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Riemer Slart、Michelle Williams、Luis Eduardo Juarez-Orozco、Christoph Rischpler、Marc Dweck 等人。EACVI 和 EANM 关于使用 SPECT/CT、PET/CT 和心脏 CT 进行多模态心血管成像的人工智能应用的立场文件。《欧洲核医学与分子成像杂志》，2021 年，48 (5)，第 1399-1413 页。10.1007/s00259-021-05341-z。hal- 03666321
摘要 在日常临床实践中，临床医生整合可用数据以确定患者疾病或临床结果的诊断和预后概率。对于疑似或已知心血管疾病的患者，通常会执行几种解剖和功能成像技术来协助这项工作，包括冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 和核心脏病学成像。正电子发射断层扫描 (PET)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和 CT 硬件和软件的不断改进已导致诊断性能的提高以及这些成像技术在日常临床实践中的广泛应用。然而，人类解释、量化和整合这些数据集的能力是有限的。新标记的识别和机器学习 (ML) 算法的应用，
CBI-Deleted Copy Bernadette Juarez APIS 副......
然后使用“PEG 方法”将经过验证的 RNP 复合物（由单个 gRNA 和 [ ] 组成）转染到番茄原生质体中，该方法使用聚乙二醇促进 RNP 进入原生质体（Maas & Werr，1989）。进入细胞后，RNP 复合物被运输到细胞核并到达 gRNA 指示的特定目标。一旦达到目标序列，CRISPR-[ ] 酶将在 DNA 中产生双链断裂 (DSB)。当植物细胞修复断裂时，DNA 链中产生的单个断裂将重新连接，有时会导致 DNA 序列的缺失。几天后，RNP 复合物中的 CRISPR-[ ] 蛋白和 gRNA 将被植物细胞分解。
CBI删除了2月2日，2023年Bernadette Juarez ...
D.基因编辑引入的性状的描述是除草剂抗性。通过使用碱基编辑器的特定碱基转变到O. sativa和T. aestivum的HPPD蛋白中产生的突变（Zong等，2018）。此外，由于对HPPD抑制除草剂的敏感性降低而获得了突变的HPPD酶。例如，获得了源自假单胞菌菌株A32的HPPD突变体G336W（Matringe等人。2005）。 活性位点的这种单个氨基酸变化导致对Isoxafutole的敏感性降低，并对HPPD酶活性产生中等影响。 另一个例子是从燕麦（avena sativa）获得的HPPD同工酶（称为AVHPPD-03），该酶显示出对中酮的耐受性（Kramer等人。 2014; Siehl等。 2014）。 该同工酶在N末端结构域中具有单个氨基酸缺失（A111）。 基因（PFHPPD W336和AVHPPD-03）已成功地用于开发转基因作物，例如大豆和棉花（Dreesen等。 2018）。 尤其是在大米中（Hawkes等，2019）报告说，大米HPPD基因中突变的组合V225i，A334R，R347E，L3666M，L3.66m，提高了对HPPD活性的降低，可以提高对除草剂甲氟酮和Isoxaflutole的耐受性。 靶向基因组编辑的基因是HPPD []，它编码为4-羟基苯基丙酮酸二加氧酶（EC 1.13.11.27）编码，该酶催化了酪氨酸分解代谢途径的第二步。 将4-羟基苯基丙酮酸（HPP）转换为同型，这是质喹酮和生育生物合成的前体。2005）。活性位点的这种单个氨基酸变化导致对Isoxafutole的敏感性降低，并对HPPD酶活性产生中等影响。另一个例子是从燕麦（avena sativa）获得的HPPD同工酶（称为AVHPPD-03），该酶显示出对中酮的耐受性（Kramer等人。2014; Siehl等。2014）。该同工酶在N末端结构域中具有单个氨基酸缺失（A111）。基因（PFHPPD W336和AVHPPD-03）已成功地用于开发转基因作物，例如大豆和棉花（Dreesen等。2018）。尤其是在大米中（Hawkes等，2019）报告说，大米HPPD基因中突变的组合V225i，A334R，R347E，L3666M，L3.66m，提高了对HPPD活性的降低，可以提高对除草剂甲氟酮和Isoxaflutole的耐受性。靶向基因组编辑的基因是HPPD []，它编码为4-羟基苯基丙酮酸二加氧酶（EC 1.13.11.27）编码，该酶催化了酪氨酸分解代谢途径的第二步。将4-羟基苯基丙酮酸（HPP）转换为同型，这是质喹酮和生育生物合成的前体。hppd是来自不同化学家族的除草剂的靶位部位，例如依氧唑（isoxaflutole和pyrasulfotole），吡唑酮（topramezone）和triketones（Mesotrione，Bicyclopyrone和tembotrione）（Lee等人）（Lee等人，1998年）。用这些除草剂治疗后，由于胡萝卜素合成的丧失，易感植物表现出漂白症状，并最终导致细胞膜的脂质过氧化。
已发表版本的引用（APA）：Juarez-Orozco, LE、Klén, R.、Niemi, M.、Ruijsink, B.、Daquarti, G.、van Es, R.、Benjamins, J.-W.、Yeung, MW、van der Harst, P. 和 Knuuti, J. (2022)。人工智能通过核心脏研究改善风险预测。当前心脏病学报告，24，307–316。 https://doi.org/10.1007/s11886-022-01649-w
摘要 综述目的 随着基于机器学习的人工智能 (AI) 继续彻底改变我们分析数据的方式，核心脏病学领域为实施这些复杂分析提供了肥沃的土壤。本综述总结并讨论了有关核心脏病学技术和 AI 的原理，以及有关其性能和对改善心血管疾病风险预测的贡献的当前证据。 最新发现和总结 越来越多的证据表明，在涉及 SPECT 和 PET 技术的核心脏病学研究中，基于机器学习的 AI 的实验和实施可以改善疾病风险 (疾病分类) 和事件风险 (不良事件预测) 估计。这些出版物仍然报告了使用统计机器学习方法或深度学习的方法的客观差异，这些方法具有不同的架构、数据集大小和性能。最近人们致力于为基于机器学习的 AI 在心血管成像中的实验和应用带来标准化和质量，以通过 AI 制定数据协调和分析标准。基于机器学习的人工智能通过在心脏核研究中的应用，为改善心血管疾病的风险评估提供了可能性。