神经发育障碍(NDDS)涵盖以异常大脑发育为特征的疾病,这些疾病会影响认知,交流,行为和运动。这些疾病,包括自闭症谱系障碍(ASD),注意力/多动障碍(ADHD)和智力障碍,代表了一项重要的公共卫生挑战,影响了全球多达3%的儿童。尽管我们对这些疾病的理解取得了进步,但缺乏特定的疗法强调了进一步研究其病因和病理生理学的必要性。最近的研究确定了与NDD相关的许多基因变异,从单核苷酸变体到拷贝数变体。这些发现指向与NDD相关的各种不同基因,突出了这些疾病的遗传复杂性。然而,许多NDD的起源仍然未知,表明超出遗传变异的因素可能起着至关重要的作用。新兴证据表明,神经素的流量机制和环境因素,例如早期生命逆境,是NDD发展的重要贡献者。在人类和动物模型中整合分子,行为和神经敏化研究的多学科方法对于理解这些方面至关重要。本社论推出了一系列原始研究文章,旨在揭示NDD的复杂机制,并探索新型治疗策略的潜在途径。
©作者(2020)。由牛津大学出版社(Oxford University Press)代表大脑的担保人出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)分发的一篇开放访问文章,该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用,分发和再现,前提是适当地引用了原始工作。
背景:肥胖代表了代谢异常发展的重要危险因素。但是,所有肥胖症患者都会发展这些疾病并非不可避免。硒已被证明在维持体内代谢稳态方面发挥了作用,并具有调节与葡萄糖和脂质代谢过程有关的相关信号通路的能力。先前的研究表明,肥胖个体的硒浓度高于一般人群中报道的硒。这些发现的问题是,硒浓度改变是否可能是加速肥胖人群代谢失衡的重要触发因素。这项研究的目的是检查血清硒浓度与肥胖个体中代谢异常的风险之间的潜在相关性。
传统的还原主义方法已成功地用于获得有关单基因疾病和疾病的知识。然而,这种策略不足以探测和理解诸如糖尿病,代谢综合征(MS)和胰岛素相关疾病之类的复杂疾病,其中多种基因和系统受到干扰。理解这种复杂的相互关系和串扰需要整体或系统级集成,这可以通过单词/综合多摩学方法来实现。本研究主题探讨了单词和综合多摩s分析如何改变我们对代谢综合征,糖尿病和胰岛素相关疾病的机制,生物标志物和治疗靶标的复杂网络的理解。与还原主义的方法不同,单词/多摩斯技术为复杂疾病提供了整体观点,强调了它们有可能促进个性化医学的潜力,并具有针对性的疗法,并在针对这些疾病的情况下为这些疾病提供了新的希望。
目前的研究主题,标题为“内分泌和代谢性疾病中的Wnt信号传导”旨在强调Wnt信号传导途径在人类内分泌学中的功能作用,重点是代谢疾病。内分泌和代谢性疾病包括影响各种器官系统和生理过程的广泛疾病。Wnt信号通路最初以其在胚胎发育和组织稳态中的作用而被认可(1,2),在几种人类疾病(包括癌症)的发病机理中已成为至关重要的参与者(3,4),并极大地有助于疾病进展和潜在的治疗效果(5-7)。The fi rst study in this Research Topic clari fi ed that one of the mechanisms by which the “ Modi fi ed Qing ' E Formula ” (MQEF), used for more than 1,300 years in China as a treatment for lumbodynia, may exert its therapeutic effect on steroid-induced ischemic necrosis of the femoral head, is through targeting exosomal microRNAs (miRNAs) to regulate multiple信号通路,包括Wnt,PI3K-AKT和MAPK(Zhu等人)。在调查miRNA和WNT信号传导的另一份原始报告中,Tripathi等。证明成骨细胞中的miR-539-3p过表达下调了Wnt信号通路的几个组成部分,并恶化小梁的微体系结构,导致卵巢切除的小鼠的骨形成减少。在我们的研究主题的第三篇原始文章中,一组由小小的TU领导的研究者发现,小分子C91(CHIR99021)通过激活Wnt信号来促进骨髓基质细胞的成骨分化(Wang等人(Wang等))。
自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时,人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估,但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题,例如抑郁或焦虑。然而,还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中,我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
心血管 - 基德尼代谢(CKM)综合征是一种全身临床疾病,其特征是代谢异常,慢性肾脏疾病和心血管疾病之间的病理和生理相互作用,导致多器官功能障碍以及心血管界面发病率高。在这些患者中,管理CKM综合征风险的传统方法不足,需要针对特定CKM综合征风险因素的策略。越来越多的证据表明,解决尿毒症毒素和/或尿毒症毒素引起的途径可能会降低CKM综合征的风险并治疗疾病。本综述探讨了尿毒症毒素中心脏,肾脏和代谢途径之间的相互作用,并强调了尿毒症毒素作为这些疾病病理生理学中潜在的治疗靶靶标的显着作用。旨在调节这些尿毒症毒素的策略为逆转和管理CKM综合征提供了潜在的途径,为其临床诊断和治疗提供了新的见解。
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较,确定了感应性的,活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状,因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像,胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下,相应的时间点也从症状严重性曲线中删除,因为在一个数据中缺少数据的情况下,这两条曲线无法比较这两条曲线。此外,这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如,如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点,则可能不会被认为是症状的足够重大变化,无法评估其与胃活动的关系。正式地,我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
“如果您可以制造一种可能影响特定枢纽基因的药物,那么您可能会影响周围的数百个其他基因,并看到宏观效果,”神经科学系副教授,电气和计算机工程系的副教授,大学的BIO5研究所成员。“例如,这可能是一种可能减慢阿尔茨海默氏病的药物。”
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