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基于视觉的情况图利用基于语义实体的集成基金标记
情境图（S图）合并了通过同时定位和映射（SLAM）将3D场景图的接近的几何模型合并到多层联合优化因子图中。作为一种优势，S-graph不仅是通过将几何图与一个图中的各种层次组织的语义界面及其拓扑关系相结合，因此更全面的机器人情境意识，还可以改善本地化的性能，并通过Exploit-exploit-exploit-neploit-neploit-opploit-依靠语义信息绘制。在本文中，我们介绍了基于视觉的S-Graphs版本，其中使用传统的视觉猛击（VSLAM）系统用于低级功能跟踪和映射。此外，该框架利用了ducial标记的潜力（可见以及我们最近引入的透明或完全看不见的标记）来编码有关环境及其内部对象的全面信息。标记有助于识别和绘制结构性的语义实体，包括环境中的墙壁和门，在全球参考中具有可靠的姿势，随后与包括走廊和房间在内的高级实体建立了有意义的关联。然而，除了包括语义实体外，还利用了公爵标记物施加的语义和几何约束来提高重建的地图的质量并减少本地化错误。使用腿部机器人收集的实际数据集上的实验结果表明，我们的框架在制作更丰富的多层分层图方面表现出色，并同时增强了机器人姿势精度。
利用双特异性抗体将 LNP 与细胞表面标志物结合，实现靶向 mRNA 递送
摘要 将 mRNA-LNP 有效递送至特定细胞类型仍然是 mRNA 疗法广泛应用过程中面临的主要挑战。传统的靶向方法包括修改脂质组成或对脂质纳米颗粒 (LNP) 的表面进行功能化，这会使制造变得复杂，改变纳米颗粒的大小、电荷和隐身性，影响其递送和免疫原性。在这里，我们提出了一种通用的靶向 mRNA-LNP 递送方法，该方法使用双特异性抗体 (BsAbs) 在 LNP 和细胞表面标志物之间建立桥梁。不是将靶向剂附着到纳米载体上，而是先施用 BsAbs，与靶细胞上的表面蛋白结合，然后将未修饰的 LNP 保留在受影响的组织中。我们证明了在体外和体内将 mRNA-LNP 有效且细胞类型特异性地递送至表皮生长因子受体 (EGFR) 和叶酸水解酶 1 (PSMA) 阳性细胞。该技术的灵活性是通过替换 BsAbs 的细胞靶向区域实现的，从而使得下一代靶向 mRNA 药物能够快速开发。
人工智能和代谢物标记在帕金森病诊断和预后中的应用
背景 进行性神经退行性疾病，例如帕金森病 (PD)，通常表现出异质性症状，使得临床诊断和患者预后困难。PD 的临床诊断主要依赖于疾病的身体症状以及病史和患者对多巴胺治疗的反应。然而，临床表现非常多样化，通常远远落后于病理变化，这可能导致疾病的晚期诊断，这会影响疾病的进展。PD 的确切病因仍然为临床研究提供了肥沃的领域，并且被认为涉及遗传和环境因素，这在一定程度上解释了症状的多样性和疾病进展速度的差异。这种多样性使患者对其长期生活质量感到不确定，并妨碍了对临床试验的客观评估。
通过定量和分子标记物在格里亚·奥特瓦（Grewia optiva）中的遗传差异研究
通过使用RAPD（随机扩增的多态性DNA）和ISSR（简单序列重复序列重复序列）进行了10种不同的Grewia optiva家族之间的多样性分析。Grewia Optiva家族是由从喜马al邦（印度）的各个地区收集的种子养育的，并根据形态学参数选择。分别使用15个RAPD和20个ISSR引物和9个RAPD和12个ISSR引物显示放大。9个RAPD引物显示出68.96％的多态性，12个ISSR引物显示出71.25％的多态性。使用NTSYSPC Ver.2.02H的Sahn模块生成相似性矩阵和树状图。jaccard的相似性矩阵显示了与RAPD引物之间的“ SO-7”和“ SO-3”之间的最大相似性系数为0.88。对于ISSR，系数值范围为0.52至0.80。树状图在更大程度上也揭示了相似的结果，在Grewia Optiva收集的10个家族中发现的最大相似性在“ SO-7”和“ SO-3”的RAPD引物之间为88％，与ISSR的“ SO-7”和“ SO-3”之间的“ SO-7”和80％。RAPD和ISSR在10种不同基因型的Grewia optiva中有效揭示了多态性。根据地理分布和遗传构造，RAPD和ISSR的基于UPGMA的树状图证实了不同基因型将不同的基因型放置在不同的簇和子集群中。Family SH-7与RAPD和ISSR研究所揭示的那样发出了Outliner。
