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NHANES 2007- 2018年的美国成年人的身体圆度指数与糖尿病和糖尿病的关联：横断面研究
基线空腹木糖醇水平，但不是山梨糖醇或促嗜性醇的水平，在非培训器中比进度者中的木醇水平是higer（p <0.001）。与进度者相比，非宣传者的比例在木糖醇水平的第三三位数（71/180个非推测器[39.4％]与49/180的进步者[27.2％]）中。调整了潜在的混杂因素后，与最低四分位数相比，木糖醇水平最高三重的入射糖尿病风险比值比为0.338（95％置信区间0.182-0.628）。此外，木糖醇水平和入射糖尿病之间的关联在糖尿病亚型中持续存在，其空腹血糖和高空腹和2h post植物的血糖都存在，但在分离的高2H-POST植物的高poSt植物血糖亚型中消失了。
2 型糖尿病患者糖化血红蛋白 A1c 水平、控制状态和认知功能之间的关联：一项前瞻性队列研究
认知障碍 (CI) 是 2 型糖尿病 (T2DM) 患者的常见并发症，但其与长期血糖控制的关系尚不清楚。本研究旨在利用中国健康与养老纵向研究 (CHARLS) 的数据，调查 45 岁及以上中国 2 型糖尿病患者的平均糖化血红蛋白 (HbA1c) 水平、HbA1c 控制状态、HbA1c 波动和 CI 之间的关联。共纳入 797 名参与者，他们在 2011 年至 2015 年期间测量了 HbA1c，并在 2018 年进行了认知功能评估。应用了逻辑回归模型和限制性三次样条 (RCS) 分析，调整了潜在的混杂因素。较高的平均 HbA1c 水平 (≥ 9%) 与 CI 风险增加显著相关，尤其是在整体认知和情景记忆方面（整体认知的 OR 4.03（1.45–11.20）；情景记忆的 OR 2.92（1.02–8.38））。RCS 分析显示平均 HbA1c 与 CI 之间存在 U 形关系，表明过低和过高的 HbA1c 水平都会增加 CI 风险。与稳定的 HbA1c 水平相比，未受控制的 HbA1c 水平 (≥ 8%) 也与更高的 CI 风险相关。将 HbA1c 水平维持在 8% 以下可能会显著降低 2 型糖尿病患者的 CI 风险，凸显了个性化血糖管理的重要性。
人工神经网络中认知能力的多层次发展
已经提出了几种神经机制来解释认知能力的形成，这些认知能力是通过出生后与身体和社会文化环境的互动形成的。在这里，我们介绍了一个三级信息处理和认知能力获取的计算模型。我们提出了构建这些级别的最低架构要求，以及参数如何影响它们的性能和关系。第一个感觉运动水平处理局部无意识处理，这里是在视觉分类任务期间。第二级或认知水平通过长距离连接全局整合来自多个本地处理器的信息，并以全局但仍然无意识的方式合成它。第三级也是认知最高的级别，全局和有意识地处理信息。它基于全局神经工作空间 (GNW) 理论，被称为意识水平。我们分别使用跟踪和延迟条件任务来挑战第二级和第三级。结果首先强调了通过在局部和全局尺度上选择和稳定突触来进行表观遗传的必要性，以使网络能够解决前两个任务。在全局尺度上，尽管感知和奖励之间存在时间延迟，但多巴胺似乎对于正确提供信用分配必不可少。在第三层，在没有感官输入的情况下，中间神经元的存在对于在 GNW 内维持自我维持的表征必不可少。最后，虽然平衡的自发内在活动促进了局部和全局尺度上的表观遗传，但平衡的兴奋/抑制比率可以提高性能。我们从神经发育和人工智能两个方面讨论了该模型的合理性。
在2024/2025 A/H1N1爆发日本，疫苗接种后的疫苗后血凝性抑制抗体及其与医护人员在医疗保健工人中的相关性
6 1 1流行病学和预防系，临床科学中心，国家全球卫生与医学中心，东京，东京，7日本7 8 2疫苗接种支持中心，疾病控制与预防中心，国家全球健康与医学中心，全球健康与医学中心，全球卫生与医学中心，全球卫生控制办公室，感染办公室，全球全球卫生中心，全球卫生中心，全球卫生中心，全球临时性临床，临时4. 4日。和11医学，日本东京12 5 5 5
高压直流电网模块化多电平换流器的状态和健康监测
本论文讨论的另一个重要主题是 IGBT 模块的状态监测。为此，开发了一个功率循环测试台。选择 𝑉 𝐶𝐸(𝑜𝑛) 作为跟踪功率器件在整个循环测试过程中退化状态演变的参数。因此，构思并开发了一个在线 𝑉 𝐶𝐸(𝑜𝑛) 测量板。为了获得有关所应用循环协议的更多相关见解，开发了一种在线估计 IGBT 器件结温的策略，该策略基于卡尔曼滤波器的使用。该策略还能够通过分析热敏电参数来估计 IGBT 健康状态的退化程度。
使用共模拟和模型预测性控制
此过渡过程必须考虑三个主要约束。首先，增加住宅用电的增加是不可取的。的确，法国的一项前瞻性研究[1]建议到2050年略有下降。第二，必须考虑[2]的可再生电力生产与消费量（尤其是在年度规模上）之间的时间不匹配。第三，现有建筑物库存的热翻新将需要时间，并且不得通过电气化和可再生生产能力增加。因此，更现实的场景不仅需要电气化，而且还需要增加扇区耦合，尤其是电力网络和热网络之间，这可以在不同的时间尺度（从瞬间到年）提供灵活性[3]。
社区水平的植物功能策略解释了热带海拔梯度的生态系统碳存储
。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8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.08.637226 doi：biorxiv preprint
在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
一种小波辅助的深度学习方法，用于模拟受低频可变性影响的地下水水平
Sivarama Krishna Reddy Chidepudi，Nicolas Massei，Abderrahim Jardani，Abel Henriot，Delphine Allier等。总环境科学，2023，865，第161035页。10.1016/j.scitotenv.2022.161035。hal-03925440
血清钠，钾和氯化物水平与全因和心血管疾病的抑郁症患者的死亡率
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者，他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查（NHANES）。使用患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症，其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠，钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率（HRS）和95％置信区间（CIS）。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄，一代，高血压，吸烟，饮酒，糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠，钾，氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。