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对英国生物银行多基因风险评分（PRS）版本的性能和特性的系统评估
我们评估了英国生物银行（UKB）多基因风险评分（PRS）发行，一套针对28种疾病的PRS和25种定量性状，这些特征已在UKB的个人提供，使用统一的PRS评估管道。我们还发布了一个基准软件工具，以对同一疾病或性状的不同PRS进行类似类似的性能评估。广泛的基准测试显示了UKB版本中的PRS，以优于一组广泛的76个已发表的PRS。对于许多疾病和特征，我们还验证了一个单独的队列中的PRS算法（100,000个基因组项目）。在同一组个人上为53个特征的PRS可用性也允许对其性质进行系统评估，而这些PRS的功率增加为其潜在的临床益处增加了证据。
英国生物库中全基因组跨基因组分析产生新风险基因景
A.研究示意图（A1）概述了UKB的抑郁症结果，（A2）GWAS和GWAS后分析，以及（A3）在我们所有大家研究计划中的后续分析。B.遗传主成分分析（PCA）图显示了UKB参与者在前三个遗传PC上的相对位置。使用PCA，基于1000个基因组项目3期和人类基因组多样性项目的遗传相似性，将参与者分配给“遗传祖先”：欧洲/欧洲/欧洲/欧洲/欧洲中部/CSA，类似非洲/非洲/非洲/非洲的欧洲/欧洲/amr类似的美国/AMR般的美国/emr like，East-like类似于欧洲/欧洲，类似于欧洲/欧洲/欧洲，类似于欧洲/欧洲/欧洲/欧洲/欧洲/欧洲/欧洲基因组。C.指定的遗传祖先的样本量分布。D.非欧洲类群体中不同抑郁症结果的相对几率相对于欧洲样组，控制年龄，性别和UKB评估中心。
脑海：重新审视并重新构架机器学习工作流程
图1（a）各种单个模型在空间分辨率（R：4 mm/8 mm），平滑核（S：4 mm/8 mm）和组织段（GM，WM，NGM：非线性注册的模拟GM）方面有所不同。通过平均估计结果的结果表示为年龄偏差校正的MAE，以及在UKB 1子样本上进行的分析的预测年龄和时间表年龄之间的Pearson相关系数。显示了ML算法（RVR/GPR）的比较，以及降低降低的影响和脑组织的选择或它们的串联。BOLD中的结果表示相同的组合模型。（b）通过平均，加权平均或GPR堆叠来结束八个单个模型。为子样本和完整的UKB样本提供了结果。
使用观察性和遗传学知情分析，了解精神疾病，慢性低下痛疼痛和脊柱退行性疾病之间的合并症
精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病（SDD）和慢性低下痛疼痛（CLBP）方面具有重要意义。利用来自英国生物银行（UKB）31的数据和我们所有人的研究计划（AOU），我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响（酒精使用障碍，焦虑症，注意力缺陷多动障碍，躁郁症，躁郁症，33大麻大麻症，33大麻症障碍，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，后压力障碍，术后疾病障碍，以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型，多基因风险35评分（PRS）和一个样本的孟德尔随机分组（MR）来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析，以剖析精神疾病，SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人（UKB n = 37,745，AOU n = 3,477），仅受CLBP 39影响的人（UKB n = 15,496，AOU N = 23,325），受到了这两种情况的影响（UKB n = 11,463，AOU 40 N = 13,451） n = 117,162），观察性和遗传学41个知情分析强调，三个病例组的最强作用是酒精使用障碍，焦虑，抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外，精神分裂症及其PR似乎与CLBP，44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病，SDD和CLBP中共享的47。总而言之，这些发现支持48精神疾病，SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
通过群体脑成像发现表型
