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珊瑚 - 阿尔加尔共生的代谢动力学从受精到定居点确定关键的珊瑚能量脆弱性
珊瑚 - 阿尔加尔共生的代谢动力学从受精到定居点确定1关键的珊瑚能量脆弱性2 3作者和作者分支机构4 5 Ariana S. Huffmyer 1,2,6 *，Kevin H. Wong 3，Wong 3，Danielle M. Becker 2，Emma Strand 4，Emma Strand 4，Tali Mass 5，Tali Scii 6 M.美国华盛顿州华盛顿州华盛顿市9 2美国罗德岛大学生物科学系，美国，美国，美国，金斯敦10 3罗森斯特海洋与大气科学学院，海洋生物学系，海洋生物学系和11个生态学，迈阿密迈阿密大学，佛罗里达州迈阿密大学，美国佛罗里科学，14 Haifa大学，山Carmel，Haifa，Haifa，以色列15 6 LEAD联系Ashuffmyer@gmail.com 16 17 *通讯：Ariana S. Huffmyer，Ashuffmyer@gmail.com 18 19摘要20 21气候变化加速珊瑚礁的下降，并危及22生态系统恢复的招聘必不可少。 成年珊瑚依靠其共生藻类23（共生性藻类）的重要营养交换，但是这种依赖从受精到24种招募的动力和敏感性被认为是被认为的。 我们调查了蒙蒂普拉·马蒂塔（Montipora Capitata）的13个发育阶段的生理，代谢组和25个转录组变化，这是26个夏威夷的珊瑚，该珊瑚在夏威夷26中继承了从父母到鸡蛋的共生体。 我们发现胚胎发育27取决于母体提供的mRNA和脂质，并在游泳幼虫中迅速转移到了共生体衍生的28营养。 共生的密度和光合作用峰一旦游泳至燃料29层幼虫分散。 44Carmel，Haifa，Haifa，以色列15 6 LEAD联系Ashuffmyer@gmail.com 16 17 *通讯：Ariana S. Huffmyer，Ashuffmyer@gmail.com 18 19摘要20 21气候变化加速珊瑚礁的下降，并危及22生态系统恢复的招聘必不可少。成年珊瑚依靠其共生藻类23（共生性藻类）的重要营养交换，但是这种依赖从受精到24种招募的动力和敏感性被认为是被认为的。我们调查了蒙蒂普拉·马蒂塔（Montipora Capitata）的13个发育阶段的生理，代谢组和25个转录组变化，这是26个夏威夷的珊瑚，该珊瑚在夏威夷26中继承了从父母到鸡蛋的共生体。我们发现胚胎发育27取决于母体提供的mRNA和脂质，并在游泳幼虫中迅速转移到了共生体衍生的28营养。共生的密度和光合作用峰一旦游泳至燃料29层幼虫分散。44相反，在30个变形，沉降和钙化期间，呼吸需求显着增加，反映了这种能量密集型形态学31重组。共生植物的增生是由共生铵同化32驱动的，珊瑚宿主中氮代谢几乎没有证据。随着发育的进展，33个宿主会增强氮隔离，调节共生体种群，并确保固定碳的34转移以支持变态，并具有代谢组和转录组35碳水化合物可用性的指标。尽管藻类共生群落群落保持36个稳定，但细菌群落随着个体发育而转移，与Holobiont代谢37重组有关。我们的研究揭示了开发过程中的广泛代谢变化，38越来越依赖共生营养。变形和沉降是针对预测的气候场景的最大39个关键时期，破坏了40个共生的稳定。相对于敏感的41早期生命阶段，这种高度详细的共生营养交换提供了理解和预测营养的基本知识42共生42共生融合，特别是在气候43变化的未来中，珊瑚生存和招募。
Integrating gut and IgA-coated microbiota to identify Blautia as a probiotic for enhancing feed efficiency in chickens
