由于基因组元素具有细胞类型特异性,并且受遗传和表观遗传调控的影响,因此识别基因组元素具有挑战性。揭示基因组元素对基因和细胞状态的功能作用需要大量资源。在这里,我们提出了顺式调控元件转换器 (CREformer),这是一种大型深度学习模型,可通过多模态方法揭示功能和调控机制。CREformer 包含 30 亿个参数,通过整合批量和单细胞数据集的优势进行预训练,涵盖批量多组学片段中的 550 亿个核苷酸和 1.65 亿个单细胞配对多组学谱。预训练后,CREformer 以零样本方式执行所有预测,这使得在没有数据可供微调的情况下也能进行预测。这包括主调节器、增强子、基因调控网络 (GRN) 和功能变体的计算推断,以及表观遗传扰动、细胞状态转变和疾病治疗的计算机模拟。此外,CREformer 还发现了新的肿瘤治疗靶点,并在体外进行了验证。总体而言,CREformer 的基础、零样本能力有可能加速对广泛范围内功能元素及其动态的全面发现的研究。
目的:神经退行性疾病在放射学上通常表现为过早衰老。与病变负担相关的多发性硬化症 (MS) 生物标志物已经发展得很好,但神经退行性的测量方法尚不完善。通过应用于结构 MRI 的机器学习量化过早衰老的表现可评估神经退行性病理。我们使用大量真实数据集评估“脑年龄”分析对 MS 残疾的解释和预测能力。方法:脑年龄分析以对病理较晚期患者的预测脑年龄的高估为前提。我们在一个大型纵向数据集(来自 > 6,000 名 MS 患者的 > 13,000 次成像会话)中比较了三种脑年龄算法的性能。使用线性混合效应模型评估了 MS、MS 病程、残疾、病变负担和 DMT 疗效的影响。结果:MS 与预测大脑年龄提前有关,在横向上与所有技术上的大脑老化加速有关。虽然 MS 病程(复发与进展)确实会导致大脑年龄提前,但残疾是大脑年龄提前的主要相关因素。我们发现,研究开始时的大脑年龄提前预示着纵向残疾积累会更多。最后,看起来更年轻的大脑(预测大脑年龄小于实际年龄)与残疾减少有关。解释:大脑年龄是一种技术上可处理且具有临床相关性的疾病病理生物标志物,它与 MS 的残疾增加相关并可预测其增加。大脑年龄提前预示着未来的残疾积累。
神经反馈被认为是不同精神疾病的潜在补充疗法。这种方法的兴趣在于预测个人表现和结果。在本研究中,我们应用基于功能连接的建模,使用脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 模式来 (i) 研究静息状态连接是否可以预测情感神经反馈任务期间的表现,以及 (ii) 评估预测连接概况在 EEG 和 fNIRS 技术之间的相关程度。在健康受试者的额叶皮质上记录的 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度以及受 alpha 频带调制的 EEG beta 和 gamma 波段(分别为 beta-m-alpha 和 gamma-m-alpha)用于估计来自每种神经成像模式的功能连接。对于每个连接矩阵,采用留一法选择相关边,将其汇总为“连接汇总分数”(CSS),并作为输入提交给支持向量回归器(SVR)。然后,使用训练后的 SVR 模型预测被排除在外的受试者的表现。使用 Pearson 相关性评估两种模态的 CSS 之间的线性关系。预测模型显示平均绝对误差小于 20%,fNIRS 氧合血红蛋白 CSS 与 EEG gamma-m-alpha CSS 显著相关(r = -0.456,p = 0.030)。这些结果支持了任务前电生理和血流动力学静息态连接是神经反馈表现的潜在预测因子,并且是耦合的。这项研究促使使用联合 EEG-fNIRS 连接作为结果预测因子,以及作为功能连接耦合研究的工具。
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磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)/Akt/哺乳动物rapa- mycin(MTOR)途径经常在HER2阴性乳腺癌中激活,并可能在紫杉烷耐药性中起作用。IB/II期toktic试验(NCT01980277)表明,将双重AKT和P70核糖蛋白S6激酶(p70S6K)抑制剂(LY2780301)结合在一起,口服的每周paclitaxel与Her2nepative Adventical Breats Conciential Is Ciperiforialifienciention和Prforefiention prffelimimential prfelimimential prfelimimential civessiential。我们想探索在这种情况下循环肿瘤DNA(CTDNA)是否可能是治疗效率的替代标志。串行等离子体样品,并使用低覆盖的全基因组测序对无细胞的DNA进行测序,并使用液滴数字聚合酶链反应(PCR)完成分析的某些驾驶员突变患者。治疗7周后基线肿瘤分数(TF)和TF与无进展生存率(PFS)和总体反应率进行了比较。我们还探索了与治疗失败相关的循环拷贝数改变。在塔克特试验的51名患者中,至少有一个血浆样本可用于44例(96个时间点)。所有肿瘤TP53,PI3KCA或AKT1型患者均具有血浆中至少一种改变。TF与PFS相关(6M-PFS为92%;危险比[HR] = 3.45,95%,置换率[1.34 - 8.90],P = 0.007)。ctDNA状态与预后无关。总而言之,ctDNA检测即使大多数循环拷贝数改变在疾病进展中是保守的,但在产后样品中,某些感兴趣的基因组区域也有所改变。
