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现实世界中隐性关联的任务，用于研究思想感知：社会机器人技术的见解
响应着对人类机器人相互作用（HRI）研究中隐式测量的增强需求的响应，对涉及物理呈现机器人的研究的需求以及从实验室实验到更自然主义调查的过渡的呼吁，我们引入了现实世界中隐藏的关联任务（RW-AIT）。本报告概述了RW-IAT的多功能方法；强调其出现现实生活刺激并捕获行为数据的津贴，包括以受控方式跟踪响应时间和鼠标跟踪指标。样本分析重点是Hu Man演员与胡椒机器人之间的交流和非交流行动，揭示了对代理机构的明显效率，并体验了思想感知的维度。我们认为，我们提出的方法将有助于在现实世界中的HRI中进行生态有效的研究。
使用患者来源的诱导性多能干细胞研究神经精神疾病的机会和局限性
神经精神疾病影响着全球很大一部分人口，迫切需要了解这些毁灭性疾病的发病机制并开发新的和改进的治疗方法。然而，多样化的症状加上复杂的多基因病因，以及人类大脑中与疾病相关的细胞类型的有限获取，是机械疾病研究的主要障碍。传统的动物模型，如啮齿动物，受到大脑发育、结构和功能固有物种差异的限制。人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 技术的进步为神经精神疾病的新发现提供了平台。首先，基于 hiPSC 的疾病模型使在分子、细胞和结构层面上对精神疾病进行前所未有的研究成为可能。其次，来自已知遗传、症状和药物反应特征的患者 hiPSC 提供了重现相关细胞类型发病机制的机会，并为了解疾病机制和开发有效治疗方法提供了新方法。第三，基因组编辑技术扩展了 hiPSC 生成模型的潜力，以阐明罕见单基因和复杂多基因精神疾病的遗传基础，并确定基因型和表型之间的因果关系。本文我们回顾了使用各种 hiPSC 衍生模型系统研究精神疾病的机会和局限性。
《癌症生物学年度评论》研究从慢性损伤到食管腺癌的进展
癌症研究旨在了解恶性转化的生物学原理。最近，食管腺癌 (EAC) 的发病率急剧上升，如果我们了解其原因和方式，我们将能够更好地进行诊断、预后、检测、预防和干预。大多数恶性肿瘤进展的最初阶段是最难研究的。人们认为癌症的发生是一种相对罕见和偶然的事件，其发生的位置和时间通常不为人知。在我们体内数以万亿的体细胞中，只有少数细胞会走上恶性肿瘤的道路。然而，慢性炎症会产生一种化生病变，这种病变与 EAC 发病率增加直接相关，从而提醒我们进展开始的时间和地点，并使我们能够研究其生物学原理。我们描述了最近的研究，这些研究确定了进展为 EAC 的基质细胞和上皮细胞之间的协调作用。
利用高分辨率三维光学显微镜成像研究小鼠全脑血管的进展
虽然免疫组织化学和电子显微镜研究也揭示了 NVU 主要参与者的重要见解，但这些方式通常仅限于局部大脑区域，因为它们不易应用于全脑研究。然而，一些研究表明，同侧皮质不同区域的细胞组成、能量需求以及多种功能存在很大差异，更不用说大脑的其余部分了。14、15 这表明一个大脑区域的血管特征和组织可能不适用于其他大脑区域。因此，需要对脑血管组织和大脑区域异质性进行网络级和全脑研究，以更好地了解它们的关键功能以及病理条件下的任何潜在脆弱性。幸运的是，技术创新为小鼠全脑脑血管映射研究铺平了道路。虽然方法列表在不断增加，但这里的重点将包括当前几种细胞分辨率离体成像方法的改编，这些方法可以大致分为连续切片的块面成像和光片荧光显微镜 (LSFM)。我们还将讨论作为成像过程不可或缺的一部分的样品处理和血管标记策略。这些成像模式提供了研究脑血管系统细节的方法，每种方式都有自己的优点和局限性。重要的是，这些研究在技术上具有挑战性，不仅在成像方面，而且在需要高水平计算技能的分析流程方面。鉴于此，以及这些模式的快速扩展和我们对脑血管系统重要性的理解，综合最近研究工作中获得的知识和资源已成为必要。