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作杂志，第一个影响因素（如果）在2024年23.8，在微生物学中排名为2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术，自然方法，自然微生物学，自然食品等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。它已经发表了220多篇论文，并被引用了5600次以上，并由SCIE / WOS，PubMed，Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年发射的“ imeta”的姊妹杂志，其目标是> 10，其范围与自然通信相似，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简介等。欢迎所有贡献！
摘要 我们的研究目的是确定药物可以靶向的分子靶点和个性化医疗的患者特定模型
摘要 我们的研究旨在确定药物可以靶向的分子靶点和患者特定模型，以实现结直肠癌 (CRC) 的个性化医疗。在这里，我们从基因表达综合数据库 (GEO) 中获取了高通量 RNA 测序数据，登录号为 GSE205787，并使用下一代知识发现工具（如 BioJupies 和 Ingenuity 通路分析 (IPA) 软件）对其进行了分析。使用 BioJupies 工具，通过将 47 个 CRC 患者来源的球体 (CRC-CSC) 的原始计数与健康个体结肠和直肠上皮的正常球体的原始计数进行比较，可以识别差异表达基因 (DEG)。IPA 用于识别差异调节的典型通路、CRC 的上游调节剂、非方向性网络、疾病和生物功能，并使用分子预测分析 (MAP) 工具进行后续扰动分析。我们的研究表明，在 CRC-CSC 组中，多种 KEGG 通路（包括 AMPK、磷脂酶 D、MAPK 和 PI3-AKT 信号通路）均显著下调。此外，Wnt 信号和 FGFR 通路显著上调。此外，根据 Wikipathways，CRC-CSC 组中 EGF/EGFR 信号通路、MAPK 信号通路、G 蛋白信号通路和黏着斑-PI3-AKT 通路均下调。此外，根据 Reactome，CRC-CSC 组中代谢、囊泡介导的运输、RAF 信号和 G-alpha (12/13) 信号通路也下调。利用创新的药物组合方法和创新的药物输送技术，可以通过调节 FGFR、EGFR 和 AMPK 信号通路来增强 CRC 治疗，最终可能改善患者的预后。关键词：结直肠癌、癌症干细胞球体、AMP 活化蛋白激酶信号传导、成纤维细胞生长因子受体、表皮生长因子受体、BioJupies、Ingenuity 通路分析 如何引用：Rasool M、Alhassan KI、Karim S、Haque A、Mutwakil MNZ、Alharthi M、Chaudhary AG 和 Pushparaj PN。FGFR、EGFR 和 AMP 活化蛋白激酶通路在结直肠癌干细胞衍生球体中的作用：对结直肠癌治疗的意义。亚洲农业生物学杂志 2025(1)：2023365。DOI：https://doi.org/10.35495/ajab.2023.365 这是一篇根据知识共享署名 4.0 许可条款分发的开放获取文章。 （https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当引用。
BigPICC：一种基于图的方法，用于鉴定突变数据中的致癌基因组合
来自癌症患者的基因组数据代表了患者基因突变的存在与癌症发生之间的关系。人类中不同类型的癌症被认为是由两个至九个基因突变的组合引起的。通过传统的详尽搜索来识别这些组合，需要与组合大小成倍扩展的计算量，即使对于尖端超级计算机也是棘手的。我们提出了一种无参数的启发式方法，该方法利用基因患者突变的内在拓扑来鉴定致癌组合。通过使用它们来预测以前看不见的样品中肿瘤的存在来测量鉴定组合的生物学相关性。所得的16种癌症类型的分类器在详尽的搜索结果中表现出色，平均敏感性为80.1％的敏感性和91.6％的特异性，每种癌症类型的命中率最佳选择。我们的方法能够找到较高的致癌组合靶向，这将需要多年的计算进行详尽的搜索。
使用 AI 识别哮喘和 COPD 高风险患者
