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alphafold2预测蛋白在结构兼容性混淆中是否相互作用
表1-用IPTM分数作为预测变量获得的AUC值和不同的AlphaFold2选项。AUC值之间的差异在不同的MSA配对和回收模式（在最后一行中）或由不同网络生成的模型（在每个列中）获得的最佳模型之间的差异在统计学上没有统计学意义。
胎儿脑体积预测先天性心脏病的神经发育
马萨诸塞州波士顿儿童医院的精神病学和行为科学系（A.S.，J.C。）。心脏病学系（D.W.，V.R.，K.G.F.，W.T.，J.W.N。），马萨诸塞州波士顿儿童医院。放射学系（A.G.，C.V.-A.，P.E.G.，S.K.W.），马萨诸塞州波士顿儿童医院。神经病学系（M.M.，J.R.，J.S.S.，C.K.R。），马萨诸塞州波士顿儿童医院。精神病学系（A.S.，J.C。），哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿。放射科（A.G.，P.E.G.，S.K.W.），马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。儿科部（D.W.，K.G.F.，W.T.，J.W.N。），马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。神经病学系（J.S.S.，C.K.R.），马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。哈佛大学生物统计学系Chan公共卫生学院，马萨诸塞州波士顿（D.W.）。 密苏里州圣路易斯华盛顿大学儿科系（C.M.O.）。 关键词：大脑■心脏缺陷，先天性■磁共振成像Chan公共卫生学院，马萨诸塞州波士顿（D.W.）。密苏里州圣路易斯华盛顿大学儿科系（C.M.O.）。 关键词：大脑■心脏缺陷，先天性■磁共振成像密苏里州圣路易斯华盛顿大学儿科系（C.M.O.）。关键词：大脑■心脏缺陷，先天性■磁共振成像
新的NTU新加坡研究预测，全球海平面可能上升0.5至1.9
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多参数 MRI 结合机器学习可预测儿童低级别胶质瘤的预后和治疗反应
儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 的预后和治疗反应各异，在无法完全切除的情况下会导致肿瘤进展和不良反应。早期预测治疗反应和免疫疗法适用性有可能改善临床管理和结果。在这里，我们展示了 pLGG 的放射基因组学分析，整合了 MRI 和 RNA 测序数据。我们确定了三个免疫学上不同的簇，其中一个簇的特征是免疫活性增强和预后较差，表明免疫疗法可能有益。我们开发了一种放射组学特征，可以以超过 80% 的准确率预测这些免疫特征。此外，我们的临床放射组学模型可以预测无进展生存期并与治疗反应相关。我们还确定了与进展风险相关的遗传变异和转录组通路，强调了与肿瘤生长和免疫反应之间的联系。这项针对 pLGG 的放射基因组学研究为识别可能受益于靶向治疗的高危患者提供了一个框架。
前比皮层活性预测高架的焦虑行为，以及迷宫码头A. Smoak 1,3，Karla J. Galvan 1,3，Daniel E. Calvo 2,4，
摘要内侧前额叶皮层（MPFC）在情绪调节中起着至关重要的作用，其失调与焦虑症有关。尤其是，MPFC的前比皮质（PRL）被认为可以调节与焦虑相关的行为，尽管其精确作用仍在争论中。在这里，我们使用内窥镜体内钙成像来评估在高高的迷宫（EPM）中进行的男性和雌性Sprague-Dawley大鼠的PRL神经元活性，这是一项广泛使用的任务，用于衡量焦虑样行为。我们发现，在张开手臂上花费较少时间的动物在张开的手臂上表现出较高的PRL活性，这表明PRL活动的增强可能反映出更大的焦虑或增加的回避行为。这些结果表明，PRL可能在调节对焦虑症情况的情绪反应中发挥作用，从而可能影响暴露于威胁性环境的容忍度。引言前额叶皮层（PFC）整合了皮质胶体输入以评估情绪意义和指导自适应行为（McLaughlin等，2014）。PFC活性的变化与报道的焦虑水平有关（Simpson等，2001），PFC活性的失调与精神疾病（如广义焦虑症（GAD））有关（Cha等，2014），
CD69表达与T细胞免疫负相关，并预测抗病毒
*升高的ALT定义为ULN的≥2倍。ALT的ULN设置为男性的35 U/L，女性为25 U/L。表中的信息取自美国肝脏疾病研究协会治疗CHB a的指南。缩写：HBV：乙型肝炎病毒； IA：免疫活性； IC：无活跃的CHB；它：免疫耐受； GZ：灰色区域； ULN，正常的上限。
对非编码RNA分类的深度学习方法的比较和基准
我们检验了以下假设：从机器人技术（Active Interonnect（AICON））中的算法MIC信息处理模式可以用作实现人类视力的有用表示。我们为两种视觉幻觉创建了基于AICON的计算模型：形状粘合颜色的后代和通过运动沉默。模型再现了人类中看到的效果，并产生了我们通过人类心理物理实验验证的新颖预测。模型预测与实验结果之间的不一致是通过迭代模型调整解决的。对于形状粘合颜色的后效应，该模型预测和例外证实了对概述形状操作的后效应较弱，并且在感知后的后效应中的个体差异。为了通过运动，该模型预测和实验验证了意外趋势以及个体差异。我们的发现表明了AICON捕获人类视觉信息处理相关方面的能力，包括个人的变异性。它突出了合成学科和生物学科之间新型合作的潜力。关键字：计算建模，vi-sual智能，跨学科，概念，视觉错觉
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。