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总tau和神经丝的结合区分了神经退行性和原发性精神疾病
背景和目的：神经精神症状通常在神经退行性疾病中观察到。目前没有生物标志物可用于诊断精神病。因此，在日常实践中，精神病和神经退行性疾病之间的区别可能具有挑战性。方法：这项回顾性研究包括64名原发性精神病患者（PSY）和162名与各种神经退行性迷失（NDG）相关的患者。在Cere- Brospilinal流体中分析了总TAU（T-TAU），磷酸化的Tau（P-TAU（P-TAU），A B 1-42肽（A B 1-42）和神经纤维纤维链轻链蛋白（NFL）。使用单个和脑脊液流体标记的个人和组合分析来评估PSY和NDG患者之间的歧视。结果：脑脊液T-TAU和NFL表现出最佳的诊断表现：它们能够区分PSY和每个NDG患者的每个亚组。t-tau的敏感性最高（93.8％），但特定较差（67.3％）。的确，一些NDG亚组表现出与PSY患者相当的T-TAU水平较低。连续的组合T-Tau + NFL提高了患者的特征，尤其是在这些特定亚组中，将特殊的五城市提高了89.6％，而不会改变灵敏度。最后，这种标记的组合导致整个患者队列的高分类率为90.7％。结论：顺序组合T-TAU + NFL可以在具有精神病患者的患者中对神经退行性的生物学检测。这种标记物的提及似乎是原发性精神病和神经疾病疾病之间临床实践中差异诊断的有前途的策略，从而改善了患者的医疗护理。
特定突触基因集中的转录多样性区分了皮质神经元身份
从不同的角度描述了抽象的突触多样性，从释放的特定神经递质到其多样化的生物物理特性和蛋白质组谱。然而，在大脑中所有突触种群中，尚未系统地识别出跨性水平的突触多样性。为了量化和识别神经元细胞类型的特定突触特征，我们将Syngo（突触基因本体学）数据库与小鼠新皮层的单细胞RNA测序数据相结合。我们表明，单独具有与所有基因相同的功率的突触基因可以区分细胞类型。细胞类型的歧视能力并非在突触基因上平均分布，因为我们可以识别具有更大细胞类型的表达的功能类别和突触室。突触基因和特定的Syngo类别属于三种不同类型的基因模块：在所有细胞类型上的逐步表达，选定的细胞类型中的梯度表达以及细胞类别类别或特定于细胞类别的特征。此数据提供了对新皮层突触多样性的更深入的了解，并确定潜在标记，以选择性地识别特定神经元种群中的突触。
“当然AI区分”：识别交流...
本文主张在评估现实生活中AI设计，开发和部署的社会影响时，需要将反歧视性视为独特的视角。该论点基于对挪威公共部门约200个组织的调查以及19次深入的访谈，并提出了将“歧视”翻译为跨学科和话语环境中社会相关概念的挑战。本文在我们的研究中提出了对歧视风险的六个话语回应，以预示着专注于歧视如何使人们能够应对其他概念（例如偏见和隐私）无法解决的独特挑战。通过将歧视与其他辅助问题（例如偏见和隐私）区分开来，我们提出了我们对在实际实践和情况下对AI设计，开发和部署的批判性理解的必要性，并敦促AI开发人员积极采用反歧视性镜头，而在其实践中不替代临床概念，例如bias exprivation efformenty of topersipers of诸如bias或其他偏见，或其他相同的概念。
区分核苷酸
摘要 细胞内高浓度的核苷酸 ( NTP ) 和低浓度的脱氧核苷酸 ( dNTP ) 之间的不平衡对 DNA 聚合酶从 dNTP 构建 DNA 时提出了挑战。目前认为，DNA 聚合酶通过空间门模型区分 NTP，该模型涉及 B 家族 DNA 聚合酶中聚合酶活性位点的酪氨酸和核苷酸的 2 ′ -羟基之间的冲突。借助活性位点具有 UTP 或 CTP 的 B 家族聚合酶的晶体结构、分子动力学模拟、生化分析和酵母遗传学，我们已经确定了聚合酶的指状结构域感知聚合酶活性位点中 NTP 的机制。与之前提出的极性过滤器相反，我们的实验表明，指状结构域中的氨基酸残基通过空间位阻感知核糖核苷酸。此外，我们的结果表明，掌状结构域中的空间门和指状结构域中的传感器在区分 NTP 时都很重要。结构比较表明，传感器残基在 B 家族聚合酶中是保守的，我们假设在所有类型的 DNA 聚合酶中都应考虑指状结构域中的传感器。
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。
立体脑电图中事件相关因果关系区分名词短语和动词短语的句法处理
1 BioroBotics研究所和AI卓越，Sant'anna高级研究学院，Viale Rinaldo Piaggio 34，Pontedera 56025，意大利2 Iuss高级研究学院，Piazza della Vittoria Piazza della vittoria 15 ，米兰2016年，意大利4医学和外科部，帕尔马大学神经科学部门，通过乔瓦尼·巴蒂斯塔·格拉斯（Giovanni Battista Grassi）74，意大利帕尔马5人Humanitas临床研究所，Alessandro Manzoni 56神经病学研究所，通过Mondino 2，帕维亚 27100，意大利 8 贝尔塔雷利基金会转化神经工程主席，洛桑联邦理工学院工程学院和神经修复中心，生物技术校区，Chemin des Mines 9，日内瓦，GE CH 1202，瑞士 9 日内瓦大学基础神经科学系，生物技术校区，Chemin des Mines 9，日内瓦，GE CH 1202，瑞士 10 认知神经科学（ICoN）中心，Scuola Universitaria Superiore IUSS，Piazza Vittoria 15，帕维亚 27100，意大利 11 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 ∗ 任何通信均应寄往作者。
胰岛素抵抗的诊断标志物可区分绝经中糖尿病和糖尿病
