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在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
重新发现Josef Popper-Lynkeus和他的In
摘要的奥地利工程师，哲学家和政治经济学家Josef Popper-Lynkeus（1838-1921）是维也纳晚期启蒙运动的著名公共知识分子。在本文中，我们发掘并探索了Popper-Lynkeus的社会计划。它试图实施社会征兵，以无条件地保证每个人的基本商品和服务水平。我们评估了Popper-Lynkeus所谓的“理性”建议以及对经济学学科的预期后果所提供的经济和道德辩护。最后，基于我们对“无条件性”不同概念的拆卸重重，我们阐明了Popper-Lynkeus的社会计划与当代基本收入的当代建议之间的差异和差异，这两者都成为传统福利国家的替代方案。
生成的人工智能：发现其环境和社会成本
研究人员主张立即采取行动来减轻这些影响。提出的措施包括节能AI培训，可持续的硬件设计，改善的劳动条件和包容性治理框架。开发人员和政策制定者的透明度至关重要，并建议对Genai的环境和社会足迹进行强制性报告。
对从Covid-19气味丧失恢复的患者的定量和定性嗅觉功能障碍和其他症状的随访
Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃
发现善良的家庭健康有限责任公司
我们的主要目标是在您最需要我们的时间里为您服务，从而对您的生活产生重大影响。家庭保健机构的数量正在增长，但是我们是最好的，有几个原因；我们支持个人及其家人支持终身计划，并与他人一起创造和促进个人的机会，使个人充分参与其社区的重要成员。发现善良将结合并采用有益健康的观念，即赋予个人及其家族的能力，支持和合作，以实现目标。我们的承诺是通过教育，职业，社交技能和临床干预来为我们的个人服务，以其热情和个人目标服务。
从急性发作期间出现厌食症的Covid-19的患者具有行为，功能和结构性脑改变
从Covid-19中恢复的患者通常表现出认知和大脑改变，但是这些改变的特定神经病理学机制和危险因素仍然难以捉摸。鉴于Covid-19的重大全球发病率，识别可以区分有培养媒介或长期大脑改变风险的个体的因素对于确定后续护理的优先级至关重要。在这里，我们报告了100名患者的发现，这些患者在19009年大流行期间受呼吸道感染影响。该样本包括73名患有轻度至中度SARS-COV-2感染的成年人（他们不需要侵入性的通气辅助），有27名感染归因于其他药物，没有Covid-19的病史。参与者接受了认知筛查，一项决策任务，以衡量认知灵活性以及磁共振成像评估。我们
揭示BIN1-SH3相互作用的基础中心肌病
蛋白质蛋白相互作用的抽象截断SH3结构域的膜重塑桥梁整合剂1（BIN1，Amphiphysin 2）蛋白会导致中心核肌病。在这里，我们使用常规的体外和基于细胞的测定方法评估了一组自然观察到的，以前未经表征的BIN1 SH3结构域变体的影响，从而监测与Dynamin 2（DNM2）相互作用的相互作用，并确定了可能有害的，并且还可以暂时连接到神经肌肉肌肉肌肉disorders。然而，SH3领域通常是滥交的，并且预计除了DNM2以外，迄今为止，BIN1的其他伴侣也参与了Centronuclear肌病的发展。为了阐明这些其他相关的相互作用伙伴，并为BIN1 SH3域变体背后的病理机理的整体描绘，我们使用了亲和力相互作用。我们确定了数百种新的BIN1相互作用伙伴蛋白质组，其中许多似乎参与细胞分裂，这表明BIN1在调节有丝分裂中的关键作用。最后，我们表明已鉴定出的BIN1突变确实会导致蛋白质组广泛的亲和力扰动，这表明采用了无偏见的亲和力相互作用方法的重要性。
用机器学习重新发现轨道力学
1 Department of Physics and Astronomy, University of Sussex, Sussex House, Falmer, Brighton BN1 9RH, United Kingdom 2 Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, United Kingdom 3 Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS, Université PSL, CNR, Sorbonne Université Université de Paris, Paris 75005，法国4 75005，普林斯顿大学，佩顿霍尔，普林斯顿，新泽西州佩顿大厅，美国，美国美国5号荷兰德计算机研究所中心，纽约州纽约市162 5楼162 5楼，美国纽约市10010年，美国6美国纽约州粒子和粒子物理学部，纽约州纽约州，纽约州，纽约州。物理学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国8 DeepMind，伦敦，英国∗作者，应向其解决任何信件。
在基于目标的药物相似性网络中发现新的药物特性
尽管生物信息学、系统生物学和机器学习最近取得了进展，但准确预测药物特性仍然是一个悬而未决的问题。事实上，由于生物环境是一个复杂的系统，传统的基于化学结构知识的方法无法完全解释药物与生物靶标之间相互作用的性质。因此，在本文中，我们提出了一种无监督机器学习方法，该方法使用我们了解的有关药物-靶标相互作用的信息来推断药物特性。为此，我们根据药物-靶标相互作用定义药物相似性，并根据药物-药物相似性关系构建加权药物-药物相似性网络。使用能量模型网络布局，我们生成与特定、主要药物特性相关的药物社区。然而，这些社区中 13.59% 的药物似乎与主要药理特性不匹配。因此，我们将它们视为药物重新利用的提示。测试所有这些重新利用提示所需的资源相当可观。因此，我们引入了一种基于中介性/度节点中心性的优先级机制。通过使用介数/度作为药物再利用潜力的指标，我们确定药物甲丙氨酯可能是一种抗真菌药物。最后，我们使用基于分子对接的稳健测试程序进一步确认甲丙氨酯的再利用能力。