勃林格殷格翰制药公司医学博士 Naftali Kaminski 表示，新工具是确保患者获得最佳护理的重要一步。医学教授兼耶鲁大学 PCCSM 主任。“将深度学习和人工智能融入临床实践可以帮助优先照顾患有呼吸系统疾病的弱势群体，我为我们的 P2MED 研究人员为实现这一目标所取得的突破性进展感到自豪，”他说。
一项回顾性队列研究，确定风险因素并使用 CLOC 评分作为腹腔镜胆囊切除术转换的预测工具：洞察
在过去的 20 年里，腹腔镜胆囊切除术 (LC) 一直是治疗有症状的胆结石疾病的黄金标准。与开腹胆囊切除术 (OC) 相比，LC 具有许多优势，例如术后疼痛减少、美容效果更好、功能恢复时间更快、住院时间缩短 (1)。目前的文献表明，接受 LC 的患者中有 1-15% 转为 OC (2)。常见的转诊指征包括未能证明安全意识，或存在术中并发症，如肠穿孔、无法控制的出血和胆管损伤 (3)。由于转诊病例通常与发病率增加、并发症发生率更高和住院时间更长有关，因此识别转诊为开腹的风险因素对于防止负面结果非常重要。2016 年进行的一项荟萃分析显示，年龄在 60 或 65 岁以上的男性
解释基于机器学习的预测模型和功能性元基因组方法，以鉴定HBCD降解中的关键基因
十六起核细胞环烷（HBCD）构成了严重的环境风险，并且由于微生物相互作用和代谢途径的复杂性，鉴定降解的Mi-Crobes及其酶促机制是具有挑战性的。本研究旨在通过两种方法来鉴定与HBCD生物降解有关的关键基因：元基因组的功能注释和基于机器学习的预测模型的解释。我们的功能分析表明，在丘奇土壤（CCS）元基因组中具有丰富的代谢潜力，尤其是在碳水化合物代谢中。在测试的机器学习算法中，随机森林模型的表现优于其他模型，尤其是在数据集中训练的培训，反映了诸如Dehalococcoides McCartyi和pseudomonas铜绿疾病等物种的降解模式。这些模型突出了EC 1.8.3.2（硫醇氧化酶）和EC 4.1.1.43（苯基丙酮酸脱羧酶）为降解的抑制剂，而EC 2.7.1.83（假氨酸激酶）与增强的降解链接。这种双方法学方法不仅加深
识别免疫失调的危险信号
先天性免疫缺陷 (IEI) 是一种影响免疫系统的罕见疾病。根据最新的国际免疫学会联合会 (IUIS) 分类，已发现 485 种不同的 IEI。即使对感染的易感性增加是最著名的症状，IEI 也不再仅仅由感染可能性增加来定义。自身免疫性疾病和炎症过度、淋巴细胞增生和恶性肿瘤引起的免疫失调是常见表现，可能是必须识别的唯一 IEI 症状。仅关注以感染为中心的警告信号会错过大约 25% 最初表现出其他表现的 IEI 患者。及时和适当的诊断和治疗对于提高生活质量 (QoL) 至关重要，在某些情况下，甚至生存率也至关重要，因为患者容易受到危及生命的感染或自身免疫的影响。此外，对患有免疫失调（即 CTLA4 缺乏、LRBA 缺乏、NF-kB1/NF-kB2 缺乏、活化磷酸肌醇 3-激酶 delta 综合征 -APDS-）的 IEI 进行早期诊断的优势在于可以启动针对性治疗，精确重新平衡失调的免疫途径（即生物制剂、选择性抑制剂）或确定性治疗（即 HSCT）。
“当然AI区分”：识别交流...
本文主张在评估现实生活中AI设计，开发和部署的社会影响时，需要将反歧视性视为独特的视角。该论点基于对挪威公共部门约200个组织的调查以及19次深入的访谈，并提出了将“歧视”翻译为跨学科和话语环境中社会相关概念的挑战。本文在我们的研究中提出了对歧视风险的六个话语回应，以预示着专注于歧视如何使人们能够应对其他概念（例如偏见和隐私）无法解决的独特挑战。通过将歧视与其他辅助问题（例如偏见和隐私）区分开来，我们提出了我们对在实际实践和情况下对AI设计，开发和部署的批判性理解的必要性，并敦促AI开发人员积极采用反歧视性镜头，而在其实践中不替代临床概念，例如bias exprivation efformenty of topersipers of诸如bias或其他偏见，或其他相同的概念。
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