CSF神经胶质标记物在遗传额颞痴呆症患者的一部分
ione O. C. Wollaccott 1， *，Image J.Kathryn Knowles 1,2，Lucy L. Russell 1，Caroline V. Heslegrave 2，James B. Rowe 3，Borroni 4，Daniela Galimmberti 5：6，Tiraboschi 11，Tiraboschi 11，Maria Masellis 8，Maria Carmela Carmela tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia robert laforce 21：matthis synatofs synalofzik 26.27.27.27.27，Rik vanden。 43,44，亨利格2：45,46,47，乔纳森·罗勒1.2
胰岛素抵抗的诊断标志物可区分绝经中糖尿病和糖尿病
摘要。- 目标：更年期是女性重生生活中的重要过渡时期，在此期间，激素会改变，导致心脏瓦斯加斯加疾病和2型糖尿病的风险增加。在这项研究中，我们评估了使用胰岛素抵抗（IR）的替代表现来预测甲膜膜上苏联妇女胰岛素抵抗的风险的可能性。患者和方法：研究涉及252名居住在西部波美拉尼亚案的终止妇女。本研究中采用的方法是基于原始问卷，拟人测量和实验室测试的诊断调查，用于确定所选生物化学参数的水平。结果：在整个研究人群中，曲线下的最高面积是稳态模型评估 - 胰岛素分解（HOMA-IR）和定量的胰岛素剂量检查指数（QUICKI）。甘油三酸酯指数（TYG指数）显示出比其他标记物中糖尿病和糖尿病之间的区别诊断值，这是糖尿病和糖尿病之间的区别工具。homa-ir与禁食的血液胶质（r = 0.72; p = 0.001），糖化血红蛋白（HbA1c，r = 0.74; p = 0.001），甘油三酸酯，甘油三酸酯（TG，r = 0.18; p <0.005）和Sure-sure（sbp = 0.02）（r = 0.001;用高密度脂蛋白（HDL，r = -0.28; p = 0.001）负否。结论：发现人体测量法和二进时间代谢参数与IR标记显着相关。homa-beta，Quicki与快速血液（r = -0.051; p = 0.001），HBA1C（R = -0.51; P = 0.001），TG（R = -0.25; P = 0.001），低密度脂蛋白（LDL，R = -0.13; P = 0.045），R = 0.045），; 0.011），并用HDL积极（r = 0.39; p = 0.001）。
流式细胞仪辅助分析在永生的树突状细胞系上表型成熟标记
Geneva Campia a, Manuel Beltrán-Visiedo A, Ruth Soler-Agest A, B, Ai Sato A, Norma Bloy A, Lewei Zhao C, D, Peng Liu C, D, Oliver Kepp C, D, Guido Kroemer C, D, E, Lorenzo Galluzzi A, F, G, *, and Claudia Galassi A, * Oncology, Weill Cornell Medical College, New York, NY, United States B University of Zaragoza/Arago´n Health Research Institute, Biochemistry and Molecular and Cell Biology, Zaragoza, Spain C Equipe Labellis Ee Par La Ligue Contre Le Cancer, University and De Paris, Sorbonne Universit and, Centro de Recheche des Cordeliers，法国大学，法国，法国，D代谢组学和细胞生物学平台，Gustave Roussy，University and Paris Saclay，Villejuif，France和P ^ ole de Biologie，H ^ Opital europe Europe Europe Europe Euroge Een Georges een Georges een Georges Pompidou，Pompidou Caryl and Israel Englander Precision Medicinate，纽约，纽约州，美国 * Corpsontding作者：电子邮件地址：Deadoc80 @ gmail.com； clg4005 @ med.cornell.edu
