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脂肪组学和代谢组学（植入）
1人类遗传学系，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC H3A 0C7，加拿大2个基因组医学中心，京都大学研究生院，京都大学606-8507，日本3数字技术研究中心，加拿大国家研究委员会，渥太华，渥太华，K1K 4P7，加拿大4P7，Indure prantublorator and Inderipic suplorator and Indiator lip lip lip lip lip lip。渥太华的渥太华，位于加拿大的K1H 8M5，5年生物化学系，微生物学和免疫学系和渥太华系统生物学研究所，渥太华大学，渥太华大学，K1H 8M5，加拿大6 Terrence Donnelly Donnelly Donnelly Center of Cancase ot toronto，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MORENT，MORONT，MOLONT，MORONT，MOLONTO，MORONT，MORONTICT，M5S，M5S，M5S，M5S，M5 of Toronto, Toronto, ON M5S 3E1, Canada 8 Institute of Parasitology, McGill University, Montreal, QC H9X 3V9, Canada 9 Department of Cellular and Molecular Medicine, University of Ottawa Brain and Mind Research Institute, Ottawa, ON K1H 8M5, Canada 10 Department of Chemistry and Biomolecular Sciences, Centre for Catalysis Research and Innovation, University of Ottawa,渥太华，在加拿大的K1N 6N5上，相应的作者。数字技术研究中心，国家研究委员会，渥太华蒙特利尔路1200号，加拿大K1K 4P7。电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。 电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。）†同等贡献。副编辑：guqiang yu
引用发布版本（APA）：Gue，Y.，Correa，E.，Thompson，J.L。P.，Homma，S.，Qian，M。，＆Lip，G。Y. H.（2023）。机器学习预测
背景：由于共有的病理生理机制，心房纯正和心力衰竭通常是共存的。迅速识别出患有发展心房效果风险的心力衰竭的患者，将使临床医生有机会实施适当的监测策略和及时治疗，从而降低了心房质量对患者健康的影响。方法：将四种与逻辑回归和聚类分析结合使用的机器学习模型在事后将华法林和阿司匹林的患者级数据应用于心力衰竭和窦性心律（WARCEF）试验的患者，以识别患有心力衰竭患者心房智能的因素。结果：逻辑回归表明，与报告其他婚姻状况的白人患者相比，白人离婚的患者的房间意识风险高1.75倍。相比之下，类似的分析表明，独自生活的非白人患者的风险比不单独生活的患者高2.58倍。机器学习分析还确定了“婚姻状况”和“单独生活”为房屋效果的相关预测指标。除了以前公认的因素外，机器学习算法和聚类分析鉴定了2个不同的群集，即白色和非白人种族。这应该提醒社会因素对健康的影响。结论：机器学习的使用可用于识别新型心脏风险因素。2023作者。由Elsevier Inc.出版我们的分析表明，“社会因素”（例如独自生活）可能会不成比例地增加心力衰竭的不足代表性的非白人患者群体中心房效果的风险，强调需要进行更多的研究，重点是多种疗法群体的层次化，以便更好地揭示出差异化的杂物性。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
有效的负载能力（ELCC）研究结果需求响应（DR）资源
2。全面记录了研究方法和假设，并解释了在研究或通知研究中如何使用负载影响协议（LIP）文件（如果有的话）以及研究的更新研究（根据需要）。
米索前列醇（Cytotec®）
每次怀孕的始于3-5％的出生缺陷的机会。这称为背景风险。怀孕期间使用米索前列醇的女性出生的大多数婴儿没有先天缺陷。但是，米索前列醇会导致胎儿的血液流量不佳（称为血管破坏），并增加怀孕早期出生缺陷的机会。Birth defects related to misoprostol exposure in pregnancy are poor growth of limbs (missing parts of finger/toes, or parts of arms/legs), Moebius syndrome (weakness or paralysis of the facial and eye muscles), cleft lip and/or cleft palate (lip and or roof of mouth formed with a split), arthrogryposis (stiff joints), muscle weakness, and club foot （脚向下和向内）。
研究论文 随机森林算法在 CancerLips 数据分类中的有效性评估
摘要：唇癌虽然较少被讨论，但仍然是肿瘤学领域的一个重大问题。早期发现和诊断对于改善患者的治疗效果至关重要。这项研究评估了 RandomForest 算法对 CancerLips 数据集进行分类的有效性，该数据集是使用 Canny 分割方法处理并使用 Hu 矩描述的唇部图像集合。使用 5 倍交叉验证方法，该算法的平均准确率约为 70.96%。结果凸显了机器学习技术（特别是 RandomForest）在辅助唇癌检测方面的潜力。然而，预处理方法和特征提取的选择在确定结果方面起着至关重要的作用。这项研究强调了进一步研究的必要性，重点是算法优化和与其他数据集或特征提取方法的比较，以提高医学成像的诊断精度。
引用出版版本（APA）：Anson，M.，Henney，A。E.，Broadwell，N.，Zhao，S.S.，Ibarburu，G.H.，Lip，G。Y. H.
