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区域性变异性16在超少数17个时标18
21隶属关系：22 1德国赫尔姆霍尔兹极地和海洋研究中心阿尔弗雷德·韦格纳学院。23 2玛鲁姆大学，马鲁姆大学 - 海洋环境科学和地球科学学院，布雷门境，德国24 25 25 3 3 3tübingen大学地球科学系，德国图宾根大学26 4物理学系44号。 Heidelberg University of Education, Heidelberg, 29 Germany 30 7 Institute of Environmental Assessment and Water Research (Idaea-CSIC), Barcelona, Spain 31 8 Institute for Coastal Systems-Analysis and Modeling, Helmholting, Helmholting, HELMHolting, HELMHOLTING, HEREON, Geesthacht, Germany 32 9 Barcelona Super Computing Center (BSC), Barcelona,西班牙。33 10地球科学研究所，教授。气象学，莱茵弗里德里希 - 威廉 - 维勒姆斯 - 诺弗米蒂特·波恩，德国波恩，德国波恩34 11地球表面动力学研究所，地面动力学，乔兴，洛桑，洛桑，瑞士大学，瑞士大学35 12 12 12 arc卓越中心在澳大利亚生物多样性和澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚人，澳大利亚人，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚，历史，澳大利亚3月3日*通信：tlaepple@awi.de 39 40
通过可解释的高级心电图估计的心脏年龄差距与心血管危险因素和生存有关
A-ECG和DNN-AI心脏年龄均适用于接受临床心血管磁性复合成像的患者。使用逻辑回归评估了A-ECG或DNN-AI心脏年龄差距与心血管危险因素之间的关联。使用针对临床协变量/合并症调整的COX回归评估了心脏年龄差距与死亡或心力衰竭（HF）住院治疗之间的关联。在患者中[n = 731，103（14.1％）死亡，52（7.1％）HF住院治疗，中值（四分位间范围）随访5.7（4.7-6.7）年]，A-ECG心脏年龄差距与风险因素和外观有关[未经调整的危险率（95％）（95％的置信度）（95％置信区）（95％置信区）（5年） （1.13–1.34）和调整后的HR 1.11（1.01–1.22）]。dnn-ai心脏年龄间隙与调整后的危险因素和结果相关[HR（5年增量）：1.11（1.01-1.21）]，但在未经调整的分析[HR 1.00（0.93-1.08）]中无关，使其不易适用于临床实践。
来自深度量子电路的抗噪基态能量估计
在容错方面，量子计算的实用性将取决于量子算法中噪声影响的可避免程度。混合量子-经典算法（如变分量子特征值求解器 (VQE)）是为短期方案设计的。然而，随着问题规模的扩大，VQE 结果通常会因当今硬件上的噪声而变得杂乱。虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题，但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。在这里，我们探索了最近引入的量子计算矩 (QCM) 方法对基态能量问题的鲁棒性，并通过分析示例展示了底层能量估计如何明确地滤除非相干噪声。受此观察的启发，我们在 IBM Quantum 硬件上为量子磁性模型实现了 QCM，以检查随着电路深度的增加噪声过滤效果。我们发现 QCM 保持了极高程度的误差稳健性，而 VQE 则完全失效。在量子磁性模型中，对于多达 20 个量子比特的超深试验态电路（最多 500 个 CNOT），QCM 仍然能够提取合理的能量估计值。大量实验结果支持了这一观察结果。要达到这些结果，VQE 需要在错误率上将硬件改进大约 2 个数量级。
2023年南半球季节期间的临时流感疫苗有效性估计
此预印本版的版权持有人于2023年9月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.07.23295154 doi：medrxiv preprint
深度学习算法估计胸部X光片 -
结果：内部和外部验证集的预测年龄的平均绝对错误分别为4.803年和4。313年。性别分析曲线下的面积分别为0.9993和0.9988，分别在内部和外部验证集中。Patients whose CXR age was 5 years older than chronologic age lead to higher risk of all-cause mortality (haz- ard ratio (HR): 2.42, 95% con fi dence interval (CI): 2.00 – 2.92), cardiovascular (CV)-cause mortality (HR: 7.57, 95% CI: 4.55 – 12.60), new-onset heart failure (HR: 2.07, 95% CI: 1.56 – 2.76), new-onset chronic kidney disease (HR: 1.73, 95% CI: 1.46 – 2.05), new-onset acute myocardial infarction (HR: 1.80, 95% CI: 1.12 – 2.92), new-onset stroke (HR: 1.45, 95% CI: 1.10 – 1.90),新的冠状动脉疾病（HR：1.26，95％CI：1.04 - 1.52）和新发行的心房效果（HR：1.43，95％CI：1.01 - 2.02）。
