抽象目标食品成瘾是一种多因素疾病,其特征是对食物摄入的控制丧失,可能会促进肥胖症并改变肠道菌群组成。我们已经调查了肠道菌群在食品成瘾基础机制中的潜在参与。设计我们使用耶鲁食品成瘾量表(YFAS)2.0标准将小鼠和人类亚群中的极端食物成瘾分类,以识别与这种疾病脆弱性相关的肠道微生物群特征。的结果在与食物成瘾有关的肠道菌群特征中都显示出重要的相似性。标志表明,属于蛋白质细菌的细菌可能的非副作用以及放线杆菌对人类和小鼠的粮食成瘾发展的潜在保护作用。在上瘾的小鼠中观察到了上瘾的人类和蓝菌属中的blautia wexlerae的相对丰度降低。施用不可消化的碳水化合物,乳糖和鼠李糖(已知有利于蓝菌生长),导致小鼠粪便中Blautia的相对丰度与食物成瘾的显着改善并行。口服韦克斯莱氏症作为有益的微生物后,揭示了类似的改善。结论通过了解这种行为改变与肠道菌群之间的串扰,这些发现构成了对食品成瘾和相关饮食失调的未来治疗的一步。
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号由于其防欺骗功能而有望成为其他生物识别技术的替代品。先前的研究侧重于通过分析任务 / 条件特定的 EEG 来捕捉个体差异。这项工作尝试通过规范化相关方差来建模独立于任务 / 条件的生物特征签名。为了实现这一目标,本文扩展了基于子空间的文本独立说话人识别的思想,并提出了用于建模多通道 EEG 数据的新颖修改方法。所提出的技术假设生物特征信息存在于整个 EEG 信号中,并在高维空间中随时间积累统计数据。然后将这些高维统计数据投影到低维空间,生物特征信息得以保留。使用所提出的方法获得的低维嵌入被证明是与任务无关的。最佳子空间系统识别个体的准确率分别为 86.4% 和 35.仅使用 9 个 EEG 通道,在分别包含 30 名和 920 名受试者的数据集上实现了 9% 的准确率。该论文还深入分析了子空间模型在训练过程中对未见过的任务和个体的可扩展性,以及子空间建模所需的通道数量。
炎症性肠病(IBD)是一种影响胃肠道的慢性炎症性疾病。它威胁人类健康,并给社会带来很大的经济负担(Nakase等人2021),在过去的几十年中,发病率和患病率一直在增加(Nambu等人2022)。越来越多的研究表明,功能失调的免疫反应是肠道炎症和组织损伤的关键驱动力(Neurath 2019; Jiang等人。2022)。尽管IBD在肠道和气体界面中表现出来,但近年来,肠外表现(EIM)引起了很大的关注,这严重影响了IBD患者(Malik和Aurelio 2022)患者的生活质量。最近,作为EIM的牙周炎一直是一个问题(Malik和Aurelio 2022)。牙周炎是一种普遍且复杂的免疫感染性疾病,会引起牙周组织不可逆的炎症和牙齿结构的破坏(Abusleme等人2021)。破坏的宿主免疫稳态将促进牙周炎的发生和发展(Huang等人2021; Xu等。2021)。最近的研究表明,IBD患者表现出更严重的牙周炎(Schmidt等人2018)。牙周炎可能会在某些IBD患者中与临床症状较差相关(Imai等人2021)。研究
摘要 - 特定的发射极标识(SEI)是一项有希望的技术,可以在不久的将来增强大量设备的访问安全性。在本文中,我们提出了一个可重构的智能表面(RIS)辅助SEI系统,其中合法发射器可以通过控制RIS的On-Off状态来自定义SEI期间的通道指纹。在不失去通用性的情况下,我们使用基于接收的信号强度(RSS)欺骗检测方法来分析所提出的体系结构的可行性。具体来说,基于RSS,我们得出了SEI的统计属性,并提供了一些有趣的见解,这些见解表明RIS辅助SEI理论上是可行的。然后,我们得出最佳检测阈值,以最大程度地提高呈现的性能指标。接下来,通过RIS辅助SEI原型平台上的概念验证实验验证了所提出系统的实际可行性。实验结果表明,当传输源分别在不同的位置和同一位置时,性能提高了3.5%和76%。
schnorr签名方案的阈值变体最近由于其在加密货币上的应用而处于关注的焦点。However, existing constructions for threshold Schnorr signatures among a set of n parties with corruption threshold t c suffer from at least one of the following drawbacks: (i) security only against static (i.e., non-adaptive) adversaries, (ii) cubic or higher communication cost to generate a single signature, (iii) strong synchrony assumptions on the network, or (iv) t c + 1 are sufficient to generate a签名,即该计划的腐败门槛等于其重建阈值。特别是(iv)对于许多异步现实世界应用而言,这是一个严重的限制,在这些应用中,需要t c Ruffing等人提出的最新计划,烤。 (ACM CCS 2022)地址(III)和(IV),但仍未获得亚皮的通信复杂性和自适应安全性。 在这项工作中,我们介绍了Harts,这是结合所有这些Desiderata的第一个阈值Schnorr签名方案。 更具体地:Ruffing等人提出的最新计划,烤。(ACM CCS 2022)地址(III)和(IV),但仍未获得亚皮的通信复杂性和自适应安全性。在这项工作中,我们介绍了Harts,这是结合所有这些Desiderata的第一个阈值Schnorr签名方案。更具体地:
摘要:Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示,这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种(从Aplysiae到灵长类动物)中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现,在本概念论文中重新审视了它们,突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力,用于发育和认知机器人的智能解决方案。
摘要:Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示,这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种(从Aplysiae到灵长类动物)中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现,在本概念论文中重新审视了它们,突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力,用于发育和认知机器人的智能解决方案。
基因签名伏诺替纳斯特治疗[P.Adj; log2fc] DHRS9群集11 5.68E -05 [1.04] RABAC1群集11 1.77E -14 [0.69] ARHGAP48 MIC13 1.68E -03 [0.71] PTPRG MIC13 3.14E -03 [0.69] SCIN MIC13 + CLUSTER 11 1.40E -0.40E -02 [0.69] 1.55E -18 [0.83] ABCA1 IMG群集2+8 2.83E -04 [0.63] SLC38A6 IMG群集2+8 2.96e -04 [0.59] Lipa cluster 11/ mic3/ img cluster 2+8 5.92e -8 5.92e -04 [0.23] NPL CLUSTER 11/ MIC 3/ MIC 3/ MIC 3/ MIC 3/ IMRIMRIMRIMRIMRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRIMRIMRIMR REMR IMRR 2+8 3. 33. 3.3 3 3 3 3 33 3. 3. 33 EMR IMRIMRIMRIMRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRIMRRRIMRRIMRRR群集11/MIC3/IMG群集2+8 1.41E -02 [0.16]表2。IMG中伏诺替氏剂治疗引起的标记基因的摘要。IMG中伏诺替氏剂治疗引起的标记基因的摘要。
近年来,使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而,过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据,这些设置时间较长,且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术,并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪,并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的:DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证,以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性,可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE),在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE),在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分,在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分,在 DEAP 上取得了 1.769 的得分,在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。