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评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
反义长期非编码RNA中的罕见遗传变异有助于强迫症
强迫症（OCD）是一种普遍的神经精神疾病，其遗传基础不完整，阻碍了靶向治疗方法。使用来自我们所有人队列的全基因组测序（2,276例OCD病例，13,517个对照），我们评估了反义长期非编码RNA（LNCRNA）中的稀有变体。OCD病例表现出这些变体的显着富集，尤其是在进化约束的反义转录本中（相对风险= 1.52，p = 0.005）。负担分析鉴定出与OCD：A2ML1-AS1（OR = 4.5，P = 0.001）和NFIB-AS1（OR = 3.6，P = 0.002）的两个LNCRNA。这些LNCRNA中的罕见变体位于影响相邻神经发育基因的调节区域，并与与OCD有关的脑区域中的基因表达相关。鉴于它们在基因调节，组织特异性表达和对细胞状态的反应性中的关键作用，反义LNCRNA代表了有希望的生物标志物和治疗靶标。我们的发现扩大了强迫症的遗传结构，并强调了基于RNA的精度疗法对个性化临床干预的潜力。
遗传和环境对焦虑症的影响
使用特定的搜索词对数据库进行了广泛的搜索，包括PubMed，Web of Science和Google Scholar，导致在进行进一步筛选之前收集了大量研究。纳入标准是：用英语，全文提供的研究，人类研究以及在过去10年（在撰写本文时）进行的研究。排除标准是：动物研究，侧重于神经系统解剖而不是焦虑症的研究，以及包括抑郁症或其他心理疾病在内的研究。使用横截面方法可以汇总优势，同时考虑研究的局限性。筛选了研究的局限性，其中一些在研究中陈述了，而其他研究则必须使用预先制定的问题来解释以确保可重复性。变量（例如主要结果，结论和局限性）被制表以指导这些研究的解释。
通过社交媒体和变压器模型了解躁郁症：挑战和见解
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症：挑战和见解葡萄etsrivastava*，Lokesh Boggavarapu*，Anthony Shin*，Anthony Shin*，Avisek Datta，Yingda Lu，runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* （BD）仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的，使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能，以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型（GPT-4O）作为基准，分析表明某些开放小型模型（ex。MISTRAL，LLAMA）在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色，以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是，BD经常被错误分类为抑郁症（23％–51％），正常（2％–41％）和焦虑症（1％–7％），强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性，为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。
糖基化先天性疾病的临床和生化足迹：拟议的疾病学
我们已经确定了由189种不同基因缺陷引起的糖基化（CDG）的200种先天性疾病，并根据作用方式提出了CDG的分类系统。此分类包括8个猫：1。单糖合成和互连的疾病，2。核苷酸糖合成和运输的疾病，3。N连锁蛋白糖基化的疾病，4。 O连锁蛋白糖基化的疾病，5。 脂质糖基化的疾病，6。 囊泡贩运的疾病，7。 多种糖基化途径的疾病和8。 糖蛋白/聚糖降解的疾病。 此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。 神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。 接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。 免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。 本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。N连锁蛋白糖基化的疾病，4。O连锁蛋白糖基化的疾病，5。 脂质糖基化的疾病，6。 囊泡贩运的疾病，7。 多种糖基化途径的疾病和8。 糖蛋白/聚糖降解的疾病。 此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。 神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。 接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。 免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。 本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。O连锁蛋白糖基化的疾病，5。脂质糖基化的疾病，6。囊泡贩运的疾病，7。多种糖基化途径的疾病和8。糖蛋白/聚糖降解的疾病。此外，使用来自IEMBase的信息，我们描述了19个器官和系统的临床参与，以及每种类型CDG的基本实验室。神经系统，畸形，骨骼和眼部表现最为普遍，分别发生在81％，56％，53％和46％的CDG中。接下来是消化，性，皮肤病学，内分泌和血液学症状（17-34％）。免疫学，生殖器，呼吸道，精神病和肾脏症状的报道频率较低（8-12％），头发和牙齿不正常的CDG仅为4-7％。本研究中提供的信息，包括我们针对CDG的拟议分类系统，可能对照顾与CDG相关的代谢状况的人的医疗保健提供者有益。
自闭症谱系障碍Leyhausen，J。的内在灰质连通性及其基因组基础的差异； Schaefer，T。； Gurr，c。; b
抽象背景：自闭症是一种异质性神经发育状况，伴随着大脑连通性的差异。自闭症中的结构连通性主要在白质中进行了研究。然而，许多与自闭症相关的遗传变异突出了与突触发生和轴突引导有关的基因，因此也暗示了自闭症中固有（即灰质）连接的差异。可以通过所谓的内在全球和本地布线成本在体内评估内在连接。方法：在这里，我们检查了359名自闭症患者的大脑内部全球和本地布线成本，以及279名健康对照参与者，年龄在欧盟AIMS LEAP（纵向欧洲自闭症项目）的6至30岁之间。freeSurfer用于得出表面网格表示，以计算灰质内大脑所需的估计连接长度。certexwise的组间差异。进行了基于艾伦人脑图集的基因表达解码分析，以将神经解剖学差异与推定的基础联系起来。结果：全球和局部接线成本的群体差异主要是在内侧和侧额前脑区域，下颞区和左颞叶脑交界处观察到的。所产生的神经解剖模式富含以前与遗传和转录组水平上自闭症病因的基因。结论：基于固有的灰质连通性，当前的研究研究了自闭症的复杂神经解剖结构，并将小组间差异与推定的基因组和/或分子机制联系起来，以解析自闭症的异质性，并为未来的亚组方法提供了靶标。
SARS-COV-2感染与精神分裂症谱系和精神病的新诊断有关：使用美国国家Covid队列协作（N3C）
在SARS-COV-2的全球影响中，理解其潜在的长期精神科影响至关重要。最近的一些研究表明，Covid-19与随后的心理健康障碍之间存在联系。我们的调查加入了这一探索，集中于精神分裂症谱和精神病（SSPD）。与其他研究不同，我们采用了急性呼吸窘迫综合征（ARDS）和COVID-19 LAB负群组作为对照组，以准确评估Covid-19对SSPD的影响。来自N3C数据飞地平台的19,344,698名患者的数据有条不紊地过滤以创建倾向匹配的同类群体：ARD（n = 222,337）（n = 222,337），covid-protigation（n = 219,264）和covid-n = 213,183）。我们在三个不同的时间间隔内系统地分析了新发行的SSPD的危险率：0-21天，22-90天以及感染后90天以上。covid-19阳性患者在所有间隔[0-21天（HR：4.6; CI：3.7-5.7），22-90天（HR：2.9; CI：2.3 -3.8）中始终表现出危险比（HR）的增强（HR），超过90天（HR：1.7; CI：1.5：1.5-1-1。）。这些明显高于ARDS和COVID-19实验室阴性患者。使用各种测试的验证，包括Cochran Mantel Haenszel测试，WALD测试和对数秩检验证实了这些关联。有趣的是，我们的数据表明，年轻人在COVID-19收缩后面临SSPD风险的增强，这是ARDS和COVID阴性组未观察到的趋势。这些结果与已知的SARS-COV-2和早期研究的神经性神经肌动物保持一致，并强调了长期兴奋的时代，尤其是在年轻人群中，需要警惕的精神病评估和支持。
随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
主要神经退行性疾病共享的广泛神经元基因组损害的复发模式
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年3月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.03.03.641186 doi：Biorxiv Preprint