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应用于睡眠阶段评分的新型拒绝选项 - Lirias
摘要 睡眠阶段评分是诊断睡眠障碍的重要组成部分。不幸的是，这是一项耗时的任务，需要临床专家为每位患者注释一整晚的记录。因此，机器学习模型通过自动化此任务提供了减轻这一负担的潜力。虽然学习模型在整理数据上实现了可接受的准确度，但这些模型在部署到医疗中心时仍然会对某些患者产生高度不准确的评分。这是因为特定的人群子集可能无法在用于训练模型的数据中得到充分体现。例如，数据不易获取（例如，特定年龄组，如儿童）或难以或无法收集（例如，患有罕见疾病或以前未知病理的患者）。这会产生信任问题，因为错误的评分可能会造成严重后果，例如未检测到的疾病。为了解决这个问题，我们建议在现有模型中添加一个拒绝选项，如果模型犯错的风险很高，则可以放弃进行预测。我们表明，传统的拒绝框架在某些情况下可能会系统性地过于谨慎，即使模型可以做出良好的预测，也会放弃。我们提出了一个解决方案，通过考虑数据分布和模型预测。我们在现实世界的睡眠评分用例上证明了我们的方法的有效性。此外，我们发现我们的方法可以提高几个公开可用的基准测试的性能。
NAR突破性文章-Lirias
An enzymatic method has been successfully es- tablished enabling the generation of partially base- modified RNA (previously named RZA) constructs, in which all G residues were replaced by isomorphic fluorescent thienoguanosine ( th G) analogs, as well as fully modified RZA featuring th G, 5-bromocytosine, 7- deazaadenine and 5-氯酸。被发现的Extigive RZA的转录效率从使用各种T7 RNA聚合酶变体中受益。此外，可以通过TAQ DNA聚合酶以及其他三个基型型核苷酸将D Th G掺入PCR产物中。值得注意的是，在体外CRISPR- CAS9裂解测定中，获得的RNA产物以及与5-溴细胞的RNA产物一起与天然SGRNA一样有效地发挥作用。n 1-甲基丙啶也被证明是尿苷的忠实非典型的肠道构造，当掺入SGRNA时，可以指导Cas9核酸酶切割。7-二氮嘌呤的CAS9失活表明，在SGRNA和PAM位点，嘌呤的7-氮原子的重要性对于实现了有效的Cas9裂解。与SGRNA-蛋白质和PAM的显着性讨论了这项研究的其他方面 - 蛋白相互作用，这些相互作用并未由Cas9 – Sgrna -DNA复杂晶体结构突出显示。这些发现 -
乍得民众对新冠肺炎疫苗犹豫不决的预测因素 - Lirias
1 乍得恩贾梅纳“Le Bon Samaritain”大学医院综合体，2 乍得贝坎巴乡村卫生促进协会 (APSVT)，3 乍得共和国公共卫生和民族团结部，乍得恩贾梅纳，4 智利圣地亚哥天主教大学医学院，5 比利时鲁汶天主教大学公共卫生和初级保健系生物医学伦理与法律中心，6 法国蒙彼利埃法国国家科学研究院蒙彼利埃大学分子遗传学研究所 (IGMM)，7 法国蒙彼利埃发展研究所 (IRD)，8 法国蒙彼利埃法国国家科学研究院蒙彼利埃大学政治与社会研究中心 (CEPEL)，9法国蒙彼利埃安的列斯大学血液中心 (EFS)，法国蒙彼利埃 10 号蒙彼利埃大学医院 (CHU)，法国蒙彼利埃
神经生物学的当前研究 - Lirias
未来涉及非人类灵长类动物 (NHP) 的神经科学和生物医学项目对于我们了解哺乳动物中枢神经系统的复杂性和功能仍然至关重要。为此，必须允许 NHP 神经科学研究人员采用最先进的技术，包括使用新型病毒载体、基因治疗和转基因方法来回答只能在 NHP 研究模型中解决的持续和新兴研究问题。这篇观点文章介绍了这些新兴技术以及它们可以解决的一些特定研究问题。同时，我们强调了全球 NHP 研究和合作的一些当前注意事项，包括缺乏针对 NHP 研究的共同道德和监管框架、涉及动物运输和出口的限制以及反对 NHP 研究的激进团体的持续影响。
炎症对 Lirias 的影响 - 鲁汶天主教大学
图 2. 不同炎症严重程度的 UC 患者组织活检中转运蛋白的表达，以内镜 Mayo 评分表示（Mayo 1：轻度炎症，Mayo 2：中度炎症，Mayo 3：重度炎症）。（A）MRP4、（B）P-gp、（C）MCT1 和（D）OATP2B1。单个数据点代表每位患者的直肠和乙状结肠活检平均值；实线代表所有患者的中位数。低于 LOD 或 LOQ 的表达水平被分配一个任意值（分别为 LOD/√2（虚线绿线 ---）或 LOQ/√2（虚线蓝线 ·-·），以允许进行统计检验。
高骨量疾病 - Lirias - 鲁汶天主教大学
