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利用神经特征增强任务 fMRI 个体差异研究
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括：AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供，该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据，但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点，可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。
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• Conduct research on nature-based solutions, ecosystem services, and biodiversity in mountain social-ecological systems • Biophysical quantification of ecosystem service of Alpine ecosystems by mapping and modelling • Apply statistical methods to assess trade-offs and synergies across ecosystem services under different scenarios of nature-based solutions • Contribute to the development of spatially explicit scenarios of nature-based solutions, organizing workshops and与当地利益相关者互动•与研究人员，政策制定者和利益相关者组成的跨学科团队识别和实施基于自然的解决方案•参与知识交流活动，包括出版研究论文，在会议上发表以及与政策社区互动
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
血浆细胞外囊泡的蛋白质组学分析确定化粪池患者先天免疫，凝结和内皮激活的特征
抽象的血浆细胞外囊泡（EV）是细胞衍生的脂质颗粒，据报道在败血症的发病机理中起作用。这项研究旨在鉴定化粪池患者中的EV货物蛋白，并探索其与关键的脓毒症病理生理学的关联。基于定量蛋白质组学分析，对血浆EV进行了串联质量标签（TMT）。与健康对照组相比，我们确定了败血症患者中522个差异表达的（DE）EV蛋白（n = 15）（n = 10）。对DE蛋白的KEGG分析揭示了与败血症相关的多种功能途径，例如补体/凝结，血小板活化，吞噬体，炎症和中性粒细胞外陷阱形成。加权基因共表达网络分析1,642 eV蛋白鉴定出了9个独特的蛋白质模块，其中一些模块与脓毒症诊断和多种血浆标记物高度相关，包括器官损伤，炎症，凝血病和内皮激活。细胞类型特异性富集分析揭示了EV的细胞起源，包括免疫和上皮细胞，神经元和神经胶质细胞。因此，当前的研究发现了与败血症中关键病理生理反应密切相关的血浆EV中的复杂蛋白质组学特征。这些发现支持EV货物蛋白在患者的免疫反应，凝结和内皮激活中的重要性，并为等离子体发病机理中血浆EV的未来机械研究奠定了基础。关键字败血症，细胞外囊泡（EV），质谱法，蛋白质组学，串联质量标签（TMT）
数字签名及其法律意义 - 学习门
JosipStanešić1，ZlatanMorić2*，Damir Regvart 3，IvanBencarić41,2,3,4系统工程和网络安全系代数代数代数大学Zagreb，克罗地亚； josip.stanesic@algebra.hr（J.S。）zlatan.moric@algebra.hr（Z.M.）damir.regvart@algebra.hr（D.R。）ibencar@algebra.hr（i.b.）摘要：本文研究了数字签名在确保电子通信的有效性，完整性和非纠正方面的关键功能。它通过彻底分析包括公共密钥基础架构（PKI）和加密哈希功能在内的基础技术来研究数字签名在不同部门的技术进步和实际用途。它还考虑了新兴的创新，例如基于区块链的信任模型和抗量子的算法。还解决了重大困难，例如加密缺陷和调节统一。结果表明，必须进行加密技术的持续改进，并将分散的信任机制纳入增强系统的弹性，因为数字签名对于安全的数字交易是必不可少的。结果强调了实施创新的加密解决方案并使国际规则保持一致以解决发展数字生态系统的要求。关键字：区块链，加密算法，网络安全，数字签名，电子交易，PKI，抗量子性密码学，监管框架。1。简介
自制反渗透水过滤器
出色的工作表带有答案的干细胞有助于学生理解该主题。有22个工作表和12个活动，包括将陈述标记为成人或胚胎干细胞。学生从事各种任务，例如将单词与描述，纠正错误，差距填充和扩展写作。资源还包括针对低能力学生的差异化工作表，并伴随着GO干细胞在Learn.genetics上进行活动。为了纳入有关干细胞疗法批准的国际观点，学生将利用课堂讨论和基于场景的活动。目的是确定是否应使用这些研究的结果在各个国家获得批准。**步骤1：将利益相关者**确定为班级，集思广益参与此问题的潜在利益相关者： - 等待干细胞疗法的患者 - 研究人员 - 研究人员 - 没有成功的干细胞疗法的患者 - 私人诊所 - 医疗专业人士 - 生物技术公司 - 将课程分为5或6个利益相关者组。每个小组将在讨论组织者中填写1-3个项目，从各自的角度“获得角色”。**步骤2：完成讨论组织者**这项活动利用讨论组织者，该活动为学生提供了一种结构化方法来讨论生物伦理困境并保持对话的重点。学生将从他们的利益相关者团体的角度完成组织者。**步骤3：报告和建议**选项1：让每个小组都呈现他们的讨论和思想。选项2（耗时）：重组为混合利益相关者群体。每个代表都提出了他们小组的观点，然后进行课堂讨论和建议。**步骤4：集体投票和反思** - 使用“绝对是”到“绝对否”的连续体进行集体投票。- 分享个人职位背后的推理。- 写一篇有关干细胞疗法批准的个人信念的简短文章。**监管机构和政策**各个国家的研究监管机构，例如： - 美国（食品和药物管理局） - 日本（药物和医疗安全局） - 英国 - 英国（药品和医疗保健产品监管机构），以说明工作中干细胞的概念，请考虑使用Planarians。这些扁虫可以在切成多个碎片时在1-2周内再生整个蠕虫。**在教室里与平面人一起工作**处理平面的技巧： - 将其保持在干净，淡水溪流或湖泊中。- 使用像肝脏这样的蛋白质来源吸引它们。- 以低成本从生物供应公司订购Planaria。- 提供足够的水和进食。请记住，平面主义者更喜欢黑暗的地方，应定期喂养少量的肝脏或其他富含蛋白质的食物来源。Planaria可以喂食食用色素，以染色其肠道，并在食用肝脏时提供了对解剖结构的增强视野。如果它们看起来迟钝，最好不要清洁容器或更换水，因为这可能会更加压力。取而代之的是，将它们放在室温下几个星期的室温下，使其恢复。进行切割，使用显微镜滑盖滑片或锋利的剃须刀。寒冷时的平面运动缓慢移动，可以使它们在冰冷的春水和/或冷藏的培养皿中切割之前更容易处理。将平面物从一道菜转移到另一种盘子，使用塑料转移移液器或眼植物。被切割后，Planaria可以以各种方式再生。在此期间，大多数物种将在1-2周内完全恢复而无需食物。
