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通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
髓母细胞瘤癌症干细胞靶向治疗概述及最新进展
摘要简介：髓母细胞瘤是一种胚胎性小圆形蓝细胞肿瘤，主要发生在后颅窝，是儿童中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，需要综合强化治疗才能治愈。原发病儿童的 5 年总生存率约为 75%，但复发性疾病的预后非常差。最近的进展已经确定了预后良好的分子亚组，5 年总生存率 >90%，以及预后非常差的亚组，总生存率 <50%。分子亚型使患者的风险分层更加复杂，但针对最高风险患者的新疗法尚未改善预后。针对癌症干细胞可能会改善预后，目前有几种候选靶点和新型药物正在研究中。涵盖的领域：我们讨论髓母细胞瘤的流行病学、生物学、治疗方式、风险分层和分子亚群分析、亚群与发育生物学之间的联系、髓母细胞瘤中的癌症干细胞生物学，包括先前描述的癌症干细胞标记物和当前文献中提出的靶向治疗。专家意见：了解髓母细胞瘤中的癌症干细胞将推动针对肿瘤内最难治疗的细胞的治疗，从而降低治疗难治性和复发性疾病的发病率。
概述和靶向髓母细胞癌干细胞靶向的最新进展
摘要简介：髓母细胞瘤是一种主要在后窝出现的胚胎小圆形蓝色细胞肿瘤，是儿童中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，需要强化的多模式治疗以治愈。原发性疾病儿童的总5年生存率约为75％，但复发性疾病的结果很差。最近的进步已经确定了具有良好预后的分子亚组，总生存率> 90％，预后较差，总生存率<50％的亚组。分子亚型允许对患者进行更复杂的风险分层，但是针对最高风险患者的新治疗方法尚未改善预后。靶向癌症干细胞可能会改善预后，并且正在研究一些候选靶标和新药物。所涵盖的区域：我们讨论髓母细胞瘤流行病学，生物学，治疗方式，风险地层和分子亚组分析，亚组与发育生物学之间的联系，髓母细胞瘤中的癌症干细胞生物学，包括先前描述的癌症干细胞标记物，并在当前文献中提出了靶向治疗。专家意见：对髓母细胞瘤中癌症干细胞的理解将推进针对肿瘤内治疗最大细胞的疗法，因此减少了治疗难治性和复发性疾病的发生率。
ABB_2024020716102516.pdf
致命的脑肿瘤“胶质母细胞瘤”具有随着时间的推移而生长的倾向。为了改善患者的预后，必须准确，及时对GBM进行分类，以提供集中和个性化的治疗计划。尽管如此，由于最近的技术分解，深度学习方法，尤其是卷积神经网（CNN）（CNN）在无数的医学图像分析应用中表现出很高的准确性。该研究的总体目的是研究如何使用医学成像中的数据使用CNN来对GBM进行分类，以提高预后的精度和有效性。这项研究将展示一种使用CNN架构的精心设计方法，并使用该肿瘤的MRI图片数据库进行了训练。将根据其整体性能评估构造的模型。还将进行常规机器学习技术和现有分类方法的广泛实验和核心。强调临床工作流程中早期和准确预测的可能性至关重要，因为它可能会对治疗计划和患者结果产生重大影响。副目标不仅要应对分类挑战，还要概述提高预后精度和治疗效率的明确途径。关键字
使用混合挤压和激励增强模型从 OCT 图像中检测高级视网膜疾病
视网膜疾病会严重危害人们的视力，直接影响生活质量。视网膜是人眼的重要组成部分，由视觉细胞组成。它负责处理视觉信息。黄斑是中央视觉所必需的，位于视网膜层内。视网膜损伤，特别是黄斑区域的损伤，会导致视力严重丧失 [ 1 ]。因此，及早发现视网膜异常对于及时治疗和减少视力丧失至关重要 [ 2 ]。最常见的视网膜疾病包括糖尿病性黄斑水肿 (DME) 和年龄相关性黄斑变性 (AMD)。AMD 有两种类型：湿性 AMD（脉络膜新生血管，或 CNV）和干性 AMD（视网膜黄斑硬化症），后者是 65 岁以上人群失明的主要原因 [ 3 ]。约 25% 的糖尿病患者患有糖尿病性黄斑水肿 (DME)，这是由于糖尿病导致视网膜积液所致。如果不及时治疗，这些疾病可能会永久损害视力。因此，开发自动诊断系统对于有效的治疗计划至关重要，因为此类系统可以减轻临床医生的负担并提高早期检测率 [ 4 ]。
由于Twnk基因突变而引起的听觉神经病病例报告
在Perrault综合征患者（一种常染色体疾病）中，描述了TWNK基因中的突变，包括听力损失，Central听觉和语音疾病，小脑共济失调，运动和感觉神经病以及卵巢功能障碍。迄今为止仅描述了大约100例Perrault综合征。从遗传上讲，它是由6个基因中的1个中的双重病理变异引起的。文献综述和Perrault综合征的案例研究在本文中给出。在一个13岁的女孩中检测到具有听觉神经病谱系障碍（ANSD）的13岁女孩（ANSD）中的13岁女孩。先前描述了核苷酸变体C.1523a> g（p。（Tyr508Cys），NM_021830.5）；另一个变量C.1199G> t（p。（arg400leu）NM_021830.5）是一个新的，人口频率未知。这种情况的主要价值是TWNK基因中突变与ANSD的表型的结合，以及与文献中描述的不同之处，但没有神经系统症状，但没有神经系统症状。具体而言，在这种情况下，听力障碍的进展，无效的扩增和CI效应有限。遗传测试结果表明内分泌系统测试，该测试揭示了临床前阶段的卵巢功能障碍。小脑共济失调也被诊断出。患者需要由多学科团队进行进一步的监控。