牛奶中与妊娠相关糖蛋白估计的奶牛怀孕损失的遗传参数
这项研究检查了在育种中使用预养生相关的糖蛋白（PAG）的可行性，以维持妊娠维持妊娠，并评估了妊娠损失特征的遗传差异。在1,119个瑞典群的每月测试日挤奶中收集了41,889名瑞典红（SR）和82,187牛奶的374,206个PAG样品。妊娠状态是根据PAG水平定义的，并通过人工授精（AI），产犊和从D 1后汇总到Calving的数据确认。妊娠损失特征被定义为胚胎丧失（AI后28 d至41 d），胎儿损失（AI后42 d直至产犊）和总妊娠损失。最小二乘平均值（±标准误差，％）和使用混合线性模型估算的遗传参数。遗传力估计分别为0.02、0.02和0.03，胚胎丧失，胎儿丧失和总妊娠丧失分别为0.02、0.02和0.03。妊娠损失的母牛的PAG浓度低于成功保持怀孕并产生血管的母牛。PAG记录仅限于每月测试日挤奶，导致估计较低的胚胎损失（分别为SR和SH为17.5±0.4和18.7±0.4）和较高的胎儿损失（分别为32.8±0.5和35.1±0.5和35.1±0.5，SR和SH）。妊娠损失可能较早发生，但仍未发现直到下一个测试日挤奶，当时它被记录为胎儿损失而不是胚胎损失。估计胚胎和胎儿妊娠丧失性状与经典生育特征之间的遗传相关性通常很高。需要进一步的研究来阐明这些结果如何从PAG数据中鉴定出新的遗传性状可以是高度特异性的，因为PAG仅由胎盘分泌。因此，PAG可能是选择的有用指标，可从基因上改善妊娠维持并减少牛奶产量中的生殖损失。
二甲醚/二氧化碳——迄今为止被低估的氢气储存……
更广泛的背景 在这项工作中，我们介绍了一种可再生氢运输的创新方法，它可能对未来的全球氢经济产生重大影响。我们早就知道氢，特别是“绿色”氢，作为清洁能源的载体有着巨大的前景。然而，储存和运输这种难以捉摸的能源载体的挑战仍然存在。为了解决这些障碍，我们的研究团队对现有商品进行了新的审视：我们提出二甲醚 (DME)/CO 2 储存循环作为长距离点对点氢运输的潜在游戏规则改变者。DME 用作氢载体，而 CO 2 (在目的地释放氢的偶联产物) 同时在同一容器中运输回以实现可持续再利用。该方法在关键指标上优于目前的领先者氨和甲醇，在能源效率、质量流量、水消耗和毒理学风险降低方面具有令人瞩目的优势。通过有效解决全球氢气运输面临的最大障碍之一，我们希望我们的研究成果能够激发进一步的研究和创新，以实现具有成本效益的全球氢气交易，从而实现全球完全去化石能源系统。
据估计，每 100 名医护人员中就有 1 名会转移……
《药物转移摘要》的前几期旨在让读者了解药物转移是如何发生的以及预防方法。但预防药物转移所能做的非常有限。与任何行业一样，那些想要偷窃的人会采取极端措施。因此，药物转移计划的主要目标应该是尽快监测并最终发现药物转移。唯一的问题是转移计划无法知道是否已发现所有转移。如果转移者的普遍程度未知，就无法衡量转移计划检测工作的成功程度。这种不确定性的影响是深远的，因为未被发现的转移可能会对患者、员工和组织造成重大伤害。
淋巴淋巴虫组织细胞增多症和弥散性血管内凝血被低估了，但嵌合抗原受体中的致命不良事件
造血毒性是嵌合抗原受体T细胞（CAR T）治疗后最常见的长期不良事件（AE）。然而，接受关键临床试验中的汽车治疗的患者受到限制性选择标准，这意味着罕见但致命的毒性被低估了。在这里，我们在2017年1月至2021年12月之间系统地分析了使用美国食品药物管理局不利事件报告系统（FAERS）的CAR T相关AE。不成比例分析； ROR的下限和IC 95％的置信区间（CI）（CI）（ROR 025和IC 025）的下限分别超过一个，零被认为是显着的。在105,087,611个报告中，鉴定了5,112辆与CAR T相关的血毒性报告。We found 23 signi fi cant over-reporting hematologic AE (ROR025 >1) compared to the full database, of which hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH; n=136 [2.7%], ROR 025 = 21.06), coagulopathy (n=128 [2.5%], ROR 025 = 10.43), bone marrow failure （n = 112 [2.2％]，ROR 025 = 4.88），散布血管内凝结（DIC; n = 99 [1.9％]，ROR 025 = 9.64）和B细胞aplasia（n = 98 [1.9％]，ROR 025 = 118.16，所有IC 025> 025> 025> 0）是一定的。重要的是，HLH和DIC的死亡率分别为69.9％和59.6％。最后，使用LASSO回归分析鉴定出造血毒性相关的死亡率为41.43％，而与死亡相关的血液学AE进行了鉴定。这些发现可以帮助临床医生早期发现那些很少报告但致命的血液学AE的发现，从而降低了汽车T受体严重毒性的风险。
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练