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衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散
Cerrado和Pantanal水果粉影响健康和旋转后19个人的肠道菌群组成：一项体外试验性发酵研究
Teresa Esposito，Maria，Calle，Yolanda，Behrends，Volker Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-4855-5497和Costabile和Costabile，Adele（2022222）Cerrado和Cerrado和Pantanal Fruts Fruns conty Microboiota conterotion intery intery in pretot in pretot in pretot in pretot in pretot in pretot in pretot in pots-cov9。国际食品科学技术杂志，59（5）。ISSN 0950-5423
健康和糖尿病患者中唾液钙，龋齿和口腔健康状况的比较：一项横断面研究
使用商业上可用的OCPC试剂盒使用OCPC方法进行唾液钙估计。钙，在碱性培养基中，与OCPC结合形成紫色的复合物。形成的颜色的强度与唾液样品中存在的钙量成正比。三个干净和干燥的试管将分别标记为空白（B），标准（S）和测试（T）.0.02 mL蒸馏水，标准溶液和测试溶液分别被移液到测试管B，S，T中。然后，将为0.5 mL缓冲液和颜色试剂添加到所有三个测试管中，并将含量彻底混合并在37°C下孵育5分钟。标准（s）和测试（t）的光密度是针对比色计在570 nm处的空白（b）测量的，并记录了值。
北部健康健康社区电子brief
过境次要改善计划（卑诗省政府）截止日期：开放直到耗尽资金耗尽的公共交通帮助人们获得工作和教育，尤其是那些有运输挑战的人。为改善过境体验的项目申请了多达100,000美元，例如公交车站避难所，照明，可访问性改进和标牌。地方政府，原住民社区或组织以及非营利组织被鼓励申请。项目必须在2025年3月31日之前完成。
在宣传健康中的努力和富裕的人 -
衰老是一种不可避免的生物学过程，其特征是生理功能逐渐下降，通常伴随着慢性疾病（例如心血管疾病，糖尿病和神经退行性疾病）的风险增加。然而，新兴的研究强调了通过适当的营养和生活方式修改来延迟与年龄有关的问题并提高生活质量的潜力。这些因素通过影响代谢过程，减少炎症和增强细胞弹性来促进健康衰老方面起着关键作用。本文介绍了最新的见解，即饮食模式和生活方式选择如何支持健康的衰老。
温和的体温过低与健康的异氟烷 - 麻醉CAT中静脉晶体液的静脉晶体液的体积动力学参数有关
血管舒张。3此外，作为猫的重新加热，存储在电容血管中的流体可能会迅速重新恢复活性循环，可能导致多余的循环。3在人类中，动脉血压的降低与消除液体的消除相关。4，尽管尚未在猫中专门研究这种现象，但它提高了一种可能性的可能性，即由于消除较慢而导致的猫可能会同样将液体保留更长的液体。尽管在猫中没有充分记录，但是许多哺乳动物中的轻度至中度低温会导致尿液产生增加，这是一种称为冷diuresis的现象。5这种作用归因于在核心温度明显下降之前，在轻度低温下发生的肾血流增加了，该血液流量是外周血管收缩。随着体温过低的进展，抗利尿激素水平降低可以进一步增强利尿作用。6因此，与给出的静脉曲张CAT相同的同一流体，可以消除对高温CAT的静脉注射剂量。了解体温过低期间液体推注的行为可以为降压猫的流体疗法提供宝贵的见解，这对于改善我们对该物种的休克的理解和治疗至关重要。体积动力学（VK）分析是药代动力学（PK）原理的适应性，可允许对静脉输液处置进行分析和模拟。将质量平衡方程式应用于串行血液 - 球蛋白（HB）测量值，可以使用VK技术对等离子体体积的变化进行外交易和分析。卷7，8个关于VK的综合评论。7 –11简短地，VK分析基于以下概念：以指定速率施加的iv流体增加了可扩展空间的体积。随着时间的流动从体内消除并有可能分布，该扩展空间的体积随时间变化。
肠道微生物群中的大量Prevotella copri与2型糖尿病患者的健康饮食成反比
虽然已知肠道菌群受到习惯性食物的影响，但在2型糖尿病患者中很少探索这种关系。本研究旨在研究113种2型糖尿病患者（平均年龄，58岁；体重指数，29.1; Glyemogogoglobin [HBA1C]，8.1％）的饮食模式与肠道微生物物种丰度之间的关系。我们使用16S扩增子测序分析了肠道微生物群，所有患者均分为菌型型肠型（57.5％，n¼65）或prevotella entype（42.5％，n¼48），使用围绕Mediots群集的Algoriths基于最佳代表的分类，该分类属于MEDIDINIDION。与prevotella肠型相比，型菌型肠型的患者显示出更好的血糖对照，HbA1c≤7.0％的比例为2.71次（95％的置态间隔，1.02 E 7.87; p，0.034）。使用经过验证的食物频率问卷评估所有患者的饮食习惯和营养成分。观察到，所消耗的饮食纤维量次优，平均每天摄入量为16 g。此外，我们通过因素分析提取了四种饮食模式：吃外，高糖食品，菜单和发酵食品模式。与Prevotella肠型相比，患有BACTROIDES型的患者的蔬菜模式的分数更高（0.17±0.13 vess v ^ 0.23±0.09; P，0.010）。我们进一步研究了微生物群与四种饮食模式之间的关系，发现只有植物饮食模式评分与主坐标值相关。较低的模式分数与31个显着的微虫特征的累积丰度相关。在这些特征中，通过使用随机森林模型将Prevotella copri鉴定为最重要的，其接收器操作特征下的面积为0.93（95％的置态间隔，0.88 E 0.98）。为了验证这些结果，我们进行了自定义定量聚合酶链反应测定法。该测定法证实了我们队列中P. copri（灵敏度，0.96; Specii fimitivitive; Specii fimitivitive; Specii fircity，0.97）的存在，患病率为47.8％，平均相对丰度为21.0％。总而言之，患有prevotella肠型的2型糖尿病患者表现出较差的血糖控制和与健康饮食模式的偏差。作为主要促成微生物特征的大量P. copri，与饮食中的饮食小菜和蔬菜的严重程度有关。应重点放在促进健康的饮食模式和了解微生物相关性上。
超声定量健康西普利羊心脏属性：血清钠和钾的预测价值
巴基斯坦拥有 3190 万只羊，分属 17 个品种。这些品种被认为起源于阿富汗、俾路支和中亚的野羊乌里尔 (Ovis vignei) [1]。在这些绵羊品种中，西普利羊在生产性、繁殖性、生理生化和畜牧业相关特性方面的研究引起了强烈关注 [2–5]。它是巴基斯坦的一种中型细尾本地绵羊品种，相对较长的尾巴是其显著的形态特征之一。公羊平均体重为 32.8 公斤，母羊平均体重为 29.2 公斤，日产奶量为 0.2-0.4 升，年纤维产量约为 5.6 公斤 [3]。它有白色的体毛，头/耳朵为白色或浅棕色。它有一个扁平的鼻子，耳朵长约 15 厘米。巴基斯坦乔利斯坦沙漠的游牧民族饲养它主要是为了获取羊肉和羊毛，
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持