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家庭人口老化对碳排放的影响
减少碳排放和人口老化是21世纪人类社会面临的两个主要挑战。根据中国家族小组研究（CFP）的数据，我们研究了人口衰老对家庭一级碳排放的影响以及这种影响的潜在机制。我们发现，老年人人口比例较高和户主年龄的家庭发射较少，并且在一系列内生性和鲁棒性测试中，这些结果被证明非常健壮和可靠。此外，人口衰老导致所有群体的碳排放减少；但是，与城市家庭相比，农村家庭对人口衰老更敏感。机制分析表明，人口衰老可以通过更节俭的生活态度并降低未来收入的预期来减少家庭碳排放，而由于老年人的环境意识较弱，它增加了碳排放量。总的来说，人口衰老对家用碳排放具有显着抑制作用。这项研究的发现有助于我们理解居民碳排放行为的微观机制，并为从人口结构的角度设计有针对性的策略设计了针对性的政策。
ntu-singapore-study-reveals new-lues-on-the-wow-ageing-
新闻新加坡新闻新加坡新闻新加坡新加坡新加坡的研究揭示了有关衰老如何改变脑细胞如何维护新加坡Nanyang Technological University，NTU Singapore的科学家团队的能力，这表明记忆编码的神经元 - 神经细胞之间的沟通 - 在脑中的神经细胞之间的神经细胞在负责维持记忆力的脑中的神经细胞中，可以使工作变得衰老，并开始衰老，并开始衰老。在自然通信中报道的这项研究的结果为人类思想的衰老过程提供了新的见解，并为维持老龄化个体的心理健康的疗法铺平了道路。科学家长期以来一直研究衰老对大脑执行功能的影响，例如较差的自我控制和工作记忆。虽然已经很好地确定记忆会随着人们的年龄增长而恶化，但尚不清楚在单个脑神经元级别上发生什么变化以引起这种变化 - 直到现在。先前的研究使用了死者的神经细胞，但是李孔习医学院（LKCMedicine）团队测量了活小鼠中个体神经细胞的实时活动。为了进行这些测量，团队采用了最近揭示的光学成像技术，使他们能够通过在工作记忆的背景下测量其神经活动来了解每个神经元的功能。在实验室实验中，NTU科学家研究了三个不同年龄段的小鼠（年轻，中年和年龄1岁的小鼠）如何回应需要记忆的任务。，但除此之外，他们还发现了老鼠的神经细胞的变化。研究人员表明，与年轻的小鼠，中年和老鼠相比，需要更多的培训课程来学习新任务，这表明记忆和学习能力从中年开始有所下降。
氧气在汽车级锂离子电池阴极中的作用：衰老的原子调查
由于其容量相对较高和能量密度而受到青睐。2同时，优势以较低的安全性和材料稳定性为代价。3具有较高的镍含量，这些材料可在结构劣化，氧气进化和电解质氧化的电势下运行，这些过程需要缓解以提供长期稳定电池。4但是，对劣化趋势的研究和理解正在挑战，因为它们不仅取决于材料的化学5（例如，Ni富含氧化物中的Ni含量，例如Lini X Mn Y Co Z O 2（NMC）和Lini X Co Y Al Z O 2（NCA），6种掺杂型，7,8和组成梯度9），也是在循环条件上，例如电荷状态（SOC）窗口，压力，压力，自行车速率等，10 - 12
在衰老和老年疾病的测量中，机器学习的应用：系统评价
在NCD，糖尿病，高血压，慢性肾脏疾病，癌症和心血管疾病中。 糖尿病在老年人群中非常普遍，机器学习已被广泛应用于检测，预测和识别疾病的危险因素。 研究已经基于有监督的ML（逻辑回归，XG提升，决策树等）开发了预测模型（39,40） 和一些研究使用聚类算法（如主成分分析），逻辑回归分类器和其他受监督的ML算法确定了相关的风险因素（41,42）。 通过使用基于人群的数据集（43）与高腰围（44），认知障碍（45）和睡眠和肺措施（46）等危险因素的关联开发育种模型（43）。糖尿病在老年人群中非常普遍，机器学习已被广泛应用于检测，预测和识别疾病的危险因素。研究已经基于有监督的ML（逻辑回归，XG提升，决策树等）开发了预测模型（39,40）和一些研究使用聚类算法（如主成分分析），逻辑回归分类器和其他受监督的ML算法确定了相关的风险因素（41,42）。通过使用基于人群的数据集（43）与高腰围（44），认知障碍（45）和睡眠和肺措施（46）等危险因素的关联开发育种模型（43）育种模型（43）
住房环境是否与更快的表观遗传老化有关？
摘要背景的许多方面与健康有关。然而，住房和健康之间的途径，尤其是住房的心理元素，知之甚少。表观遗传信息与社会调查数据一起提供了一个机会，可以使用DNA甲基化来探索生物衰老，这是住房影响健康的潜在途径。方法我们使用了英国家庭纵向研究的住房和DNA甲基化数据，与英国家庭小组调查的先前调查回答有关，涵盖了英国的成年人。我们探索了使用等级回归的当代和历史的表观遗传衰老与住房环境之间的关联。结果我们发现，住在私人房屋中与更快的生物衰老有关。Importantly, the impact of private renting (coefficient (SE) 0.046 years (0.011) vs owned outright, p<0.001) is greater than the impact of experiencing unemployment (coefficient 0.027 years (0.012) vs employed, p<0.05) or being a former smoker (coefficient 0.021 years (0.005) vs never smoker, p<0.001).当我们在分析中包括历史住房环境时，我们发现重复的住房欠款和暴露于污染/环境问题也与更快的生物老化有关。结论我们的结果表明，挑战性的住房环境通过更快的生物衰老对健康产生负面影响。但是，生物衰老是可逆的，强调了住房政策变化以改善健康的巨大潜力。
