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医学假设
放射医学和应用科学系，加利福尼亚州加州大学加利福尼亚州加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，肯尼斯·布鲁姆（Kenneth Blum）行为与神经遗传学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国体育，运动中心78701 78701 Institute of Psychology, ELTE E ¨ otv ¨ os Lor ´ and University, Budapest, Hungary f Department of Psychiatry, University of Vermont School of Medicine, Burlington, VY, USA g Department of Psychiatry, Wright University, Boonshoff School of Medicine, Dayton, OH, USA h Centre for Genomics and Applied Gene Technology, Institute of Integrative Omics and Applied Biotechnology, Nonakuri, Purba印度西孟加拉邦的Medinipur，美国加利福尼亚州棕榈泉基金会，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州河滨大学医学院，美国加利福尼亚州河畔河滨医学院，美国加利福尼亚州棕榈泉棕榈泉临床神经调节研究部美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学医学院精神病学，美国o家庭医学系，美国宾夕法尼亚州费城杰斐逊健康部，美国P PeakLogic，＆个性化电磁theragnostic Research，PeakLogic，Del Mar，CA，CA，美国加利福尼亚州
与...相关的数据和假设的分析
病例定义要求症状分两个阶段出现：第一阶段至少包括头部压力、定向障碍、恶心、头痛、前庭功能紊乱、听觉症状或视力变化之一，随后是第二阶段，包括前庭功能紊乱或认知缺陷，没有容易识别的替代症状
气候、UV-B、栖息地和杀虫剂假说
摘要。受联邦政府威胁的加州红腿蛙（Rana aurora draytonii）已从其大部分分布区消失，原因不明。我们绘制了该物种的 237 个历史位置，并确定了它们目前的种群状况。使用地理信息系统 (GIS)，我们确定了所有地点的纬度、海拔和土地使用属性，并分析了衰退的空间模式。然后，我们将观察到的衰退模式与气候变化、紫外线 B 辐射、杀虫剂和栖息地改变假设预测的两栖动物衰退模式进行了比较。衰退与气候变化假设不一致，但与海拔、上风向农业用地百分比和当地城市化呈强烈的正相关。这些结果适用于整个加州 R. a. draytonii 分布区的衰退模式，以及地理亚区域内的衰退模式。衰退的海拔梯度与紫外线 B 假设一致，尽管紫外线 B 假设也预测了从北到南的衰退梯度，但我们没有观察到。下降与上风向农业用地数量的关联强烈表明，风载农用化学品可能是下降的一个重要因素。这种关联在中央山谷-内华达山脉地区最为明显，其他研究记录了农药向内华达山脉的运输和沉积，以及农药残留在人体中的存在
nirmatrelvir/ritonavir in Covid-19患有血液学恶性肿瘤的患者：Epicovideha注册中心的报告
SARS-COV-2大流行以及与不同变体相关的连续浪潮极大地影响了许多国家的卫生系统。鉴于疫苗接种的出现以及自然免疫的进展，情况有所改善，但患者护理和新疗法的发展也有所改善。尽管如此，仍然需要显着警惕。急性疾病具有广泛的临床表型，从无症状感染到呼吸衰竭和多个器官功能障碍。此外，在感染SARS-COV-2的一小部分人中可能会出现长期形式的疾病。这主要命名为SARS-COV-2感染（PASC）的“长长”或急性后遗症。这些并发症的发病机理是复杂的，并且取决于许多因素。长期杂化已被定义为无数的身体和心理症状，其中一些比其他人更具特征的特征，在初次感染后数周或几个月。所描述的体征或症状会影响广泛的器官，主要涉及神经和认知障碍，以及其他器官和系统，例如肺，肾脏，心血管和神经肌肉系统[1,2]。症状的巨大差异，长期旋转的定义并不总是很清楚，并且在国家之间可能会有所不同。 总体而言，通常认为，属于这一类别的患者通常会从COVID-19的开始后几个月，这些体征和症状在确认或可能的SARS-COV-2感染后出现，至少持续了2个月，并且无法通过另一种诊断来解释[3]。症状的巨大差异，长期旋转的定义并不总是很清楚，并且在国家之间可能会有所不同。总体而言，通常认为，属于这一类别的患者通常会从COVID-19的开始后几个月，这些体征和症状在确认或可能的SARS-COV-2感染后出现，至少持续了2个月，并且无法通过另一种诊断来解释[3]。长期杂交的常见症状包括呼吸急促，疲劳，抑郁，头痛，头晕，焦虑，脑雾和其他认知功能障碍[4]。症状可能是从SARS-COV-2感染的急性发作中恢复后的最新发作，或者以来可能是最初疾病以来一直存在的。症状也可能会随着患者而随着时间的流逝而复发或流动。可能会根据患者的免疫学状况，荷尔蒙因素，遗传背景，感染时的病毒载荷，甚至是负责
