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判决 - 卢萨卡
1. National Milling Co. Ltd. 诉 Grace Simataa 及其他人 (SCZ 判决 2000 年第 21 号)。2. Wilson Masauso Zulu 诉 Avondale Housing Project Ltd. (1982) ZR 172。3. Konkola Copper Mines Pic. 诉 Jacobus Kenne (上诉 2005 年第 29 号)。4. Solomon 诉 Solomon & Co. (1897) AC。5. Associated Chemicals Ltd 诉 Hill and Delamain 及他人 (1998) SCZ 判决。6. Chanter 诉 Hopkins (1838) 4 M & W 399 (Exch)。
神经影像--ORCA-卡迪夫大学
观察性研究一致表明，脑成像衍生表型 (IDP) 是早期诊断脑部疾病和心血管疾病的关键标志物。然而，脑部 IDP 与脑部疾病和心血管疾病风险之间的共同遗传图谱仍不清楚，这限制了通过脑部 IDP 应用潜在诊断技术。在这里，我们利用大规模全基因组关联研究 (GWAS) 汇总统计数据，报告了 921 个脑部 IDP、20 种脑部疾病和 6 种心血管疾病之间的遗传相关性和推定的因果关系。门德尔随机化 (MR) 的应用确定了多个区域特定脑部 IDP 与肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、重度抑郁症 (MDD)、自闭症谱系障碍 (ASD) 和精神分裂症 (SCZ) 风险增加之间的显著推定因果关系。我们还发现颞叶特有的脑部 IDP 是高血压的推定因果结果。全基因组共定位分析确定了三个基因组区域，其中 MDD、ASD 和 SCZ 与脑 IDP 共定位，以及两个新的 SNP 与 ASD、SCZ 和多个脑 IDP 相关。此外，我们还确定了一系列候选基因，这些基因涉及脑 IDP 与 MDD、ASD、SCZ、ALS 和高血压对的共同遗传学。我们的研究结果为脑部疾病和心血管疾病与脑 IDP 之间的遗传关系提供了新的见解，这可能为使用脑 IDP 预测疾病风险提供线索。
灰质体积决定精神分裂症患者的大脑年龄差距：一项 SHAP 研究
基于神经影像的脑年龄是一种通过机器学习 (ML) 预测生成的生物标记。脑年龄差距 (BAG) 通常定义为预测脑年龄与实际年龄之间的差异。研究一致报告称，精神分裂症 (SCZ) 患者的 BAG 呈阳性。然而，人们对哪些特定因素驱动基于 ML 的脑年龄预测知之甚少，导致对 BAG 的生物学解释有限。我们从三个公开数据库（COBRE、MCIC 和 UCLA）和一个早期精神分裂症的额外数据集（TOPSY）（82.5% 未接受治疗的首发样本）收集数据，并使用预训练的梯度提升树计算脑年龄。然后，我们应用 SHapley 加性解释 (SHAP) 来确定哪些脑特征会影响脑年龄预测。我们研究了每个特征和组的 SHAP 分数与 BAG 之间的相互作用。这些分析确定了总灰质体积（组 × SHAP 交互项 β = 1.71 [0.53; 3.23]; p 相关 < 0.03）是影响 SCZ 中观察到的 BAG 的特征，这些特征是最能预测大脑年龄的大脑特征之一。其他大脑特征在 SCZ 和 HC 之间的 SHAP 值也存在差异，但它们与 BAG 没有显著关联。我们将研究结果与非精神病性抑郁症数据集（CAN-BIND）进行了比较，其中相互作用并不显著。这项研究对于理解大脑年龄预测模型和 SCZ 中的 BAG 以及可能在其他精神疾病中的 BAG 具有重要意义。
