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根据机器学习应用程序的微生物组数据的全面概述：分类，可访问性和未来方向
宏基因组学，代谢组学和元蛋白质组学通过将独立的见解与其组成和功能潜力提供了无关的见解，从而显着提高了我们对微生物群落的了解。然而，这个领域的一个关键挑战是缺乏与原始数据相关的标准和全面的元数据，从而阻碍了执行强大的数据分层并考虑混杂因素的能力。在这篇全面的综述中，我们将公开可用的微生物组数据分为五种类型：shot弹枪测序，扩增子测序，元转录组，代谢组和元蛋白质组数据。我们探讨了元数据对数据再利用的重要性，并解决了收集标准化元数据的挑战。我们还评估收集宏基因组数据的现有公共存储库的元数据收集的局限性。本综述强调了元数据在解释和比较数据集中的重要作用，并强调了对标准化元数据协议的需求，以充分利用元基因组数据的潜力。此外，我们探讨了在元数据检索中实施机器学习（ML）的未来方向，并为有前途的途径提供了对微生物群落及其生态作用的更深入了解。利用这些工具将增强我们对各种生态系统中微生物功能能力和生态动态的见解。最后，我们强调了ML模型开发中至关重要的元数据作用。
神经影像学促进亨廷顿氏病的临床试验：EHDN成像工作组的当前意见
摘要。神经影像越来越多地包括在亨廷顿疾病（HD）的临床试验中，从参与者选择和安全监测到疾病改良的证明，从参与者选择和安全监测到疾病。选择适当的方式和相关分析工具需要仔细考虑。代表EHDN成像工作组，我们提出了有关将神经影像纳入高清试验的实用性和未来前景的当前意见。涵盖结构 - 功能 - 功能和扩散的关键成像方式 - MRI，灌注成像，正电子发射断层扫描，磁共振光谱和磁脑摄影，我们解决了如何在HD试验中使用神经影像，以：1）辅助患者选择，富集患者，富集，富集，富集，富集，层次，层次，层次，层次，安全性监测和安全性； 2）展示生物分布，目标参与和药效学； 3）提供疾病改良的证据； 4）了解治疗后大脑重组织。我们还提出了将研究方法论转化为临床试验环境的挑战，包括设备要求和成本，获取和分析的标准化，患者负担和侵入性以及结果的解释。我们得出的结论是，在适当考虑模式，研究设计和分析的情况下，成像具有巨大的潜力，可以促进HD中有效的临床试验。
人工智能在早期癌症诊断中的作用
摘要：提高早期癌症确诊患者比例是世界卫生组织的首要任务。在许多肿瘤群体中，筛查计划已导致生存率提高，但患者选择和风险分层是关键挑战。此外，人们担心诊断人员有限，特别是在 COVID-19 大流行的情况下，这给病理学和放射学服务带来了压力。在本综述中，我们讨论了人工智能算法如何帮助临床医生 (1) 筛查有癌症风险的无症状患者，(2) 调查和分类有症状的患者，以及 (3) 更有效地诊断癌症复发。我们概述了主要的人工智能方法，包括逻辑回归等历史模型以及深度学习和神经网络，并重点介绍了它们的早期诊断应用。许多数据类型适合计算分析，包括电子医疗记录、诊断图像、病理切片和外周血，我们提供了如何利用这些数据诊断癌症的示例。我们还讨论了人工智能算法的潜在临床意义，包括目前临床实践中使用的模型概述。最后，我们讨论了潜在的局限性和缺陷，包括道德问题、资源需求、数据安全和报告标准。
靶向蛋白质组学用于监测肝病中的一碳代谢