研究细菌及其病毒如何帮助我们找到解决抗生素耐药性问题的解决方案？
Tracy的实验室正在使用各种技术研究细菌包膜与抗生素耐药性之间的关系。“我们在细菌遗传学上做了很多工作，”特雷西说。“这涉及寻找具有抗生素耐药性的突变细菌，并研究了哪些基因已突变以及它们如何修饰包膜。”该团队还使用生物信息学和基因组测序技术，涉及比较许多细菌突变体的基因组并使用计算工具来了解遗传突变如何影响其特征。“与此同时，我们使用了许多分子生物学技术，” Tracy说。“一旦我们确定了感兴趣的基因，我们就可以设计特定的突变并将其引入细菌染色体中，以了解它们如何影响抗性。”
母亲依恋对高级中学级学习的女学生的心理免疫的影响
摘要：依恋可以理解为主要护理人员（母亲）与孩子或婴儿之间形成的持久，深厚的情感纽带，尤其是在人类需要联系和寻求情感，爱与安全的人类需求中产生的早期。可以看出，早期的依恋经历会影响我们成年人的行为和关系。母女的依恋是一种独特的依恋形式，在母女的依恋模型下进行了研究，可帮助我们探索和了解跨时代，文化和地区的母女关系的依恋需求。当前的研究不关注母亲和女孩之间的代际依恋，而是试图研究性别作为独立变量对2160名青少年（N1（Boys）= 1080; n2（n2（女孩）= 1080）在高级中学阶级（XI类）（XI类）Delhi ncr ncr ncr ncr ncr nccr和Dellhi ncr学习的影响。它还旨在研究母亲依恋作为独立变量对青少年心理免疫（PI）以及女孩在女孩中的影响，特别是使用线性回归分析。可以看出，性别在影响母亲的依恋方面没有重要作用，尽管据报道，在避免或不安全的依恋方面，与男孩相比，女孩表现出比男孩更小的外在行为。但是，母亲的依恋在从童年到成年的过渡阶段影响学生的PI中起着重要作用。这项研究揭示了应对行为，日常压力管理和青少年的心理健康与孕产妇的依恋密切相关，尽管没有发现母亲的依恋会显着影响女学生的PI。需要精神卫生专业人员更好地了解母女关系的复杂性，从而有助于培养需要提供更好的指导和咨询服务，母亲更健康的衰老，更好的心理健康和女性情感健康的需求。
用于研究复杂人类疾病的新型方差分量 TWAS 方法，应用于阿尔茨海默氏痴呆症
转录组关联研究 (TWAS) 已广泛用于整合转录组和遗传数据来研究复杂的人类疾病。在缺少转录组数据的测试数据集中，传统的两阶段 TWAS 方法首先通过创建加权和来估算基因表达，该加权和将 SNP 与其相应的顺式 eQTL 对参考转录组的影响聚合在一起。然后，传统 TWAS 方法采用线性回归模型来评估估算基因表达与测试表型之间的关联，从而假设顺式 eQTL SNP 对测试表型的影响是 eQTL 对参考转录组的估计影响的线性函数。为了提高 TWAS 对这一假设的稳健性，我们提出了一种新颖的方差分量 TWAS 程序 (VC-TWAS)，该程序假设顺式 eQTL SNP 对表型的影响是随机的（方差与相应的参考顺式 eQTL 效应成比例）而不是固定的。 VC-TWAS 适用于连续和二分表型，以及个体层面和汇总层面的 GWAS 数据。使用模拟数据，我们表明 VC-TWAS 比基于两阶段负担检验的传统 TWAS 方法更强大，尤其是当 eQTL 遗传效应对测试表型不再是其 eQTL 遗传效应对参考转录组的线性函数时。