代谢组谱图揭示了不同茶品种质量的组成差异
抽象茶厂在生物活性化合物中丰富，包括类黄酮，氨基酸，生物碱，萜类化合物和脂质，这些主要影响茶质量和口味。尽管有许多关于不同茶品种的代谢产物的研究，但其生物合成和调节的组成差异仍然是未知的。在这项研究中，使用靶向的代谢组学广泛的代谢组学，包括192个黄酮和28 neminds和28 amino，从根尖的芽中检测到505种代谢产物（'shuchazao'：'scz'：'scz'：'scz'：'huangkui'：'hk'和'hk'和'zijuan'：'zj'：'zj'。代谢产物分析表明，黄酮醇和花色苷主要以三种品种的糖苷形式分布，其中花青素及其糖苷主要在“ ZJ”中积累，表明与颜色属性有相关性。EGCG成为三种品种中最丰富的Flavan-3-ols化合物。l-茶氨酸代表主要的游离氨基酸，与1叶相比，主要集中在顶端芽中，但同样，脂质与游离氨基酸相似，主要是在三个品种的顶端芽中积聚。这些发现为遗传和代谢物多样性提供了宝贵的见解，从而增强了我们对茶叶特定代谢物的生物合成的理解。
支持向量机在 fMRI 数据作为精神分裂症诊断生物标志物中的应用：系统评价
作为精神疾病患者的神经影像学，对大脑功能和结构进行非侵入性测量是研究鉴别性生物标志物的有用且强大的工具。迄今为止，功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构性磁共振成像 (sMRI) 是最常用的技术，可提供关于大脑功能、结构及其连接的多种视角。最近，人们越来越关注将机器学习 (ML) 技术、模式识别方法应用于神经影像数据，以表征与疾病相关的大脑结构和功能改变并识别表型，例如，用于转化为临床和早期诊断。我们的目的是根据 PRISMA 声明提供系统评价，支持向量机 (SVM) 技术使用来自功能性磁共振成像的神经影像学数据作为输入，对 SCZ 患者和健康对照进行诊断区分。我们纳入了使用 SVM 作为 ML 技术对被诊断为精神分裂症的患者进行的研究。在筛选过程结束时，从最初的 660 篇论文样本中，选出了 22 篇文章，并纳入我们的评论中。与任何当前可用的评估或临床诊断方法相比，该技术可以成为一种有效、廉价且非侵入性的方法，用于在早期识别和检测患者，从而节省宝贵的时间。SVM 模型的更高精度和 ML 技术的新集成方法可以在疾病早期检测患有 SCZ 或其他主要精神疾病的患者或在不久的将来潜在地确定他们的神经影像学风险因素方面发挥决定性作用。
通过基因了解拷贝数变异：16p11.2 缺失和重复综合征的分子视角
神经发育障碍 (NDD) 包括广泛的病理状况，影响全球 4% 以上的儿童，具有共同的特征并呈现出多样化的遗传来源。它们包括临床定义的疾病，例如自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、运动障碍例如抽动症和图雷特综合症，但也包括更加异质性的疾病，例如智力障碍 (ID) 和癫痫。精神分裂症 (SCZ) 最近也被提出属于 NDD。NDD 的相对常见原因是拷贝数变异 (CNV)，其特征是染色体一部分的增加或丢失。在这篇综述中，我们重点关注 16p11.2 染色体区域的缺失和重复，这些缺失和重复与 NDD、ID、ASD 以及癫痫和 SCZ 有关。人类携带者呈现的一些核心表型可以在动物和细胞模型中重现，这也突出了 16p11.2 CNV 相关表型所依赖的显著神经生理和信号传导改变。在这篇综述中，我们还概述了 16p11.2 基因座内的基因，包括部分已知或未知功能的基因以及非编码 RNA。在调节与 16p11.2 缺失相关的一些病理表型方面，MVP 和 MAPK3 之间观察到了一种特别有趣的相互作用。阐明它们在细胞内信号传导中的作用及其功能联系将是设计 16p11.2 CNV 相关综合征新治疗策略的关键步骤。
