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纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。
使用含有固体乙烯 - 乙酸乙酸酯G. Y. Y. Y. Y. Korobov，D。V. V. V. Parfenov*的多孔陶瓷支撑剂长期抑制石蜡沉积物。
本文解决了石蜡矿床的问题，特别关注预防化学方法。在高能油生产中使用的抑制剂的有效性取决于其注入点，因此需要将试剂更深入地放置在“油储层孔”系统中。这项研究的目的是开发一种用于长期蜡抑制的方法，并通过实验评估井操作参数对抑制剂释放速率中生产液的影响。文章概述了一种石蜡抑制技术，该技术涉及将固体多孔颗粒注射到液压裂缝中，该骨折具有双重目的，既可以作为proppant和抑制剂来源。已经开发了一种方法，该方法是用固体乙烯 - 乙酸乙烯酯（EVA）饱和的多孔陶瓷颗粒，该方法在被油洗涤时逐渐释放到油流中，起作用，作为抑郁剂。过滤实验表明，这种抑制方法将抑制剂长期释放到油流中。即使过滤470孔量，通过模型支撑盒过滤的机油样品中的EVA含量仍保持在最小有效浓度水平上。从而减少了旨在防止和去除“石油储层”系统中的石蜡沉积物的干预频率。
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。
o r i g i n a l r e s a r c h r c h血清铁蛋白在妊娠中及其与妊娠糖尿病的关联：一种前瞻性纵向
孕期。我们使用Spearman的等级相关性来估计SF，OS，炎症和葡萄糖水平之间的关联。逻辑回归分析以估计与SF相关的GDM的OR。多个逐步回归模型用于评估葡萄糖水平与危险因素之间的关系。结果：SF水平随研究人群的妊娠增加而降低。与对照组相比，GDM患者的SF水平明显更高（1 st和2 nd Trimesters），MDA，CRP和HBA1C。SF与MDA和空腹血糖（FPG）呈正相关。怀孕早期的SF水平升高与GDM风险增加显着相关（OR = 2.024，95％CI：1.076 - 3.807）。导致葡萄糖水平升高的解释变量是SF，MDA，体重指数（BMI），孕妇年龄和糖尿病家族史。结论：SF与GDM显着相关，可能是怀孕早期GDM的潜在生物标志物。关键词：妊娠糖尿病，铁蛋白，氧化应激，炎症
有影响力者的无关紧要：与重新激活和免疫力的信息传播在社交网络模型上成倍长期持续
网络上的信息扩散模型位于AI研究的最前沿。此类模型的动态通常是流行病学的随机模型，不仅用于模拟感染，还为各种现象建模，包括计算机病毒的行为和病毒营销活动。在这种情况下的一个核心问题是如何有效检测主体图中最有影响力的顶点，以使感染表现出最长的时间。在结合了顶点的重新感染的过程中，例如SIS过程，理论研究鉴于参数阈值，其中Prosess的生存时间从对数迅速转变为超级顺序。这些结果与启动配置相关的直觉与之相矛盾，因为该过程将始终快速死亡或几乎无限期地生存。这些结果的缺点是，迄今为止，尚未对结合短期免疫力（或创意广告疲劳）的模型进行过这样的理论分析。我们通过研究SIRS过程（一种更现实的模型）来减少文献中的这一差距，除了再感染外，还结合了短期免疫力。在复杂的网络模型上，我们确定了该过程成倍长期生存的参数制度，并且对于随机图，我们获得了一个紧密的阈值。基础这些结果是我们的主要技术贡献，显示了SIRS流程的生存时间的阈值行为，该过程具有大型扩展器子图（例如社交网络模型）。
药物使用对肠道微生物群的长期影响
图 1 。EstMB 队列中的药物使用情况。a - EstMB 队列概览和可通过电子健康记录 (EHR) 获得的表型数据。我们旨在分析取样时药物使用的直接影响 (Q1)、过去药物使用引起的残留效应 (Q2) 以及过去用药量不同引起的附加效应 (Q3)。在提供了额外粪便样本 (T2) 的 EstMB 子队列 (n=328) 中，我们分析了因开始治疗而导致的微生物组变化 (Q4)。b - 不同 ATC 水平下 EstMB 中使用的不同药物总数。c - 参与者在 T1 时在不同 ATC 水平上使用的药物数量分布。d - T1 时 ATC4 水平上的药物使用者数量；显示 T1 时至少有 50 名使用者的药物。药物按活跃药物使用者数量排序。抗生素以粗体突出显示。 ATC——解剖治疗化学分类；Q——研究问题。
使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
哮喘中靶组织的遗传调节表达的预测和表征
长卷，也称为SARS-COV-2感染后急性后遗症（PASC），包括一系列症状，持续存在数周或几个月后Covid-19。这些症状影响多个OR-GAN系统，会显着影响生活质量。这项研究采用机器学习方法来识别用于治疗长相互作用的基因靶标。使用数据集GSE275334，GSE270045和GSE157103，应用递归结合特征选择（REFS）来识别与长相关相关的关键基因。该研究强调了靶基因，例如PPP2CB，SOCS3，ARG1，IL6R和ECHS1的治疗潜力。临床试验和药理学干预措施（包括双重抗血小板疗法和抗凝剂）在管理共同19-9相关并发症方面的功效探索。调查结果表明，机器学习可以有效地识别生物标志物和潜在的治疗靶标，从而为长期相互企业的患者提供了有希望的个性化治疗策略的途径。
利用电势进行量子空间搜索：长期动力学和抗噪声能力
离散时间量子游动 (DQW) 对应于量子细胞自动机的单粒子部分 [1,2]。它们可以模拟许多物理系统，从任意杨-米尔斯规范场中的粒子 [3] 和黑洞附近的无质量狄拉克费米子 [4]，到带电量子流体 [5]，其他面向物理的应用参见参考文献 [6–16]。此外，DQW 可以看作是经典随机游动 (CRW) [17] 的量子类似物，可以用来构建空间搜索算法，其性能优于 [18] 使用 CRW 构建的算法。连续时间量子游动也可以用于这一目的 [19]。在三维空间中，基于 DQW 的算法 [18,19] 可以在 O (√
引用（温哥华）：Sahoo等。 ，农作物残留物管理对土壤有机碳的衰老和热敏感性的长期影响
引用（温哥华）：Sahoo等。，在基于小麦的农作物系统下，农作物残留物管理对土壤有机碳的衰老和热敏感性的长期影响。国际生物资源与压力管理杂志，2025年； 16（2），01-10。https：//doi.org/10.23910/1.2025.5767。版权所有：©2025 Sahoo等。这是根据Creative Commons Attribution-Non-Commercial-Sharealike 4.0国际许可发行的开放式访问文章，允许在作者和源后的任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。数据可用性声明：法律限制是对原始数据的公众共享施加的。但是，作者有权根据要求以原始形式传输或共享数据，但要么符合原始同意的条件和原始研究研究。此外，数据的访问需要满足用户是否符合道德和法律义务作为数据控制者的义务，以便允许在原始研究之外进行二次使用数据。利益冲突：作者宣布不存在利益冲突。