摘要。- 目标：更年期是女性重生生活中的重要过渡时期，在此期间，激素会改变，导致心脏瓦斯加斯加疾病和2型糖尿病的风险增加。在这项研究中，我们评估了使用胰岛素抵抗（IR）的替代表现来预测甲膜膜上苏联妇女胰岛素抵抗的风险的可能性。患者和方法：研究涉及252名居住在西部波美拉尼亚案的终止妇女。本研究中采用的方法是基于原始问卷，拟人测量和实验室测试的诊断调查，用于确定所选生物化学参数的水平。结果：在整个研究人群中，曲线下的最高面积是稳态模型评估 - 胰岛素分解（HOMA-IR）和定量的胰岛素剂量检查指数（QUICKI）。甘油三酸酯指数（TYG指数）显示出比其他标记物中糖尿病和糖尿病之间的区别诊断值，这是糖尿病和糖尿病之间的区别工具。homa-ir与禁食的血液胶质（r = 0.72; p = 0.001），糖化血红蛋白（HbA1c，r = 0.74; p = 0.001），甘油三酸酯，甘油三酸酯（TG，r = 0.18; p <0.005）和Sure-sure（sbp = 0.02）（r = 0.001;用高密度脂蛋白（HDL，r = -0.28; p = 0.001）负否。结论：发现人体测量法和二进时间代谢参数与IR标记显着相关。homa-beta，Quicki与快速血液（r = -0.051; p = 0.001），HBA1C（R = -0.51; P = 0.001），TG（R = -0.25; P = 0.001），低密度脂蛋白（LDL，R = -0.13; P = 0.045），R = 0.045），; 0.011），并用HDL积极（r = 0.39; p = 0.001）。
肿瘤浸润B细胞区分检查点阻滞...
a Molecular Oncology Group, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of Manchester, Alderley Park SK10 4TG, United Kingdom b The Christie NHS Foundation Trust, 550 Wilmslow Road, Manchester M20 4BX, United Kingdom c Department of Surgery, Manchester University NHS Foundation Trust, Manchester, United Kingdom d Molecular Biology Core Facility, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of曼彻斯特，奥尔德利公园SK10 4TG，英国E免疫疗法和稀有肿瘤部门，伊斯蒂托托科学家公司Romagnolo per lo studio lo studio e lo cura cura dei dei tumori（IRST）“ Dino Amadori” IRCCS，MELDOLA（MELDOLA），MELDOLA（fc），曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特型，曼彻斯特型曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特大学SK10 4TG，英国G计算生物学支持团队，曼彻斯特癌症研究所，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，Alderley Park SK10 4TG，英国生物科学学院，生物学，医学和健康学院，英国曼彻斯特大学，英国
可靠的脑电图神经标记物可区分不同练习者的冥想状态
8.) Martínez Vivot, R.、Pallavicini, C.、Zamberlan, F.、Vigo, D. 和 Tagliazucchi, E. (2020)。冥想增加大脑振荡活动的熵。神经科学，431，40–51。https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2020.01.033 9.) memories, C. (2018 年 1 月 28 日)。从科学上讲，冥想对我们的大脑有多大帮助？🧠。Medium。2022 年 2 月 27 日检索自 https://medium.com/@christiandag/scientifically-how-much-meditation-helps-our-brain-459dc021925b 10.) P Harne, B. (2014)。 Higuchi 对吟诵 om 之前和之后的 EEG 信号进行分形维数分析以观察对大脑的整体影响。国际电气和计算机工程杂志 (IJECE)，4 (4)。https://doi.org/10.11591/ijece.v4i4.5800 11.) Shaw, L.，& Routray, A. (2016)。SVM 和 K-SVM 在克里亚瑜伽冥想状态相关 EEG 分类中的关键比较。2016 年 IEEE 国际 WIE 电气和计算机工程会议 (WIECON-ECE)。https://doi.org/10.1109/wiecon-ece.2016.8009103 12.) Rodriguez-Larios, J.、Faber, P.、Achermann, P.、Tei, S. 和 Alaerts, K. (2020)。从无思虑的意识到费力的认知：经验丰富的冥想者在冥想、休息和算术过程中的 Alpha - theta 跨频率动态 13.) Xue, S.-W.、Tang, Y.-Y.、Tang, R. 和 Posner, MI (2014)。短期冥想会引起大脑静息 EEG Theta 网络的变化。脑与认知，87，1-6。https://doi.org/10.1016/j.bandc.2014.02.008 14.) Young, JH、Arterberry, ME 和 Martin,JP(2021)。对比脑电图衍生的熵和神经振荡与高技能冥想者。人类神经科学前沿，15。