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癫痫的严重程度与结节性硬化症复合物的婴儿的头围和生长速率有关
结节性硬化症复合物（TSC）是一种遗传疾病，其特征是细胞过度生长，在整个人体中产生Hamartomas或良性肿瘤。hamartomas通常在脑实质中最常形成，它们被称为块茎。TSC与70-90％的寿命癫痫患者和自闭症谱系障碍（ASD）患病率为40-50％有关（Portocarrero LKL，2018）。块茎中的异常细胞取代了健康细胞，而不是增加大脑中细胞的总数（Crino，2010年），并且有关头圆周长（HC）和宏观畸形（HC大于2个标准偏差高于平均值的HC）的报告是稀疏的（Fidler DJ，2000）。HC增加可能反映了脑实质体积和/或脑脊液（CSF）体积增加（Bartholomeusz HH，2002）。大型畸形以TSC和其他发育障碍的速度为14–29.7％，但仅此前尚未报道过TSC人群中的脑头畸形率（Fidler DJ，2000）（Webb DW，1996）。TSC中HC和癫痫之间的关系也没有先前研究过。
肾脏综合征研究网络（Neptune）匹配肾小球疾病中的基本原理和设计：为合适的患者设计正确的试验，今天
*通讯作者：帕文·雷迪（Pavan Reddy），丹·L·邓肯综合癌症中心，贝勒医学院，德克萨斯州77030，血液学和肿瘤学系，密歇根大学； 3110 CCGC，1500 E. Medical Center Drive，Ann Arbor，MI 48105-1942，美国，reddypr@med.umich.edu或pavan.reddy@bcm.edu，传真： +1-734-647-9271。＃这些作者同样贡献。作者贡献：P.R。构思了这项研究。K.S.，H.F.，I.H，A.K，M.R.M。 VDB。 和P.R. 计划，指导研究，分析数据并撰写手稿。 K.S.，H.F.，I.H.，M.B.S.，K.O.W.，E.L.，L.L。和Y.S进行了实验。 R.H.，A.K.，R.R.J。和G.D.分析了16S RNA序列实验。 C.L. 进行了实验和组织病理学分析。 M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。K.S.，H.F.，I.H，A.K，M.R.M。VDB。 和P.R. 计划，指导研究，分析数据并撰写手稿。 K.S.，H.F.，I.H.，M.B.S.，K.O.W.，E.L.，L.L。和Y.S进行了实验。 R.H.，A.K.，R.R.J。和G.D.分析了16S RNA序列实验。 C.L. 进行了实验和组织病理学分析。 M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。VDB。和P.R.计划，指导研究，分析数据并撰写手稿。K.S.，H.F.，I.H.，M.B.S.，K.O.W.，E.L.，L.L。和Y.S进行了实验。 R.H.，A.K.，R.R.J。和G.D.分析了16S RNA序列实验。 C.L. 进行了实验和组织病理学分析。 M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。K.S.，H.F.，I.H.，M.B.S.，K.O.W.，E.L.，L.L。和Y.S进行了实验。R.H.，A.K.，R.R.J。和G.D.分析了16S RNA序列实验。 C.L. 进行了实验和组织病理学分析。 M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。R.H.，A.K.，R.R.J。和G.D.分析了16S RNA序列实验。C.L. 进行了实验和组织病理学分析。 M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。C.L.进行了实验和组织病理学分析。M.H. 和T.M.S. 在结肠粘膜中进行了氧测量。 Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。M.H.和T.M.S.在结肠粘膜中进行了氧测量。Y.M.S. 生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。 P.R. 监督该项目。Y.M.S.生成了HIF1αFL/FL/FL VILCRE小鼠。P.R.监督该项目。
使用定量MRI成像
