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计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
Sanjay Kumar教授生物材料平台以识别...
摘要胶质母细胞瘤（GBM）是最常见的原发性颅内肿瘤，中位生存时间不到两年。GBM的部分定义是通过广泛的细胞浸润到大脑的三维组织，破坏关键的大脑结构并使完全消除肿瘤的完全消除。对限制侵袭的治疗的搜索受到了缺乏培养范例的限制，这些培养范式概括了脑基质的重要方面，同时允许对侵入性细胞的高分辨率表征。我将描述我们团队介绍和利用此类模型的努力，包括我们使用三维透明质酸基质在体外种植肿瘤，分离侵袭性肿瘤细胞，并识别驱动侵袭的可靶向病变。这些方法的一个重要优势是能够对患者的现场指导活检进行基准发现，以确保最大的临床相关性。
基因组序列分析确定多个系统萎缩的新风险基因座
ruth chia, 1, 82 anindita ray, 2, 82 zalak shah, 2 jinhui ding, 3 paola ruffo, 1, 4 masashi fujita, 5 vilas menon, 5 saraz-tienzar, 1 paolo reho, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, Walton, 6 Regina H. Reynolds, 7, 8, 9 Ramita Karra, 1 Shaimaa Sait, 2 Fulya Akcimen, 1 Monica Diz-Fairen, 10 ignacio Alvarez, 10 AlesSandra Fanciuli, 11 Nadia Stefanova, 11 Klaus Sppi, 11 Susanne Duerr, 11 Fabian Leys, 11 Florian Krismer, 11 Victoria Sidoroff, 11 Alexander Zimprich, 12 Walter Pirker, 13 Olivier Rascol, 14 Alexandra Faubert-Samier, 15 WassiliOS G.SSSSSRER, 15, 16, 17 Franca Ois Tisson, 15, 16 Anne Pavy-Le Traon, 18 Maria Teresa Pellecchia, 19 Paolo Barone, 19玛丽亚·克劳迪娅·拉西洛（Maria Claudia Russillo），19胡安·马大（JuanMarı'n-Lahoz），20，21，22，22 Jaime Kulisevsky，20，21 Soraya Torres，21 Pablo Miri，23，24，25 Maria Teresa a”劳拉·帕克宁（Laura Parkinen），米歇尔（Michele）t。
婴儿猝死综合症生物标志物的发现可以识别有风险的婴儿
“这项研究的结果非常令人兴奋——我们离解释导致 SIDS 死亡的途径越来越近了，”研究员 Fern R. Hauck 医学博士、理科硕士、弗吉尼亚大学健康中心家庭医学医生、芝加哥婴儿死亡率研究主任和 SIDS 领域的顶尖专家说道。“我们希望这项研究能够奠定基础，通过简单的血液测试帮助识别出患 SIDS 风险较高的婴儿，并挽救这些宝贵的生命。”
EMAP 2.0：一个基于网络的平台，用于识别电子...
图2：流程图说明了使用EMAP频繁的子图挖掘的三个主要步骤。第一步（i）生成一个图数据集，该图由由EMAP的单蛋白版本创建的蛋白质图组成。在第二步（ii）中，为经常发生的子图模式挖掘了图数据集。对于每个已确定的模式，使用图匹配发现数据集中的所有上述模式实例，该图形匹配产生一组蛋白质亚图。在最后一步（iii）中，与所选模式相匹配的蛋白质子图被基于相似性聚集成组。是Web界面，它使用户可以浏览类似蛋白质子图的簇，并在2D和3D蛋白质结构中可视化。
适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病
段。由参考基因组的定向，连续的基因组间隔，用⟨染色体，起始坐标，端坐标⟩表示。一个供体染色体被描述为段的有序序列。断点。通过一对非粘附坐标描述了一个断点，该坐标表示从一个段中的捐赠者中的一个段过渡到另一个段。染色体组。一组所有同源供体染色体具有相同的染色体认同。染色体认同是由最有代表的丝粒确定的，如果Chro-Mosome是分散的，则由其组成段的染色体起源最多。染色体簇。一对染色体组表示为依赖。染色体簇是依赖染色体组的连接成分。染色体簇通常由一组规范结构变体定义，每个变体都有ISCN命名法（细胞遗传学命名的国际标准）。分子核型。提出的文件格式明确描述了核苷酸级分辨率的核型。此文件格式包含一个跨越整个参考基因组的段的字典，然后是一组有序的片段序列，每个片段代表染色体。
人工智能工具有助于监测儿童大脑发育并识别神经发育迟缓
Iyer 博士表示，他们的工具会将儿童的神经发育年龄与其真实出生年龄进行对比，以追踪大脑健康状况。去年，该团队将类似的人工智能技术应用于早产儿的心电图 (ECG) 心脏监测数据，以便为儿科医生提供更好的发育信息，但大脑年龄工具将这项技术提升到了一个新水平。
同时使用的单细胞CRISPR，RNA和ATAC-SEQ使多组CRISPR屏幕可以识别基因调节关系
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637716 doi：Biorxiv Preprint
高亮度同步辐射有助于确定半金属合金的最佳成分
由于自旋极化受 Heusler 合金元素组成的影响，因此表征和优化 Heusler 合金的原子组成以实现最高自旋极化非常重要。但目前用于确定半金属自旋极化的方法要么耗时，要么仅提供间接测量。