我们进一步将 VC-TWAS 应用于个体层面（N = ~3.4K）和汇总层面（N = ~54K）的 GWAS 数据来研究阿尔茨海默病 (AD)。利用个体层面的数据，我们检测到了 13 个显著的风险基因，包括 6 个已知的 GWAS 风险基因，例如 TOMM40，而传统 TWAS 方法却遗漏了这些基因。利用汇总级数据，我们检测到 57 个仅考虑顺式 SNP 的显著风险基因和 71 个同时考虑顺式和反式 SNP 的显著风险基因，这也通过个体级 GWAS 数据验证了我们的发现。我们的 VC-TWAS 方法已在 TIGAR 工具中实现，供公众使用。
miRNA，miRNA簇和异构体在结直肠癌中癌症干细胞种群发展中的作用。
抽象的背景和目的：隆胺胺是己糖酶II抑制剂，作为抗癌分子，在临床试验中广泛探索。有限的信息占据了有关稳定性指示方法的占上风，这些方法可以确定在压力条件下强制降解隆替胺的降解。因此，我们报告了快速，敏感，可重复且高度准确的液相色谱和质谱法来分析孤立胺降解的使用。实验方法：使用同位物50:50水：具有0.1％甲酸的乙腈可以检测到lonidamine，可以在260 nm wavel的紫外（UV）检测器中，使用lonidamine检测Xbridge beh屏蔽层反向相C18列（2.5 µm，4.6×75 mm）。发现/结果：对于基于串联的液态色谱 - 质谱法（LC-MS）-UV检测，获得了R²> 0.99的线性曲线。这项研究证明（目前是由等司法洗脱的），基于LC-MS的检测具有相对较高的灵敏度（S/N（10 ng/ml）：220和S/N（20 ng/ml）：20 ng/ml）：分别在较低的检测和定量水平下的精度。除了开发LC-MS方法外，我们还报告说，当前方法是稳定性的，并表明在所有三个应力条件下，隆丹明随着时间的流逝会降解；酸性，碱性和氧化。结论和含义：与高性能液相色谱（HPLC）-UV检测结果相比，基于LC-MS的lonidamine的定量被证明是一种更好的方法。关键字：强制退化； LC-MS;隆田胺；稳定性表示。这是关于使用LC-MS方法研究lonidamine强迫降解的稳定性指示方法的第一份报告。
基于大脑活动、注视和情境的移动文本输入自我修复自动更正研究平台
摘要 自动更正是移动文本输入的标准功能。虽然最先进的自动更正方法的性能通常相对较高，但发生的任何错误都很麻烦，会中断文本输入流程，并挑战用户对过程的自主性。在本文中，我们描述了一个旨在自动识别和修复自动更正错误的系统。该系统包括一个多模态分类器，用于根据大脑活动、眼神注视和上下文信息检测自动更正错误，以及一种通过替换错误更正或建议替代方案来修复此类错误的策略。我们将这两个部分集成到一个通用的 Android 组件中，从而提出了一个研究自我修复端到端系统的研究平台。为了证明其可行性，我们进行了一项用户研究来评估我们方法的分类性能和可用性。
解读非编码变异：研究其在基因调控和人类疾病中的作用的最新方法
全基因组关联研究 (GWAS) 已经绘制了非编码基因组中 90% 以上的疾病和数量性状相关变异。非编码调控 DNA（例如启动子和增强子）和 RNA（例如 5 ′ 和 3 ′ UTR 和剪接位点）对于调节时间和组织特异性基因表达至关重要。非编码变异可能会通过改变顺式调控元件的分子识别影响生物体的表型，从而导致基因失调。然而，确定非编码变异、基因调控和人类疾病之间的因果关系仍然具有挑战性。已经开发了实验和计算方法来了解转录和转录后水平上非编码变异干扰所涉及的分子机制。本综述讨论了评估疾病相关单核苷酸变异 (SNV) 的最新方法，并确定了它们对转录因子 (TF) 结合、基因表达、染色质构象、转录后调控和翻译的影响。