的研究表明，亚细胞定位和酰基链组成是这些脂毒性脂质生物活性的决定因素，应进一步研究。
使用长阅读的RNA测序推进基因组注释：Igdrion设施的见解
1。van Dijk El，Jaszczyszyn Y，Naquin D，ThermesC。测序技术的第三次革命是测序技术的简短历史。遗传学趋势2018; 34：666–81。 2。 di Tommaso P，Chatzou M，Floden EW，Barja PP，Palumbo E，NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。 NAT Biotechnol 2017; 35：316–9。 3。 Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20：1187–95。 4。 Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。 feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45：1-12。遗传学趋势2018; 34：666–81。2。di Tommaso P，Chatzou M，Floden EW，Barja PP，Palumbo E，NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。NAT Biotechnol 2017; 35：316–9。3。Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20：1187–95。 4。 Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。 feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45：1-12。Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。NAT方法2023; 20：1187–95。4。Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。核酸研究2017; 45：1-12。
持续在线脑电图运动意象解码的微调策略：来自大规模纵向研究的见解
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人，因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的，这限制了推广研究结果的能力。首先，我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上，我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型，补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明，基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性，而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布，从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议，并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码，这对于神经康复和辅助技术至关重要。