目标：多发性硬化症患者（PWM）的运动缺陷通常是不对称的，表明影响相应电动途径的局灶性病变的主要作用。[1]但是，病变负荷与物理残疾之间的关联在PWM中仍然适度。一个假设可能是严重的病变，即沿着电动路径的重斜向脱髓鞘与功能后果有关。材料和方法：在2个中心（NCT04220814）募集了60个复发式PWM和33个健康对照。病变。使用概率地图集重建完整的运动区，包括大脑和SC部分。[2,3]使用磁化转移率（MTR）近似病变严重程度，在不同区域沿不同区域计算，并使用基于HC的Z分数在体素水平上计算出病变，以识别严重的病变（阈值2 SD）。每个肢体功能运动后果。使用同时脑和宫颈SC MP2RAGE定量T1成像（QT1）重复分析。[4]结果：临床运动评分与成像之间的关联是适度的。上肢和下肢的CMCT与病变负荷和MTR呈正相关。严重病变在异常的PWM中比正常CMCT观察到更频繁的病变（例如，主要发现是使用QT1复制的，但程度较小。：上肢正常/异常CMCT的严重病变：38.1/80.8％；在下肢：33.3/93.9％；所有p's <.001），但与临床运动评分状态相关（所有p's> .1）。多变量逻辑回归模型表明，SC中存在严重病变的存在与仅在下肢中患有异常CMCT的风险增加有关（p <.001）。结论：PWMS中的电动机评估具有挑战性，临床运动评分可能缺乏灵敏度，而CMCT被证明是整个CST完整性的可靠反映。假设肢体的延长CMCT仅通过在相应的电动途径上至少存在严重的病变来解释，仅在下肢上证实了一个严重的病变，并且需要使用更具体的髓磷脂含量生物标志物进行进一步的研究。参考文献：[1] Sechi E.等，神经病学，2019年； [2] Kerbrat A.等，2020，大脑； [3] De Leener B.等人，Neuroimage，2018年； [4] Forodighasemabadi A.等，Magn Reson Imag，2021。致谢：这项研究得到了ARSEP和Corect
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
全球变暖对病毒性疾病严重程度的影响
摘要：随着人口不断增长，粮食安全仍然是未来几年的核心问题。食品生产对环境的影响程度促使人们评估从肉类到鱼类和海鲜的饮食转变对环境和健康的好处。水产养殖可持续发展的主要问题之一是气候变暖导致的动物传染病的出现和传播。我们进行了一项荟萃分析，以调查全球变暖对养殖水生动物因病毒感染导致的死亡率的影响。我们发现温度升高和病毒毒力增加之间存在正趋势，水温每升高 1 ◦ C，感染 OsHV-1 的牡蛎死亡率增加 1.47-8.33%，感染 CyHV-3 的鲤鱼死亡率增加 2.55-6.98%，感染 NVV 的鱼死亡率增加 2.18-5.37%。我们认为全球变暖将带来水产养殖业病毒性疾病爆发的风险，并可能危及全球粮食安全。
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
根据颅内神经活动解读抑郁症的严重程度
就社会、经济和公共卫生影响而言，精神和认知障碍是我们面临的最具挑战性的疾病之一。这一挑战在很大程度上源于它们的异质性和复杂性——异质性在于这些疾病在个体间的表现差异很大，复杂性在于缺乏客观的生物标志物，对潜在的神经生理机制的理解有限。与精神和认知障碍有关的网络通常包括前额叶区域(1,2)，这是进化最快的区域，在非人类动物中建模尤其具有挑战性(3)。为了治疗性地调节这些功能失调的回路，我们必须全面了解它们的病理生理学。鉴于非侵入性方式的分辨率和特异性相对较低，在人类中完成这一“回路解剖”任务的最精确工具是电生理记录和颅内电极刺激。在这里，我们应用这种方法来研究一种常见且负担沉重的疾病——抑郁症的神经生理学基础(4)。
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
代谢紊乱的严重程度可预测院外心脏骤停后的存活率以及从体外生命支持中获益的可能性
即使进行了最佳的胸外按压，心输出量仍然会降低。人们预计，体外生命支持 (ECLS)（包括机械循环支持）的应用将改善 OHCA 的临床结果。然而，将 ECLS 与常规 CPR 进行比较的观察性研究和临床试验结果各不相同，且结论尚无定论。5-8 鉴于临床证据有限，目前的临床指南并未明确支持将 ECLS 用于 OHCA。9-11 尚未明确界定能从 ECLS 中受益的最佳患者群体。当常规 CPR 失败且可以实施 ECLS 时，建议使用 ECLS 作为抢救疗法。因此，需要进行个性化评估以选择最有可能从 ECLS 中受益的患者。12 各种临床参数，包括年龄、心脏骤停特征（如复苏持续时间）、目击者心脏骤停、初始可电击心律，已被提出作为 ECLS 的选择标准。13 然而，这些标准容易产生偏见，并且定义启动 ECLS 的阈值可能具有挑战性。