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全基因组DNA甲基化分析中的莱姆神经红细胞病揭示了HLA基因的甲基化模式
在针对入侵病原体的免疫反应中的中心作用[2]。虽然DNA甲基化（DNAM）是最广泛研究的表观遗传修饰，但以前被认为是相当稳定的，但越来越清楚的是，DNAM变化可以响应不断变化的环境而相对较快。的确，积累的证据表明，暴露于病原体可以改变宿主免疫细胞中的DNAN模式[3-6]，这可以促进宿主免疫或帮助病原体逃避免疫系统。此外，感染后表观遗传变化可以持续存在，并导致基因组上的表观遗传记忆或“印记”，并可能对长期疾病产生后果[7]。了解DNAM，免疫反应和细菌感染之间的复杂相互作用对于鉴定新的诊断工具和治疗策略至关重要，这对于LNB急需，尤其是在抗生素治疗后缓慢康复的患者中。
FHIR-GPT增强了与大语言模型的健康互操作性
几乎没有用于采样小肠（SI）腔液的最小侵入性选择，以研究健康和疾病中的Si微生物群。为解决难以访问的胃肠道区域缺乏工具和方法，敏捷的科学开发了一种完全自主和被动的抽样方法，即小肠微生物组抽吸（SIMBA TM）胶囊，以方便，高质量和可靠的抽样来研究Diet-Microbiota的相互作用。首先通过体外仿真测定验证了Simba胶囊的密封功效和微生物DNA保存能力。然后，对20名健康参与者进行了一项临床研究，以验证体内使用Simba胶囊以可靠地捕获干预之前和之后的SI微生物组分析的样品（NCT04489329）。简短地，参与者在基线和7天后摄入了胶囊，益生菌胶囊含有R. rhamnosus r0011和B. longum R0175的混合物。基线Simba胶囊摄入后，进行了多次低剂量X射线扫描以跟踪采样位置。粪便样品进行比较。Simba胶囊在体外的性能证明了通过保存微生物群落的无污染采样的潜力。在临床研究中，胶囊可安全可靠地用于收集SI含量。X射线跟踪证实，在到达结肠之前，有97.2％的胶囊在SI区域完成了样品收集。重要的是，我们的数据表明，在肠道正确区域采样的胶囊，基线Simba微生物组谱与粪便微生物组剖面显着不同。SIMBA成功地检测到了小肠中的同时益生菌干预，使用粪便样品无法检测到。Simba胶囊的采样位置和密封功效的高度准确性使它们在研究健康和疾病中研究饮食菌群相互作用的临床试验中可能具有有用的研究工具，也许最终用于影响SI（例如SIBO）的GI诊断。
使用长阅读测序
图1。SAM-SEQ同时探测植物组织上的染色质访问性和DNA甲基化。a。SAM-SEQ方案的工作流程和GDNA上M6A-MTase序列偏好的评估（EcoGII-WEALED GDNA）。 b。 链特异性的M6a水平的ECOGII处理的基因组DNA水平在标准化之前和之后，M6A-MTase偏好比五个A. thaliana染色体。 centromeres被描述为灰色盒子。 拟南芥12-mer序列的 c umap投影，由m6a/a含量的ecogii处理的gDNA，含量和含量。 MCG，MCHG和MCHH水平的GDNA和SAM-SEQ的ONT测序之间的密度图和相关分析。 e。 链特异性的SAM-SEQ M6A水平M6A-MTases偏好归一化和之后。 f。 拟南芥基因的元数据显示ATAC-SEQ可及性（Lu等人 2017）（右Y轴）和SAM-SEQ染色质可及性（M6A/A），使用独立的实验使用不同的M6A-MTases（ECOGII或HIA5）以及不同的ONT化学（R9.4.1或R10）（左Y轴）（左Y轴）。SAM-SEQ方案的工作流程和GDNA上M6A-MTase序列偏好的评估（EcoGII-WEALED GDNA）。b。链特异性的M6a水平的ECOGII处理的基因组DNA水平在标准化之前和之后，M6A-MTase偏好比五个A. thaliana染色体。centromeres被描述为灰色盒子。c umap投影，由m6a/a含量的ecogii处理的gDNA，含量和含量。MCG，MCHG和MCHH水平的GDNA和SAM-SEQ的ONT测序之间的密度图和相关分析。e。链特异性的SAM-SEQ M6A水平M6A-MTases偏好归一化和之后。f。拟南芥基因的元数据显示ATAC-SEQ可及性（Lu等人2017）（右Y轴）和SAM-SEQ染色质可及性（M6A/A），使用独立的实验使用不同的M6A-MTases（ECOGII或HIA5）以及不同的ONT化学（R9.4.1或R10）（左Y轴）（左Y轴）。
AI驱动的候选人分析：...