一项糖尿病与内分泌研究研究，生命课程与医学科学研究所，利物浦大学和利物浦大学医院NHS基金会信托基金会信托基金会，英国利物浦，英国B Manx Care，英国曼斯群岛C肌肉骨骼研究中心，穆斯科骨骼和皮肤病学科学院子，生物学科学，面具科学，人工化科学，人口科学学院美国马萨诸塞州剑桥市曼彻斯特市学术健康科学中心，美国美国剑桥市E利物浦心血管科学中心，利物浦大学，利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦Heart＆Chest Hospital and Liverpool Hospital＆Liverpool，英国英国F丹麦卫生服务中心，Aalborg Universition，Aalborg Interslic，Aalborg Internation，Aalborg Insper，Aalborg Insper，Aalborg Inspricher，Aalborg Inserve，Aalborg Inspribrg a visition，Aalborg Inspribit Technologies，斯塔福德郡大学，英国特伦特河畔斯托克
增强手术可视化：对基于GAN的图像生成的可行性研究
摘要：唇裂/pa/p/p）是一种普遍的上颌面先天性异常，是由于额骨和上颌过程中的融合失败而引起的。目前，尚无国际商定的唇唇修复的黄金标准程序，并且经常根据外科医生的过去经验和个别患者病例的具体特征选择手术方法。Asher-McDade得分是一种评估单侧裂口手术的广泛使用的工具，依赖于与上颌面区域的美学和对称性有关的标准。但是，尚未开发客观的指标来评估手术成功。本研究旨在结合深度学习和生成对抗网络（GAN）方法，以构建图像生成框架，以产生术后唇部图像，该图像可以用作评估手术成功的标准化参考。我们根据图像嵌入式介绍了图像相似性分数，我们用来验证生成的图像。我们的方法为一组合成面的技术铺平了道路，这些技术可以指导外科医生评估CL/P手术的结果。
LiP-MS 是一种基于机器学习的化学蛋白质组学方法，用于识别复杂蛋白质组中的药物靶点
有限蛋白水解 (LiP)-MS 是一种基于机器学习的化学蛋白质组学技术，用于小分子靶标反卷积 蛋白质结构改变和空间位阻导致独特的裂解位点可及性
功能性超声神经影像学揭示了在后顶皮层的侧向内区域扫视扫视
1加利福尼亚理工学院的生物学与生物工程；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。2医学物理学巴黎，Inserm，CNRS，ESPCI巴黎，PSL研究大学； 75012巴黎，法国。3法国巴黎生物医学超声的INSERM技术研究加速器4 USC凯克医学院神经外科系；美国加利福尼亚州洛杉矶90033，美国。5 USC神经园林中心，USC凯克医学院；美国加利福尼亚州洛杉矶90033，美国。6兰乔·洛斯·阿米戈斯国家康复中心；美国加利福尼亚州90242，美国。7 T＆C Chen Brain-i界接口中心，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。 9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。7 T＆C Chen Brain-i界接口中心，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。 9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。这部分是由于技术挑战所致。电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。在这里，我们使用功能性超声成像（FUSI），这是一种具有高灵敏度，大空间覆盖范围和良好空间分辨率的新兴技术，以确定如何在PPC跨PPC编码运动方向。我们使用FUSI记录了PPC中脑血容量的局部变化，因为两只猴子在整个视野中对目标进行了记忆引导的扫视。然后，我们分析了PPC每个冠状平面内首选方向反应场的分布。嘴唇中的许多子区域表现出强烈的定向调整，在几个月到几年之间是一致的。这些介质图在嘴唇中揭示了一个高度异质的组织，其中许多相邻的皮层编码不同的方向。唇部有一个粗糙的地形，前唇代表更对侧的向上运动，而后唇则代表了更对侧的向下运动。这些结果解决了我们对Lip功能组织的理解：贴片的邻里组织和整个LIP的更广泛的组织。这些发现是通过在数月到几年中跟踪相同的唇部种群的方法来实现的，并在以前使用fMRI或电生理学方法无法实现的方向特异性的介观图。c ommon缩写使用CBV：脑血体积FUSI：功能性超声成像GLM：通用线性型号IPS：内部内沟LDA LDA：线性判别分析LFP：局部田间电势LIP：侧向内部室内区域
已出版版本的引文（APA）：Bedford，J.，Fields，KG，Collins，GS，Lip，GYH，Clifton，DA，O'Brien，B.，Muehlschlegel，JD，Wa
摘要 目的 本研究通过改良的德尔菲法和专家共识来确定心脏手术后心房颤动 (AFACS) 的潜在预测因子。这些将补充通过系统评价和队列研究确定的预测因子，以指导 PARADISE 项目 (NCT05255224) 中两个 AFACS 预测模型的开发。心房颤动是心脏手术后的常见并发症。它与较差的术后结果有关。可靠地预测 AFACS 将实现风险分层和有针对性的预防。系统地识别候选预测因子对于提高 AFACS 预测工具的有效性非常重要。设计 本研究是一项德尔菲共识练习。设置 本研究通过远程参与进行。参与者参与者是通过国家研究网络选出的国际多学科专家小组。干预这是一个两阶段的共识练习，包括生成一长串变量，然后通过投票进行细化并保留至少 40% 的小组成员选择的变量。结果小组由参与两个阶段的 15 位专家组成，包括心脏重症监护医生（n=3）、心脏麻醉师（n=2）、心脏外科医生（n=1）、心脏病专家（n=4）、心脏药剂师（n=1）、重症监护护士（n=1）、心脏护士（n=1）和患者代表（n=2）。我们的德尔菲过程重点介绍了候选 AFACS 预测因子，包括患者因素和与手术干预相关的因素。我们生成了 72 个候选预测因子的最终列表。最终列表包括 3 个人口统计学因素、29 个合并症、4 个生命体征、13 个术中、10 个术后检查和 13 个术后干预预测因子。结论德尔菲共识练习有可能突出显示现有文献范围之外的预测因子。该方法被证明可有效识别一系列候选 AFACS 预测因子。我们的研究结果将为未来 AFACS 预测工具的开发提供信息，作为更大的 PARADISE 项目的一部分。试验注册号 NCT05255224。