肠道真菌群与神经精神疾病
在过去十年中，微生物群及其对健康的影响已得到广泛研究。肠道菌群已被公认为是健康状况的关键调节器，因此，其改变可导致多种疾病（D'Argenio 等人，2022）。研究人员主要关注肠道细菌菌群，往往忽略了真菌、病毒和寄生虫的作用。事实上，尽管真菌在肠道中占微生物总数的约 0.1%（Chin 等人，2020），但在与细菌和宿主细胞相互作用过程中产生的次级代谢产物对于免疫控制和代谢稳态至关重要。越来越多的研究强调了肠道菌群与精神疾病之间的密切关系，菌群失调在抑郁症、焦虑症、自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 和精神分裂症 (SCZ) 等疾病中起着关键作用 (Ahmed 等人，2024)。事实上，正常肠道菌群的失调会对人类产生负面影响，尤其是在生命的关键阶段，因为肠道微生物的表型和细菌种类数量都会随着年龄的增长而发生变化。肠道菌群代谢产物的变化会影响神经系统疾病、精神健康状况，甚至情绪稳定状态 (Jones 等人，2019)。新兴证据表明，肠道真菌群落与细菌群落一样，影响着微生物-肠-脑轴和心理健康结果，真菌群落的变化与精神分裂症（SCZ）、情绪障碍和自闭症（ASD）等疾病相关。本综述探讨了研究肠道真菌群落的技术局限性，并总结了肠道真菌群落与神经精神疾病之间联系的最新研究成果。
人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析
方法：行为和神经生理学测试是在被诊断为FEP（n = 20），精神分裂症（SCZ，n = 20），自闭症谱系障碍（ASD，n = 20）和健康对照受试者（n = 20）的人中进行的。五个平板电脑任务评估了不同的电动机和认知功能：效应子选择和心理旋转的手指识别，用于时间控制的节奏敲击，用于控制运动序列的控制/记忆的序列启动，手指攻击的多手指攻击以及用于视觉运动器控制的线跟踪。通过基于片剂的措施对FEP（来自其他组）的歧视与通过临床神经系统软迹象（NSS）进行了比较。皮质兴奋性/抑制作用和小脑脑抑制。
随机假手术的TDCS-FMRI研究协议
该研究被设计为随机，双盲，2臂并行组，假对照，试验。患有SCZ和认知障碍的48名参与者（通过一组执行功能测试测量）将随机分配以接收单个活动（n = 24）或假（n = 24）TDC（20分钟，3-ma）。分别在左和右DLPFC上分别将阳极和阴极电极放置。刺激与工作记忆任务同时发生，该任务恰好在TDC发作后5分钟开始。使用3 Tesla扫描仪（SIEMENS PRISMA模型）在主动和假TDC之后直接进行结构和静止状态（RS-FMRI）扫描，该扫描仪配备了64个通道头线圈。主要结果将是大脑激活的变化（衡量大胆响应）和工作记忆表现（准确性，反应时间）。
成人精神分裂症大脑中的神经元染色质景观与早期胎儿发育有关
图1：人脑中的种群尺度染色质可及性分析。a）从469个独特的供体中获得脑组织标本，其中包括精神分裂症（SCZ）（n = 157），BD（n = 77）和对照组（n = 235）。风扇分离出神经元和非神经元核，并进行了ATAC-SEQ分析以产生总共1,393个文库。b）Venn图显示了已识别OCR的细胞类型（左）和脑区域（右）（右）特异性。c）顶部：示意图显示增强器启动器链接。灰色盒子，浅灰色盒子和黑色箭头分别代表OCR，TSS和基因体。底部：饼图中的分布显示了注释到神经元（红色的阴影）和非神经元（蓝色）OCR的19,749个基因的分层。神经元中的精神分裂症OCR富含精神分裂症风险变体，我们接下来研究了与精神分裂症和BD相关的染色质可及性模式的变化