阿尔茨海默氏病的病理标志物和恒河猴杏仁核的相关痴呆症
恒河猕猴（Macaca Mulatta）。这个长期的灵长类动物表现出与人类相似的大脑组织和发展，就像妇女一样，成年女性猕猴月经和最终经历更年期[8-11]。重要的是，与人类不同，恒河猕猴可以保持在严格控制的环境条件下，并且可以在基本上没有验化后的间隔内获得tissus。这种特征使恒河猴成为理想的动物模型，在其中研究有助于非男性和病理人类衰老的遗传和/或环境因素。像人类一样，恒河猕猴在斑块密度[12-16]中显示出与年龄相关的增加，这在20岁之后的杏仁核中变得尤为明显[17]。此外，如果在旧手术绝经（即，卵巢剂）女性接受雌二醇激素替代疗法（ERT）（ERT）中，则该斑块密度已被证明在旧的绝经（即卵巢剂）中的明显较低[17]；这与激素替代可能有助于减少绝经后妇女的A的想法相关的发现[18]。相反，很少有恒河猴研究集中在PTAU [19，20]或TDP-43 [21]上，尽管在老年期间发现了这些蛋白质，但它们似乎与神经元病患者或痴呆症没有明显联系。因此，本研究的目的是检查恒河猕猴中神经元PTAU和TDP-43表达的时间过程，使用最近在我们的斑块研究中使用的相同恒河猕猴的脑切片[17]。我们假设PTAU和我们的重点是杏仁核，杏仁核是一种参与学习和记忆的大脑区域，对淀粉样变性高度敏感[14]，并且显示出雌激素受体的高表达[22-24]。
设计用于持续人工智能支持的视觉标记：结肠镜检查案例研究
结肠镜检查是使用内窥镜对大肠进行视觉检查，通过检测和切除癌前息肉来预防结肠直肠癌。关于息肉检测的文献显示，临床医生的漏诊率差异很大，平均在 22-27% 左右。虽然最近的研究考虑使用 AI 支持系统进行息肉检测，但如何将这些系统可视化并整合到临床实践中仍是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们探索了结肠镜检查 AI 支持系统中使用的视觉标记的设计。在我们团队的胃肠病学家的支持下，我们设计了七个独特的视觉标记，并将它们呈现在真实的患者视频片段上。通过针对相关临床工作人员（N = 36）的在线调查，我们评估了这些设计，并获得了初步的见解和理解，了解临床工作人员如何设想将 AI 融入他们的日常工作环境。我们的研究结果为未来在连续、自适应场景中部署人工智能支持系统提供了具体的建议。
美国创伤中心急诊科的小儿准备就绪：与生存相关的组件的机器学习分析等离子体标志物预测非痴呆受试者淀粉样蛋白，tau，萎缩和认知的变化
目前尚不清楚血浆生物标志物是否可以用作独立的预后工具来预测与早期阿尔茨海默氏病相关的变化。在这项研究中，我们试图通过评估血浆生物标志物是否可以预测非痴呆个体中淀粉样蛋白负荷，tau积累，脑萎缩和认知的变化来解决这个问题。为了实现这一目标，在159名非痴呆个体中确定了159名非痴呆患者，患有Alzheimer病痴呆症患者的159名患者，在159名非痴呆患者中确定了血浆淀粉样蛋白B 42/40（A B 42/40），磷酸化-TAU181，磷酸化-TAU217和神经膜片光。他接受了纵向淀粉样蛋白（18 f- utemetamol）和Tau（18 F-Ro948）PET，结构MRI（T 1-加权）和认知测试。我们的单变量线性混合效应模型表明，血浆生物标志物与成像和认知度量之间存在几种显着关联。但是，当所有生物标志物都包含在相同的多变量线性混合效应模型中时，我们发现，纵向淀粉样蛋白-PET信号的增加是由低基线血浆A B 42/40独立预测的（P = 0.012）（P = 0.012）（P = 0.012），而TAU-PET信号，较差的识别和较差的认知能够独立于5个独立的认知量7 0.004）。这些生物标志物的形成良好或更好，比在CSF中测得的相应生物标志物。此外，他们显示出与使用Youden指数定义的二进制等离子体生物标志物值相似的性能，Youden指数可以更容易在诊所中实施。此外，等离子体A B 42/40和磷酸化-TAU217不能预测非阿尔茨海默氏症神经退行性疾病患者的纵向变化。总而言之，我们的发现表明血浆A B 42/40和磷酸化-TAU217在临床实践，研究和药物开发中可能是未来阿尔茨海默氏病病理学的预后标志物。