神经影像学可以对大脑进行无创的详细研究。通过数据驱动发现大脑群体变异模式，可能对早期疾病诊断和了解大脑非常有价值。由此产生的模式可以用作成像衍生表型 (IDP)，并可以补充现有的专家整理的 IDP。然而，群体数据集包含来自数千名受试者的许多不同结构和功能成像模式，带来了以前从未解决的计算挑战。这里，首次提出了一种多模态独立成分分析方法，该方法可扩展用于完整英国生物库 (UKB) 数据集中体素级神经影像数据的数据融合，该数据集很快将达到 100,000 个成像对象。这种新的计算方法可以估计群体变异模式，从而增强使用来自 UKB 和人类连接组计划的数据预测数千个表型和行为变量的能力。与广泛使用的分析策略、单模态分解和现有的 IDP 相比，高维分解实现了更高的预测能力。在 UKB 数据（14,503 名受试者，47 种不同的数据模态）中，确定了许多与非成像表型的可解释关联，包括与流体智力、惯用手和疾病相关的多模态空间图，在某些情况下，基于 IDP 的方法会失败。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
发现的多发性硬化症治疗的潜在靶标
“最热门的蛋白质之一是MLC1，这就是我们专注于它的原因，” Fau Erlangen-Nuremberg的联合首先作者Raffael Dahl说。联合首先作者Alicia Weier是波恩大学神经解剖学的博士生，并补充说：“此外，这是一个非常有趣的候选者，因为该蛋白质在星形胶质细胞和神经元上表达。联合首先作者Alicia Weier是波恩大学神经解剖学的博士生，并补充说：“此外，这是一个非常有趣的候选者，因为该蛋白质在星形胶质细胞和神经元上表达。mlc1也是glialcam的结合伙伴。”
临床科学人工智能视网膜血管测量用于预测循环死亡率、心肌梗塞和中风
摘要 目的 我们研究加入人工智能 (AI) 支持的视网膜血管测量 (RV) 是否能改善现有的中风、心肌梗死 (MI) 和循环死亡率风险算法。方法 AI 支持的视网膜血管图像分析处理了 88 052 名英国生物库 (UKB) 参与者（图像捕捉时年龄为 40-69 岁）和 7411 名欧洲癌症前瞻性调查 (EPIC)-诺福克参与者（年龄为 48-92 岁）的图像。提取了视网膜小动脉和小静脉宽度、曲折度和面积。在 UKB 中使用多变量 Cox 比例风险回归开发了循环死亡率、中风和 MI 的预测模型，并在 EPIC-Norfolk 中进行外部验证。使用乐观调整校准、C 统计量和 R 2 统计量评估模型性能。将 RV 添加到 Framingham 风险评分 (FRS) 中，以比较其对新发卒中和新发 MI 的表现，以及基于 RV、年龄、吸烟状况和病史（抗高血压/降胆固醇药物、糖尿病、现患卒中/MI）的更简单模型。结果 基于 65 144 名参与者（平均年龄 56.8 岁；中位随访期 7.7 年）开发了 UKB 预后模型，并在 5862 名 EPIC-Norfolk 参与者（分别为 67.6 年、9.1 年）中进行了验证。男性和女性循环死亡率预测模型的乐观调整 C 统计量和 R 2 统计量分别在 0.75–0.77 和 0.33–0.44 之间。对于新发卒中和 MI，在 FRS 中添加 RV 并未改善任何一个队列的模型性能。但是，更简单的 RV 模型的表现与 FRS 相同或更好。结论 RV 为血管健康的传统风险评分提供了一种替代预测生物标志物，无需采血或测量血压。需要进一步研究 RV 在人群筛查中的应用，以对高风险人群进行分类。
实验室研究结果支持减少神经炎症可能有助于对抗阿尔茨海默病的观点
“阿尔茨海默病涉及不同机制的复杂相互作用。其中之一就是神经炎症。这就是我们在研究中关注的。具体来说，我们通过药理学方法操纵了一种称为 NLRP3 炎症小体的分子复合物。它存在于小胶质细胞中，小胶质细胞是大脑的免疫细胞，”DZNE 研究小组负责人、英国国立大学先天免疫研究所研究员、波恩大学 ImmunoSensation2 卓越集群成员 Róisín McManus 博士说。
血浆蛋白质组学识别缺血性心脏病的药物靶标
angptl1¼血管生成素相关蛋白1; Asgr1¼Asialogoprotoin受体1; CC4D¼心脏图ÞC4D; CCL17¼C-C基序趋化因子17; ckb¼中国kadoorie生物库； EFNA1 ephrin-a1; F2R¼蛋白酶激活的受体1; Furin¼Furin; ID¼标识； IHD¼缺血性心脏病； MAF¼小等位基因频率； mmp3¼基质金属蛋白酶-3; OBP2B¼气味结合蛋白2b; PGF¼胎盘生长因子； reg1b¼岩性磷酸1-β;排序1¼Sortilin; tchem¼t化学; tclin¼t-t-linical; TFPI¼组织因子途径抑制剂； tnc¼tenascin; UKB¼UKBIOBACE。