使馆事件相关数据与假设分析
分发 F. 仅按美国国务院的指示进行进一步传播。原因：短期敏感信息。本文件的请求应提交至美国国务院，1800 Wilson Blvd, Arlington, VA, 22209；
重新思考植物细胞器 DNA 的突变假说
自从 Palmer 和 Herbon [ 1 ] 注意到六种芸苔属和萝卜属植物的线粒体DNA进化模式存在差异以来，植物线粒体DNA (mtDNA)在序列上进化缓慢但在结构上进化迅速这一长期未解之谜已经持续了近 40 年。后续分析证实并延续了这一悖论。一方面，尽管编码了类似的电子传递链基因，但植物线粒体DNA的同义核苷酸替换率 (dS) 比哺乳动物线粒体DNA低一个或两个数量级。此外，植物线粒体DNA包含较大的非编码区，而动物线粒体DNA则较小且编码密集。与质体DNA (ptDNA)相比，植物线粒体DNA表现出明显更大的结构变异性，但在被子植物中，其dS 却不到ptDNA的三分之一 [ 2 , 3 ]。另一方面，一些远缘植物类群独立地表现出线粒体 DNA d S 令人惊讶的加速，如车前草、蝇子草、筋骨草和天竺葵 [ 4 − 7 ] 。例如，S. noctiflora 在过去 500 万年中 d S 增加了 100 倍，而在车前草中，最快和最慢物种之间的差异约为 4000 倍 [ 4 , 8 ] 。人们在很大程度上不知道是什么机制形成了这种非典型的加速，如果有的话，这些谱系之间是否共享这种加速。这些观察结果自然引发了关于植物线粒体 DNA 序列和结构突变如何产生、修复、保留和固定的讨论。这些讨论反过来又有助于进化假说更好地适应线粒体DNA中的其他基因组特征，包括但不限于基因组大小、RNA编辑、基因谱、非编码区域，从而引发关于这些过程是否具有适应性或非适应性的更广泛争论[9−16]。
功能基因组学为物种形成假说提供了新的检验方法
RNA 干扰 (RNAi) 是一种抗病毒真核细胞途径，它在识别细胞质中的 dsRNA 后，靶向并消化相应的 mRNA 链，从而暂时抑制基因表达 [6]。它是一种分子方法，通过将 RNA 分子注入生物体来中和互补的靶 mRNA 分子来改变基因表达。RNAi 沉默机制存在于许多（但不是全部）真核生物中。在进化生物学应用中使用 RNAi 的主要优势是：1）当敲除导致致死时，可以研究必需基因的功能；2）应用于研究难以在胚胎（卵）阶段处理的物种，这是一些替代方法（包括下面讨论的方法）的先决条件。
量化投资的未来：十个假设
量化投资：过去和现在 我们今天所理解的量化投资理论和实践始于 20 世纪 50 年代。引领这一潮流的是一些著名的学术模型，如马科维茨的现代投资组合理论（1952 年）、夏普的资本资产定价模型（1964 年）和法玛的有效市场假说（1970 年）——当然还有法玛与弗伦奇合作提出的开创性的三因素模型（1992 年）。今天，量化投资在相关性和复杂程度方面不断发展。LSV、BGI/BlackRock、AQR 等从业者以及我们自己的 Robeco 研究人员都为该领域做出了贡献，量化管理的 AuM 在此过程中稳步增长。量化投资最初被视为一种学术上的好奇心，在 20 世纪 90 年代开始发展，如今已被视为与基本面相同的市场不可或缺的一部分。我们相信，新技术的发展将继续成为量化投资发展最深刻、最关键的影响因素之一。未来 20 年，这种发展（最近在数据和计算领域）的速度看起来将与过去 20 年一样快，甚至更快。如果我们加上
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
使用疾病特异性超图生成新的药物再利用假设
一种新化合物的药物开发流程可能持续 10-20 年，耗资超过 100 亿美元。药物再利用提供了一种更省时省钱的替代方案。基于网络图表示的计算方法（由疾病节点及其相互作用的混合组成）最近产生了新的药物再利用假设，包括适用于 COVID-19 的候选药物。然而，这些相互作用组在设计上仍然是聚合的，并且通常缺乏疾病特异性。这种信息稀释可能会影响药物节点嵌入与特定疾病的相关性、由此产生的药物-疾病和药物-药物相似性得分，从而影响我们识别新靶点或药物协同作用的能力。为了解决这个问题，我们建议构建和学习疾病特异性超图，其中超边编码各种长度的生物途径。我们使用改进的 node2vec 算法来生成通路嵌入。我们评估了我们的超图为一种无法治愈但普遍存在的疾病——阿尔茨海默病 (AD) 寻找再利用靶标的能力，并将我们的排序建议与来自最先进的知识图谱——多尺度相互作用组的建议进行比较。使用我们的方法，我们成功地确定了 7 个有希望的 AD 再利用候选药物，这些候选药物被多尺度相互作用组评为不太可能的再利用靶标，但现有文献提供了支持证据。此外，我们的药物再定位建议附有解释，引出了合理的生物学途径。未来，我们计划将我们提出的方法扩展到 800 多种疾病，将单一疾病超图组合成多疾病超图，以解释具有风险因素的亚群或编码特定患者的合并症，以制定个性化的再利用建议。