摘要：肝脏疾病每年在全球造成约200万人死亡，并且在过去十年中发生了不断发病的率。肝脏疾病的危险因素包括饮酒，肥胖，糖尿病，肝毒性物质（如霉素）的摄入，病毒感染和遗传决定因素。肝癌是第六大流行的癌症，是死亡率的第三个（男性第二）。低存活率（5年内少于20％）部分用晚期诊断来解释，这表明需要新的早期分子生物标志物。单碳代谢会整合叶酸和蛋氨酸循环，并参与必要的细胞过程，例如氧化还原稳态维持以及通过产生中间代谢物（如半胱氨酸和S-腺苷甲氨酸）来调节甲基化反应。单碳代谢具有组织特定的构造，在肝脏中，参与的酶大量表达 - 维持肝细胞分化的要求。有针对性的蛋白质组学研究表明，肝细胞癌和肝硬化的显着不同，这表明监测一碳代谢酶可用于肝病患者的地层分层，并为其临床管理开发精确的药物策略。在这里，描述了对肝病中一种碳代谢的重编程，并讨论了质谱对跟进这些改变的作用。
髓母细胞瘤癌症干细胞靶向治疗概述及最新进展
摘要简介：髓母细胞瘤是一种胚胎性小圆形蓝细胞肿瘤，主要发生在后颅窝，是儿童中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，需要综合强化治疗才能治愈。原发病儿童的 5 年总生存率约为 75%，但复发性疾病的预后非常差。最近的进展已经确定了预后良好的分子亚组，5 年总生存率 >90%，以及预后非常差的亚组，总生存率 <50%。分子亚型使患者的风险分层更加复杂，但针对最高风险患者的新疗法尚未改善预后。针对癌症干细胞可能会改善预后，目前有几种候选靶点和新型药物正在研究中。涵盖的领域：我们讨论髓母细胞瘤的流行病学、生物学、治疗方式、风险分层和分子亚群分析、亚群与发育生物学之间的联系、髓母细胞瘤中的癌症干细胞生物学，包括先前描述的癌症干细胞标记物和当前文献中提出的靶向治疗。专家意见：了解髓母细胞瘤中的癌症干细胞将推动针对肿瘤内最难治疗的细胞的治疗，从而降低治疗难治性和复发性疾病的发病率。
概述和靶向髓母细胞癌干细胞靶向的最新进展
摘要简介：髓母细胞瘤是一种主要在后窝出现的胚胎小圆形蓝色细胞肿瘤，是儿童中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，需要强化的多模式治疗以治愈。原发性疾病儿童的总5年生存率约为75％，但复发性疾病的结果很差。最近的进步已经确定了具有良好预后的分子亚组，总生存率> 90％，预后较差，总生存率<50％的亚组。分子亚型允许对患者进行更复杂的风险分层，但是针对最高风险患者的新治疗方法尚未改善预后。靶向癌症干细胞可能会改善预后，并且正在研究一些候选靶标和新药物。所涵盖的区域：我们讨论髓母细胞瘤流行病学，生物学，治疗方式，风险地层和分子亚组分析，亚组与发育生物学之间的联系，髓母细胞瘤中的癌症干细胞生物学，包括先前描述的癌症干细胞标记物，并在当前文献中提出了靶向治疗。专家意见：对髓母细胞瘤中癌症干细胞的理解将推进针对肿瘤内治疗最大细胞的疗法，因此减少了治疗难治性和复发性疾病的发生率。
海山尾流的能量学。第二部分：波浪通量
人们认为，海山通过非稳定尾流过程和产生内波来促进海洋混合，内波从海山传播出去，然后断裂。对于均匀正压流 U 中的理想孤立海山（特征宽度为 D 和高度为 H ），研究了这些过程的相对重要性。使用一系列科里奥利参数 f 和浮力频率 N，以便考虑低弗劳德数（ U / NH ）和低罗斯贝数（ U / fD ）的宽参数空间。结果表明，在这一参数空间范围内，涡旋过程在能量上主导内波能量通量。专门研究了内波场，将其划分为稳定背风波和非稳定尾流产生的波。结果发现，现有的分析理论无法解释背风波能量通量。然后将 Smith 的背风波模型扩展到低弗劳德数区域，并考虑旋转的影响。虽然此前的强分层实验表明，只有障碍物的顶部 U / N 会产生内波，但旋转的影响似乎会改变这种造波高度。一旦修改 U / N 高度以考虑旋转，扩展的 Smith 模型就可以合理准确地再现背风波能量通量。