摘要在线工作申请中的激增淹没了招聘人员，这些招聘人员拥有大量的非结构化简历数据，因此需要创新的解决方案才能进行有效的候选人筛查。本评论论文探讨了候选分析方法的演变，重点是整合自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术。我们的分析确定了候选分析中的连续演变，扩展了传统的资格检查和能力评估。值得注意的是，社交媒体概况，就业能力得分，情绪智力指标和心理测量分析等各种要素的整合展示了一种全面的候选评估方法。这篇评论提出了未来的前景，该前景专注于开发系统，满足求职者和招聘人员的需求，这些系统不仅会简化雇主的招聘流程，而且还向求职者提供了个性化的建议，增强了他们成功招聘的机会。索引术语 - 机器学习，自然语言处理，个性化建议，个人资料匹配，简历评估
分析脓毒症中失调的免疫反应
瑞典厄勒布鲁大学医学与健康学院传染病系 (S Cajander 博士)；荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心重症监护医学系和拉德堡德传染病中心 (M Kox 博士)；马耳他姆西达马耳他大学 Mater Dei 医院健康科学学院应用生物医学科学系 (BP Scicluna 博士)；马耳他姆西达马耳他大学分子医学与生物银行中心 (BP Scicluna)；德国海德堡海德堡大学医院麻醉学系 (MA Weigand MD)；西班牙巴利亚多利德大学细胞生物学、遗传学、组织学和药理学系 (RA Mora 博士)；德国埃森杜伊斯堡-埃森大学埃森大学医院创伤、手部和重建外科（SB Flohé 博士）；爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院（医学博士 Martin-Loeches 教授）；医院诊所，Institut D'Investigacions Biomediques August Pi i Sunyer，巴塞罗那大学，巴塞罗那，西班牙（I Martin-Loeches 教授）； Charité – Universitätsmedizin Berlin，柏林自由大学和柏林洪堡大学的企业成员，麻醉学和手术重症监护医学系，柏林，
及时综合基因组分析协会...
结果 总共有 2,694 名患者被纳入 1L 治疗决策影响评估。及时接受 CGP 使匹配靶向治疗的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 17% vs 不使用的 2.8%），使精准免疫检查点抑制剂 (ICPI) 的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 18% vs 不使用的 3.9%）。及时接受 CGP 可使 ALK/EGFR/RET/ROS1 阳性患者的 ICPI 使用率降低约 31 个百分点，通过及时接受 CGP 来指导 1L 治疗选择，预计每位患者无效 ICPI 治疗费用可减少 13,659.37 美元。 CGP 使患者获益延长至现实世界中治疗停止时间（治疗停止时间中位数：3.9 个月 vs 10 个月 [风险比，HR，0.54 [95% CI，0.42 至 0.70]；P = 1.9E-06；调整风险比 [aHR]，0.50 [95% CI，0.38 至 0.67]；P = 2.0E-06）在 1L 驱动因素阳性患者中。这种影响对于现实世界中的总体生存率并不显著（中位总体生存率：32 个月 vs 29 个月 [HR，1.2 [95% CI，0.84 至 1.67]；P = .33；aHR，1.4 [95% CI，0.92 至 1.99]；P = .12）。
在计算机方法中，从卵巢上皮细胞向低级浆液卵巢肿瘤的分子分析中的分子分析中
1卫生科学研究所转化肿瘤学系，Dokuz Eylul大学，土耳其Izmir 35340； ASIM.LEBLEBICI@GMAIL.COM 2 EGE大学医学院妇科与产科系，土耳其Izmir 35340； cerensancar@gmail.com 3美国西雅图市系统生物学研究所，美国华盛顿州98109； bahar.tercan@isbscience.org 4计算机工程系，工程学院，杜库兹·埃鲁尔大学，土耳其伊兹米尔35340； zerrin@cs.deu.edu.tr 5 5伊兹米尔（Izmir），迪库兹·埃鲁尔大学（Dokuz Eylul University）医学院公共卫生系； mehmet.e.arayici@gmail.com 6 Dokuz Eylul University医学院内科学系，土耳其Izmir 35340； Enderellidokuz@hotmail.com 7 Dokuz Eylul University肿瘤学研究所转化肿瘤学系，土耳其Izmir 35340； ybaskin65@gmail.com *通信：nuri.yildirim@ege.edu.tr;电话。 ： +90-50676342991卫生科学研究所转化肿瘤学系，Dokuz Eylul大学，土耳其Izmir 35340； ASIM.LEBLEBICI@GMAIL.COM 2 EGE大学医学院妇科与产科系，土耳其Izmir 35340； cerensancar@gmail.com 3美国西雅图市系统生物学研究所，美国华盛顿州98109； bahar.tercan@isbscience.org 4计算机工程系，工程学院，杜库兹·埃鲁尔大学，土耳其伊兹米尔35340； zerrin@cs.deu.edu.tr 5 5伊兹米尔（Izmir），迪库兹·埃鲁尔大学（Dokuz Eylul University）医学院公共卫生系； mehmet.e.arayici@gmail.com 6 Dokuz Eylul University医学院内科学系，土耳其Izmir 35340； Enderellidokuz@hotmail.com 7 Dokuz Eylul University肿瘤学研究所转化肿瘤学系，土耳其Izmir 35340； ybaskin65@gmail.com *通信：nuri.yildirim@ege.edu.tr;电话。： +90-5067634299
自动化组织解剖解决方案，以支持全面的基因组和免疫分析
Jeffrey M. Conroy 1; guido你pree 2; Reinraold Wimberger-Friedl 2;乔尔·达克沃思2；角色停止2； Erin A. Deblasi 1;丹尼尔·梅茨格（Daniel Metzger）1； Jie和1;迈克尔·J·柯林斯（Michael J. Collins）1；乔纳森·安德里亚斯（Jonathan Andreas）1;南希·凯利1； Linea Menin 3; Vanessa Procss 3; thuy dao 3;卢卡·贝克（Luca Beker）3;雷切尔·米奇曼（Rachel Mitchman）3; Martina Werner 3;克里斯托弗·阿米尔（Kristopher Amirault）3; Ulrich Thomnan 3; Eugenio Daviso 3;泰勒·詹森（Taylor Jensen）； Shengle Zhang 1; Durga P. Dash 1 div>
2024 - RIPA 董事会 - 年度报告 - AB 953 - 种族和身份及分析咨询委员会
本报告继续以委员会先前关于借口拦截和搜查的讨论、分析和建议为基础。首先，委员会审查了洛杉矶警察局 (LAPD) 和弗吉尼亚州采用的两种不同的借口拦截政策方法的有效性。洛杉矶警察局的新政策允许警察仅在违规行为严重干扰公共安全或有信息怀疑该人犯有严重罪行（即可能造成严重人身伤害或死亡的罪行）时进行交通拦截。相比之下，弗吉尼亚州的政策建立了所谓的主要和次要交通执法系统，警察只能因主要公共安全违规行为而拦截某人，而不能仅因定义的次要违规行为（例如登记过期）而拦截某人。
空间注意力增强脑电图分析用于分析消费者选择
摘要 多年来，神经科学驱动的营销研究逐渐深入到消费者的有意识和潜意识行为。现有的基于脑电图 (EEG) 的消费者产品偏好研究并不全面。由于脑电图的非平稳性问题，受试者的试验间和会话间脑电图信号存在显著差异，这导致在不同的受试者、会话和任务中建立通用的消费者偏好模型面临挑战。迁移学习通过利用来自类似受试者、会话或任务的数据或知识来改进新受试者、会话或任务的学习过程，从而提高整体模型性能，从而缓解了这一挑战。此外，高维脑电图特征通常会导致较差的分类结果。因此，选择有意义或精细的特征对于分类至关重要。因此，我们提出了一个基于脑电图的稳健神经营销框架，结合了深度迁移学习、空间注意力模型和深度神经网络。所提出的框架预测了消费者对电子商务产品的选择（就“喜欢”和“不喜欢”而言）。首先，从预训练网络向所提出的模型进行知识蒸馏，并针对 EEG 的连接特征对模型进行训练。接下来，使用空间注意模型（卷积块注意模块：CBAM）从高级连接特征中提取基于注意的特征。CBAM 沿通道和空间维度提取注意特征图，以进行自适应特征细化。细化的特征提高了分类准确性。最后，将基于注意的特征传递到基于 2D CNN 的深度学习模型以评估消费者选择。所提出的模型在实验数据集上实现了 95.60% 的分类准确率。与现有的基于神经营销的研究相比，所提出的模型实现了 2.60% 的显著提升。