本研究的结果表明,激活雄激素时钟需要细胞中有足够的雄激素以及雄激素受体的表达。该工具具有临床和非临床应用潜力,从疾病筛查和监测到检测运动员滥用合成代谢雄激素类固醇的证据。来源:美国国家科学院院刊 (2025)。DOI:10.1073/pnas.2420087121
摘要 警觉性水平与人类行为和认知密切相关。然而,虽然功能性磁共振成像 (fMRI) 允许研究行为和任务参与期间的全脑动态,但通常无法同时测量警觉性(例如脑电图或瞳孔测量)。在这里,我们仅从 fMRI 数据中提取连续的、时间分辨的警觉性标记。我们证明,这个在短暂的刺激前间隔内计算的 fMRI 警觉性标记可以捕捉对传入感官刺激的试验间行为反应。此外,我们发现,仅使用一小部分 fMRI 体素就可以预测任务期间的脑电图和行为反应。此外,我们观察到,考虑到警觉性似乎可以增加对任务激活大脑区域的统计检测。这些发现具有广泛的意义,可以为大量现有数据集提供有关持续唤醒状态的信息,丰富健康和疾病中神经变异性的 fMRI 研究。
Francesca Biondo 1,2,3 , Amelia Jewell 2 , Megan Pritchard 2 , Dag Aarsland 4,5 , Claire J. Steves 6,7 , Christoph Mueller 2,4 , James H. Cole 1,2,3,8 。 1 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系。 2 英国南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托。 3 英国伦敦大学学院计算机科学系医学图像计算中心。 4 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所老年精神病学系。 5 挪威斯塔万格斯塔万格大学医院年龄相关研究中心。 6 英国盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托老龄化与健康系。 7 英国伦敦国王学院双胞胎研究和遗传流行病学系。 8 英国伦敦大学学院神经病学研究所痴呆症研究中心。
1 华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,中国。2 斯坦福大学精神病学和行为科学系,美国加利福尼亚州斯坦福。3 斯坦福大学吴仔神经科学研究所,美国加利福尼亚州斯坦福。4 美国退伍军人事务帕洛阿尔托医疗保健系统和塞拉太平洋精神疾病研究、教育和临床中心 (MIRECC),美国加利福尼亚州帕洛阿尔托。5 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心精神病学系。6 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心奥唐奈脑研究所。7 脑诊所基金会脑诊所研究所,荷兰奈梅亨。8 荷兰马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院认知神经科学系。9 美国马萨诸塞州贝尔蒙特哈佛医学院和麦克莱恩医院精神病学系。 10 纽约州精神病研究所和哥伦比亚大学医学院精神病学系,纽约州纽约市,美国。11 乌得勒支大学实验心理学系,荷兰乌得勒支。12 荷兰神经护理集团,荷兰奈梅亨。13 以下作者贡献相同:Madhukar H. Trivedi、Amit Etkin。✉ 电子邮件:amitetkin@stanford.edu
2020 年 5 月 14 日——国际货币基金组织 (IMF) 预测格林纳达 2021 年的经济增长率为 6.25%。这一预测包含在最新的国际货币基金组织格林纳达国别报告中,该报告是在国际货币基金组织执行董事会最近批准通过快速信贷机制向格林纳达拨款 2240 万美元以帮助该国应对新冠疫情的经济影响后发布的。国际货币基金组织在报告中指出,格林纳达经济“在新冠疫情爆发前的多年宏观经济表现良好”,2014-19 年平均增长率“接近 5%,远高于 20 年历史平均水平 2¾%”。报告指出,旅游业、建筑业和农业是支撑这一增长的行业,并承认在疫情爆发之前,“格林纳达的主要宏观经济指标预计将大致保持在 2019 年的水平。” IMF 表示,尽管修订后的预测表明,鉴于旅游业受到的重大影响,经济增长将大幅下降,但“预测假设经济将从 2020 年第四季度开始温和复苏,并在 2021 年出现明显反弹,预计经济增长率将达到约 6.25%”。IMF 报告还指出,“鉴于此前强劲的财政状况,如果财政流动性得到良好保护且不会出现极端冲击情景,政府的融资状况看起来是可控的”。总理兼财政部长基思·米切尔博士对 IMF 的预测表示欢迎,他说:“这反映了人们对格林纳达经济和国家未来的信心水平,这既基于政府对经济的管理,也基于预期的经济活动水平,主要是在建筑行业,随着我们重新开放该行业的活动,正在进行几项重大公共和私营部门投资。”