1 英国布里斯托大学生命科学学院生理学、药理学和神经科学学院 2 英国布里斯托大学健康科学学院布里斯托医学院转化健康科学肌肉骨骼研究组 3 意大利拉奎拉大学生物技术和应用临床科学系 4 马耳他大学健康科学学院应用生物医学科学系 5 马耳他大学分子医学和生物银行中心 6 奥地利林茨约翰内斯开普勒大学儿科和青少年医学系 7 意大利骨病研究基金会 (FIRMO) 8 西班牙桑坦德坎塔布里亚大学瓦尔德西利亚医院内科系 9 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心内科系荷兰 10 约阿尼纳大学医学院卫生与流行病学系，希腊 11 布朗大学公共卫生学院健康研究综合中心、卫生证据综合中心、政策与实践中心，美国罗德岛州普罗维登斯 12 约阿尼纳大学洛阿尼纳大学研究中心生物科学研究所，希腊 13 伦敦国王学院生命科学与医学院生命过程科学学院双胞胎研究与遗传流行病学系，英国伦敦 14 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会内分泌学系，英国伦敦 15 马库斯老龄化研究所、希伯来老年生活和医学中心医学系和哈佛医学院、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国马萨诸塞州剑桥 16 IRCCS 里佐利骨科研究所罕见骨骼疾病系，意大利博洛尼亚17 伯明翰大学代谢与系统研究所，英国伯明翰 18 马拉加大学，西班牙马拉加 19 赫尔辛基大学儿童医院和赫尔辛基大学医院，芬兰赫尔辛基 20 赫尔辛基大学医学院临床和分子代谢研究项目，芬兰赫尔辛基 21 Folkhälsan 研究中心，Folkhälsan 遗传学研究所，芬兰赫尔辛基 22 安特卫普大学医学遗传学系，比利时安特卫普 23 鲁汶天主教大学人类遗传学系，比利时鲁汶
编制政策监测器的整体方法 - Lirias - 鲁汶天主教大学
迄今为止，编制循环经济 (CE) 政策监测的方法往往侧重于回收利用，而忽视了更高的循环战略以及环境和社会影响。在来自不同领域的 17 位利益相关者参加的多个研讨会上，我们开发了一种整体方法来编制指标，供指导 CE 转型的政策制定者使用。我们的方法源于社会需求的视角，并通过既定的驱动力-压力-状态-影响-响应 (DPSIR) 框架描述制造资本、社会资本和自然资本。我们还提供了一个案例研究，其中整体方法应用于佛兰德斯 (比利时) 的 CE 监测。因此，我们的方法和框架可以作为工作组建立 CE 政策监测的指南。应用该方法可确保监测中除了物质流之外还包括环境和社会指标。该方法可用于不同的政策制定者级别，突出有价值的指标，并为已颁布的政策提供直接反馈。
未来人工智能系统的监管...... - Lirias
尽管人工智能 (AI) 和自动决策在医疗服务和医学研究中的应用前景光明，但仍面临着一些法律和道德障碍。欧盟 (EU) 正在利用现有法律框架解决这些问题，并起草新的法规，例如拟议的《人工智能法案》。欧盟《通用数据保护条例》 (GDPR) 部分规范了人工智能系统，制定了处理个人数据和保护数据主体免受纯自动化决策影响的规则。在医疗服务中，（自动化）决策更频繁、更迅速。然而，医学研究注重创新和效率，对个人的直接决策较少。因此，GDPR 对纯自动化决策的限制主要适用于医疗服务，患者和研究参与者的权利可能存在显著差异。拟议的《人工智能法案》基于道德人工智能原则，为人工智能系统引入了一种基于风险的方法。我们分析了 GDPR 和人工智能法案之间的复杂联系，强调了主要问题，并找到了协调数据保护原则和道德人工智能的方法。拟议的《人工智能法案》可能在医疗服务和医学研究领域对《GDPR》起到补充作用。尽管《人工智能法案》可能还需要几年才能生效，但其许多目标将在此之前实现。
碱性电解器的设计和表征-Lirias
氢气也有望在可再生能源的发电，运输，加热和缓冲中发挥更重要的作用[2]。目前，所产生的氢的大多数（95％）是所谓的灰氢。这意味着在生产过程中释放温室气体。绿色氢是通过用可再生能量拆分来产生的[1]。Mueller-Langer等。[5]对氢生产进行了技术经济评估，并得出结论，水电解在近期和中期将起重要作用。这是由于它能够生成高纯氢的能力以及它是一种完善的技术[6]。目前，市场由聚合物电解质膜（PEM）和碱性电解主导。后者是一种强大而验证的技术[7]。碱性电解也不同于其他
一种非平衡热能的图形方法-Lirias
从热量和热力学的概念，到量子力学的诞生到黑洞，热能在化学和物理学中起着中心作用[1-3]。生物学和复杂性科学在热能研究中遇到的成功较少。在基本层面上，这种进步需要用于非平衡系统的热交换理论，以及在复杂网络上的能量景观中驱动的随机运动。对该效果，我们希望定量地了解参数（例如环境，温度或活动）的变化如何改变此类系统中的热容量。因此，应寻找有关非平衡热能的确切结果。这就是本文的动机：在图上引入活动系统的非平凡而有趣的玩具模型，并为其热容量提供精确的结果。