1型糖尿病的血糖监测装置
血糖监测构成了1型糖尿病（T1D）临床管理中的关键元素，这是一种全球升级的代谢障碍。连续的葡萄糖监测（CGM）设备在优化血糖控制，缓解不良健康结果并增强了T1D侵害的个体的整体生活质量方面表现出了有效性。该领域的最新进展涵盖了电化学传感器的重新发现，从而增强了血糖监测的有效性。这一进步使患者能够对自己的健康进行更大的控制，从而减轻与病情相关的负担，并为医疗保健系统的整体减轻做出贡献。引入新型医疗设备，无论是源自现有原型还是作为创新创造的来源，都必须遵守食品药品监督管理局（FDA）规定的严格批准过程。通过其相关风险进行分层的各种设备分类，决定了不同的批准途径，每种途径以不同的时间表为特征。这篇评论强调了主要基于电化学传感器的血糖监测设备的最新进展，并阐明了他们在FDA批准方面的监管旅程。创新的非侵入性血糖监测设备的出现具有保持严格的血糖控制的希望，从而防止了与T1D相关的合并症，并延长了受影响个体的预期寿命。
通过立体定向放射外科治疗和癌症靶向治疗的协同作用改善脑转移瘤的治疗效果
脑转移瘤是中枢神经系统最常见的恶性肿瘤 ( 1 )。脑转移瘤的发病率是原发性中枢神经系统 (CNS) 脑肿瘤的 10 倍，占所有癌症患者的 20% 至 40%，在美国每年有超过 100,000 名新患者 ( 2 – 4 )。随着治疗方法的改进、无神经系统症状患者筛查的增加以及患者寿命的延长，脑转移瘤的发病率持续上升。长期以来，血脑屏障一直对传统化疗药物进入脑部并有效治疗这些病变构成挑战。因此，迄今为止，主要治疗方法包括手术、立体定向放射外科 (SRS) 和全脑放射治疗；全身疗法的作用有限 ( 5 )。目前，脑转移瘤患者的治疗方案包括按症状分层，以及按数量（单个病灶、寡转移、多转移）和大小分层疾病负担（6、7）。有症状且体能状态较差的患者通常仅接受最佳支持治疗即可获益（8）。有症状且体能状态良好的患者除了接受全身治疗（传统化疗、免疫疗法和/或靶向分子疗法）外，还可能接受手术和/或放疗（SRS、低分割放射外科或全脑放疗），具体取决于转移瘤的数量和大小
恒星对流的普朗特数依赖性
背景。在恒星对流区中，运动粘度与热扩散率之比，即普朗特数，远小于 1。目的。这项工作的主要目标是研究对流流动和能量传输的统计数据与普朗特数的关系。方法。采用笛卡尔几何中可压缩非旋转流体动力对流的三维数值模拟。对流区 (CZ) 位于两个稳定分层的层之间。在大多数情况下，熵波动扩散的主要贡献来自亚网格尺度扩散率，而平均辐射能量通量则由采用 Kramers 不透明度定律的扩散通量介导。在这里，我们分别研究上流和下流的统计和传输特性。结果。体积平均均方根速度随普朗特数的减小而增加。同时，下行流的填充因子会降低，导致在较低的普朗特数下，下行流平均会更强。这导致对流过冲对普朗特数有很强的依赖性。速度功率谱不会随着普朗特数的变化而发生明显变化，但对流层底部附近除外，因为那里垂直流占主导地位更为明显。在最高雷诺数下，速度功率谱与 Bolgiano-Obukhov k − 11 / 5 的兼容性比与 Kolmogorov-Obukhov k − 5 / 3 的兼容性更好