营销组合中使用的神经营销工具
摘要 虽然神经营销研究已经发展，但当前的研究缺乏对神经营销和营销组合的全面见解。因此，本研究旨在全面概述神经营销，对目前营销组合中使用的神经影像和生理工具进行分类，并强调营销组合中需要考虑的消费者行为的神经反应（例如情绪、注意力、动机、奖励处理和感知）。本研究遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 框架来选择与本文相关的文献。在本研究中，从 Web of Science 数据库中提取并分析了 106 篇文章和评论论文，以填补文献的空白。我们发现在研究营销组合时使用了 10 种工具，例如广告、品牌、价格和产品）。例如，脑电图是应用最多的工具，而广告是使用最多的营销组合。我们还发现额叶和颞叶回与愉悦/不愉悦和高/低唤醒相关。枕叶与注意力过程相关，而海马体与长期和短期记忆相关。这些发现为营销组合研究中的神经反应提供了宝贵的见解。
青春期违反直觉科学和数学推理的神经和认知基础
摘要简介：慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心血管疾病（CVD）COM MONLY共存。在症状负担方面，患有两种情况的人的结果很差，接受了循证治疗和死亡率。对基本机制ISM的增加了解可能有助于确定治疗以减轻这种疾病负担。此叙述性评论涵盖了COPD和CVD的重叠，重点是临床表现，机制和干预措施。截至2023年12月的文献被引用。覆盖区域：1。什么是COPD 2。COPD和心血管疾病的共存3。COPD中心血管疾病的机制。 4。 COPD的种群有CVD 5的风险。 心血管疾病患者的COPD共同诊断中的复杂性。 6。 COPD治疗及其对心血管事件和风险的影响。 7。 COPD的心血管风险和加剧。 8。 积极的识别和COPD中简历风险的管理。 专家意见：CVD患者的共临界COPD的前瞻性鉴定以及COPD患者的CVD和CV风险的前瞻性鉴定对于优化临床结果至关重要。 这包括鉴定新的治疗靶标的以及专门设计的临床试验，以减少与COPD相关的Cardiovas Cular负担和死亡率。 搜索数据库：PubMed，2006-2023。COPD中心血管疾病的机制。4。COPD的种群有CVD 5的风险。心血管疾病患者的COPD共同诊断中的复杂性。6。COPD治疗及其对心血管事件和风险的影响。7。COPD的心血管风险和加剧。8。积极的识别和COPD中简历风险的管理。专家意见：CVD患者的共临界COPD的前瞻性鉴定以及COPD患者的CVD和CV风险的前瞻性鉴定对于优化临床结果至关重要。这包括鉴定新的治疗靶标的以及专门设计的临床试验，以减少与COPD相关的Cardiovas Cular负担和死亡率。搜索数据库：PubMed，2006-2023。
NextSeqtm 1000和NextSeq 2000
文库，并比较了NextSeq 2000和Miseq系统之间的测序性能。在图书馆准备过程中，使用IDT进行Illumina DNA/RNA UD索引设置A到D，使用户可以生成384 16S库。在NextSeq 1000/2000 P2 300M试剂套件（600个周期）上运行384 16S库，具有标准SBS化学或NextSeq 1000/2000 P2 Xleap-SBS™试剂盒（600个循环），每样品可用于分类级别的每样品，以产生100,000至200,000的读取。用户可以在NextSeq 1000/2000 P2 300M试剂盒（600个循环）和400m读取的NextSeq 1000/2000 P2 XLEAP-SBS Reagent套件（600 Cycles）上生成300m总读取。NextSeq 1000/2000 P1 XLEAP-SBS试剂盒（600个循环）和NextSeq 1000/2000 P2 Xleap-SBS试剂盒（600个周期）的测序运行时间为34小时。相比，Miseq Reagent Kit V3（600个周期）的Miseq系统上的测序运行时间〜56小时。
面对面：梭状回面部区域的计算模型与有争议的面部刺激之间的对立
数百项研究已经描述了梭状回面部区域 (FFA) 的反应特性，但我们尚未揭示其表征背后的计算机制。一个方法论上的挑战是，不同的计算模型对随机抽样的面部做出的预测可能难以区分。这项 fMRI 研究采用了合成的争议性面部刺激，旨在引出六个候选神经网络模型对 FFA 中面部表征的不同预测。我们展示了对一位参与者进行四次扫描的初步数据。争议性面孔揭示了各模型在预测 FFA 表征相异矩阵 (RDM) 的能力方面存在许多显著差异，而随机抽样的面部无法实现模型之间的可靠裁决。经过逆向渲染（将面部图像映射到 3D 面部模型的潜在空间）训练的神经网络优于具有相同架构但经过识别、分类或自动编码训练的替代模型。我们的研究结果支持了这样的观点：面部识别涉及反映面部物理结构的表现形式，并证明了需要通过神经成像实验来优化有争议的刺激来裁决脑计算模型。