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口服微生物群和代谢物衰老的造血干细胞生态位：迷你评论
造血干细胞（HSC）在衰老过程中会发生功能下降。老化的HSC的内在特征已被很好地描述，包括强骨髓偏置，总数增加以及移植过程中功能的降低。老化的骨髓微环境或利基市场对HSC的影响知之甚少。至关重要的是要了解衰老过程中利基市场的变化及其支持HSC的能力，因为这可能揭示了提高HSCIFTEMS所需的信号和机制。此外，异缘移植提供了一种测试年龄受体小众对年轻捐赠者HSC的影响的方法，相反，年轻的接受者利基市场对老年供体HSC的影响。重要的是，这些实验表明，如果受体小众群体老化，则供体HSC植入会减少，相反，年轻的小众可以使老化的供体HSC恢复活力。在这里，我们将重点介绍老化的HSC及其微环境之间的相互作用。我们将重点介绍当前的争议，研究差距和未来的方向。
识别和排名用于管理的数字解决方案...
通讯作者：shahabbayatzadeh@gmail.com https://doi.org/10.22105/mrpe.2025.499771.1137 被许可人。绩效评估的现代研究。本文为开放获取文章，根据知识共享署名 (CC BY) 许可条款和条件分发（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0）。
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
对强迫症的心理治疗和药理治疗的结构神经影像学标记的系统综述
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症（OCD）的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记（即形态计量学，结构连通性）和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物（平均研究总计n = 54±41.6 [范围：11-175] [范围：11-175]； OCD组n = 29±19±19±19），以及成人的脑海中，以及成人的脑海中，成人的脑海中，成人的脑海中，适用于Adection n = 29±19）。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内（3/5区域，2/8全脑研究）和眶额皮层（5/10区域，2/7全脑研究）中的显着关联是最常见的，但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明，复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果，可能需要更大的样本。多元方法（例如机器学习）也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
评估新型杀菌剂（FRAC组7、9、12）用于管理蔓越莓果实腐烂
蔓越莓水果腐烂（CFR）是一种主要的疾病复合体，显着影响蔓越莓作物，导致大量产量损失。在过去十年中，CFR越来越有问题，尤其是在高产和新品种中，据报道损失范围从50％到100％。此外，蔓越莓行业还面临着对使用广谱杀菌剂（例如Chlorothalonil和Mancozeb）的限制，因此需要探索替代管理策略。这项研究于2021年至2024年在马萨诸塞大学 - 阿默斯特蔓越莓站进行，评估了Frac组7、9和12的新型杀菌剂。单独测试并与硫代蛋白（FRAC 11）结合了活性成分 - 苯并叶二氟，pydi lumetofen，cyprodinil和流胞菌。这些杀菌剂在降低CFR发病率和提高产量方面的效率在蔓越莓品种“ Demoranville”，“ Ben Lear”和“ Stevens”和“ Stevens”上评估，并在Bloom早期和晚期阶段进行了应用。在2021、2023和2024中观察到果腐发生率和产量的显着差异。处理含有Pydi umetofen，pydi limetofen＆fludioxonil和Benzovindi Floupyr的处理，当与硫代蛋白结合使用时，始终导致较低的腐烂率和较高的产率。含有cyprodinil＆fludioxonil加上阿佐昔霉素的处理，仅在2021年进行了测试，也导致腐烂的发病率和较高的产率。这些发现突出了FRAC组7、9和12的新型杀菌剂的潜力，作为CFR管理的有效替代方法。他们的使用可以使CFR管理工具包多样化，减轻杀菌剂的耐药性并减少环境影响，从而解决了增加杀菌剂法规所带来的挑战。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
清洁灵活性是管理清洁电力系统的大脑
是最需要的，无论是在白天还是晚上●由于锂电池变得更容易生产，其成本大幅下降●快速创新意味着新的电池技术，如LFP（消除了对镍和钴的需求）和钠离子（消除了对锂的需求）正在迅速进入市场，带来成本和性能的巨大改进●模块化技术，可以在世界任何地方部署；在电网规模（高达几吉瓦）以及较小规模（几千瓦）的住宅或商业建筑中部署，以增强现场生产的能源消耗
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。