气候变化和老化：关键消息
气候变化增加了对所有类型的护理的需求，同时也有可能破坏护理和支持网络和系统。护理和护理工作被认为是向绿色经济体过渡的重要组成部分 - 但老年妇女在无薪和低薪护理工作中的重要作用以及对自然的护理，并不总是被认可。负担得起的，可访问的和优质的护理和支持是为全球衰老人口做准备的重要组成部分。气候变化也可能破坏许多人随着年龄的增长所需的护理和支持系统的可持续性。
免疫神经内分泌模式和对压力的反应。英国纵向衰老研究中的潜在概况分析
心理社会压力会干扰免疫系统、神经系统和内分泌系统之间的通讯信号，而这些信号旨在维持体内平衡。这种失调会在每个具有高病理风险的系统之间引发负反馈回路。在这里，我们探索免疫神经内分泌活动的模式和压力的作用。利用英国老龄化纵向研究 (ELSA) 的数据，我们首先使用潜在概况分析 (LPA) 在基于人群的队列中确定了免疫神经内分泌活动的潜在结构（以高敏感性 C 反应蛋白 [CRP]、纤维蛋白原 [Fb]、毛发皮质醇 [皮质醇] 和胰岛素生长因子-1 [IGF-1] 为指标）。然后，我们确定生活压力是否与不同免疫神经内分泌概况的成员身份有关。我们在四年期间 (2008-2012) 跟踪了 4,934 名男性和女性参与者，平均年龄为 65 岁。三类 LPA 解决方案与数据中潜在的免疫神经内分泌结构最吻合，其中 36%、40% 和 24% 的人口分别属于 1（低风险）、2（中等风险）和 3（高风险）。在调整遗传易感性、社会人口统计学、生活方式和健康状况后，与四年后的低风险情况相比，较高的压力暴露与属于高风险情况的风险增加 61%（RRR：1.61；95%CI=1.23-2.12，p =0.001），但与中等风险情况无关（RRR=1.10，95%CI=0.89-1.35，p =0.401）。我们的研究结果扩展了现有的关于心理神经免疫过程的知识，揭示了炎症和神经内分泌活动在老年人代表性样本中的聚集方式，以及压力暴露如何与随时间推移的免疫神经内分泌反应相关。
LFP和NMC锂离子电池化学的半经验老化模型
lfp和NMC化学家目前是锂离子家族中最相关的，并且具有更高的前景技术。本文分析了由日历和骑自行车老化引起的锂离子电池中容量衰减的建模过程。考虑到用于定义模型的主要参数的变化，开发了对LFP和NMC有效的在线老化估计模型：温度，充电状态以及电荷和排放率。通过将两种化学的性能与制造商和以前的衰老模型提供的数据进行比较，从理论上的角度来验证了该模型。提议的电池老化模型达到3％的最大相对误差，这取决于电池化学和指定的工作条件。开发了有关电池终止寿命的模型准确性的进一步分析。此外，从实验性的角度验证了模型性能，并在实验室中测试了NMC电池，达到低于5％的误差。此外，提出了一种参数化衰老模型的方法，以促进该模型在特定的电池中的应用。
表征生活方式因素与结构大脑测量之间的协方差模式_两个独立衰老队列的多变量复制研究
丹麦磁共振研究中心，功能和诊断成像与研究中心，哥本哈根大学医院 - 仪表板 - 室友和HVIDOVRE，丹麦B伦敦B伦敦伦敦数学数学学院，英国伦敦，C哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，丹麦医院，医院，哥伦比亚大学。哥本哈根，丹麦E临床医学研究所，哥本哈根大学医学和健康科学学院丹麦H丹麦H哥本哈根，沃恩福德医院，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国I辐射科学系，UMEå功能性脑成像中心（UFBI），Umeå大学，Umeå大学，瑞典
白质与年龄之间的脑范围范围的关联突出了林基微观结构在大脑衰老中的作用
注意：R 2，RMSE，MAE以格式平均值（标准偏差）显示，Pearson的相关性以格式相关评分为95％置信区间（下限，上限）。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据，即，除了在JHU地图集区域平均的指标外，平均多模式数据。缩写：Bria，贝叶斯旋转不变的方法； MAE =平均绝对错误； r 2 =解释的方差； rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述，请参见表S10。b关于最小相关的详细信息：BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173，MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。