研究论文多摩学和单细胞分析揭示了基于机器学习的嘧啶代谢相关的签名，以预后
背景：嘧啶代谢是肿瘤代谢重编程的标志，而其对肺腺癌患者（LUAD）患者的预后和治疗意义的重要性仍然不清楚。方法：在这项研究中，使用各种机器学习和深度学习算法的综合框架来开发与嘧啶代谢相关的签名（PMRS）。通过全面的多摩学分析评估了其在基因组稳定性，化学疗法和免疫疗法耐药性方面的功效。也阐明了PMRS亚组之间患者的单细胞景观。随后，在LUAD细胞系中对LYPD3（PMRS模型中最重要的系数因子）的生物学功能进行了实验验证。结果：具有“随机生存森林”算法的PMRS模型表现出最佳性能，并用于进一步分析。它在各种模型评估测定中显示出极好的准确性和稳定性。与PMRS-HIGH亚组相比，PMRS评分较低的患者的生存结果更好，更稳定的基因组特征和对免疫疗法的敏感性更高。单细胞分析表明，随着PMR的增加，上皮细胞逐渐表现出具有增强的嘧啶代谢的恶性表型，而PMRS-HIGH患者表现出肿瘤免疫微环境的抑制状态。进一步的实验表明LYPD3促进了LUAD细胞系中的恶性进展。结论：我们的研究构建了PMRS模型，强调了其在LUAD患者的治疗和预后的潜在价值，并为LUAD患者的个性化精度治疗提供了新的见解。
EEG 和 MEG 数据中的意外大脑特征
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 1 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.06.895664 doi：bioRxiv 预印本
假肢术语的词汇表2023：第十版
抽象类型2糖尿病（T2DM）定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型，占所有糖尿病（DM）病例的95％以上。根据全球记录，有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响，这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51％。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病（DR），总体患病率超过30％。由于T2DM人群的增长，与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外，具有特征性的全身性属性，包括线粒体损伤，细胞死亡增加和慢性炎症，是层叠DM复杂（例如缺血性中风）的独立预测指标。因此，早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查，导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定，目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性，预防和个性化医学（PPPM / 3pm）可以很好地利用累积的知识，防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标，需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板，其特征是一种简单的样本收集，高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中，我们检验了以下假设：非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性（DM相关并发症）生物标志物模式的可靠来源，适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里，我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果，其中我们将个性化的患者特征（健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者）与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性，这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台，用于验证泪液生物标志物模式，以将易受PDR的T2DM患者分层。此外，由于PDR是严重T2DM相关并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标，因此我们的国际项目旨在为“诊断树”（是/否）创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。
内源性心脏再生的多方面性质
心肌梗塞（MI）或心脏病发作与中风相结合，在2019年在全球范围内死亡超过1500万。它由一个冠状动脉中的血流中断。在大多数情况下，这是动脉粥样硬化的结果，更具体地说是动脉粥样硬化斑块阻塞动脉的破裂。破裂的第一个结果是缺血，缺乏血液供应导致缺氧，影响了正常由动脉提供的心脏组织区域。然后将该区域定义为梗塞区域，并与坏死有关。由于缺血性发作而导致的心肌细胞的丧失之后是重塑时期。这与包括胶原蛋白在内的过度细胞外基质（ECM）沉积有关，形成疤痕代替健康组织，这是一种修复受损心脏的补偿机制。总体而言，它会导致心室壁和扩张的变薄，并伴有壁应力中断和心脏功能受损（2）。由神经内分泌激素触发的信号通路（因损伤而产生）或机械力中断会导致心肌细胞肥大（3，4）。目前无法克服这种病理重塑和潜在的机制，最终将导致心力衰竭，与死亡的高风险有关（5）。某些生物会避免受伤后这种不良反应，因为它们能够完全再生自己的心脏。