XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempatterns
验尸成像揭示了阿尔茨海默氏病中内侧颞叶病理学的内侧颞叶脆弱性
我们目前对阿尔茨海默氏病（AD）早期颞叶（MTL）内tau神经薄缠结（NFT）的传播和神经退行性作用的理解受到限制，这受到混淆的非AD病理学和二维（2-D）的常规历史学性质的存在。Here, we combine ex vivo MRI and serial his- tological imaging from 25 human MTL specimens to present a detailed, 3-D characterization of quantitative NFT burden measures in the space of a high- resolution, ex vivo atlas with cytoarchitecturally-de fi ned subregion labels, that can be used to inform future in vivo neuroimaging studies.平均地图在NFT分布中显示出海报梯度的明显前方，并且具有最高水平的NFT的精确的空间模式，不仅在跨肾上腺域内发现，而且还发现了Cornu氨（CA1）子场。此外，我们确定了颗粒状MTL区域，其中神经退行性的测量可能与NFT相关，因此作为早期AD生物标志物可能更敏感。
心源性休克与败血性休克患者的生物标志物模式
阿姆斯特丹大学医学中心心脏病学系，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰B心脏病学系，心脏中心，哥本哈根大学医院，Rigshospitalet，哥本哈根哥本哈根，丹麦C重症监护室，呼吸疾病，阿姆斯特纳姆斯特大学，阿姆斯特纳姆大学的实验室，荷兰D荷兰大学重症监护和麻醉科重症监护和麻醉学系阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰
新诊断的 HR+/HER2- 转移性乳腺癌患者的真实治疗模式、医疗资源利用率和护理成本
转移性诊断后的 3 个 LOT：仅内分泌治疗 (ET)、基于细胞周期蛋白依赖性激酶 4/6 抑制剂 (CDK4/6i) 的治疗、基于磷酸肌醇 3-激酶抑制剂 (P13Ki) 的治疗、基于哺乳动物雷帕霉素靶标抑制剂 (mTORi) 的治疗、聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂 (PARPi) 治疗或化疗 (chemo)。每条线中有 <30 名患者或有重叠靶向治疗的类别被归类为“其他”
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
“揭示模式：对喀麦隆杜阿拉中学生吸毒情况的横断面分析。”
精神活性物质使用 (Pa SU) 的不断上升的流行率在非洲引起了严重关注，特别是在青少年中，这导致了潜在的身心健康并发症，使物质使用成为每个发展中社会的一大难题。为了解决这个问题，该研究的重点是确定杜阿拉三区和杜阿拉四区中学生使用精神活性物质 (Pa SU) 的流行率并了解相关因素。2023 年 1 月至 3 月进行了一项横断面研究，参与者是杜阿拉三区和杜阿拉四区中学的学生。利用自填问卷，收集了关于学生社会人口统计、父母社会信息和精神活性物质使用模式的综合数据。使用 SPSS 进行的统计分析探讨了相关因素，统计显着性设定为 p < 0.05。这项研究招募了 1054 名学生，结果表明男女性别比例为 3:2，平均年龄为 15.29 ± 1.9 岁（范围：12 至 20 岁）。精神活性物质生活调理使用 (Pa SU) 实验流行率达到 91.0%，而当前消费率为 42.8%，男性占主导地位。酒精成为最常消费的物质，其次是咖啡因和尼古丁。大麻是唯一的非法物质，曲马多是唯一一种未经医疗指导使用的精神药物。男性（AOR = 1.58；CI：1.07–2.34；p = 0.022）、年龄 > 16 岁（AOR = 2.94；CI：2.02–4.27；p < 0.001）、家庭成员在家中使用精神活性物质（AOR = 3.80；CI：2.61–5.53；p < 0.001）和周围有朋友使用精神活性物质（AOR = 32.92；CI：22.02–49.20；p < 0.001）被独立确定为与学生当前 PaSU 相关的风险因素。这项研究为喀麦隆杜阿拉中学生使用精神活性物质的流行率及其相关因素提供了宝贵的见解。研究结果强调，迫切需要采取有针对性的干预措施和家长意识计划，以减轻精神活性物质使用对青少年的影响。
计算机中介通信在指导沟通修复、共同调节模式和学生参与方面的潜力
认知投入 • 学生通过深刻、自我调节和有计划的学习方法而非肤浅的学习技巧，努力完成任务，形成问题和假设，并监控思维过程以构建知识。 • 心理投入，如战略调节和提高专业能力的努力 • 灵活处理学习问题 • 从不同来源交换信息 • 提出想法，管理时间和任务以及任务程序 • 建立联系，整合和综合来自各种来源的信息。 • 为问题提出解决方案并说明提出特定解决方案的原因。
宏基因组中细菌和古细菌DNA患病率的大规模估计揭示了生物群特异性模式
宏基因组通常包含许多来自真核生物的读物。但是，通常没有17种可靠的方法来估计18个元素组中非微生物读数的普遍性，迫使许多分析技术使所有读取都是微生物的经常构成假设19。例如，元基因组组装的20个基因组（MAG）恢复工作的成功是根据映射到21个恢复的MAG的读数的数量来评估的，如果存在真核生物22读，该程序将低估真正的保真度。在这里，我们介绍了“ Singlem Microbial_fraction”（SMF），这是一种可伸缩的23算法，可稳健地估计24元组的细菌和古细菌读数的数量，以及平均微生物基因组大小。SMF不使用真核25参考基因组数据，可以应用于任何Illumina Metagenome。基于26个SMF，我们提出了“域调整的映射率”（DAMR）作为改进的27公制，以评估从元基因组中回收的微生物基因组回收率。我们在模拟和真实数据上基准为28 SMF，并证明DAMR可以指导基因组29恢复。将SMF应用于136,284个公开可用的元基因组，我们报告了30个微生物分数和微生物特异性的微生物31丰度模式的实质性变化，从而提供了有关微生物和真核生物如何分布在地球上的32个。最后，我们表明，大量的人类宿主33个DNA序列数据已存放在公共元基因组存储库中，34可能反对在35释放之前对这些阅读进行筛选的道德指令。38随着宏基因组测序的采用持续增长，我们预计36 SMF是评估基因组恢复工作的宝贵工具，以及37个全球微生物分布模式的恢复。
MAPK 抑制治疗儿童低级别胶质瘤的耐药性、反弹和复发再生长模式：一种改进的德尔菲法，用于建立基于国际共识的定义——国际儿童低级别胶质瘤联盟
摘要 儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 是最常见的儿童脑肿瘤组。当无法进行根治性切除时，其自然病程是一种慢性疾病，肿瘤稳定期和肿瘤进展期交替出现。虽然总体存活率很高，但许多患者会经历严重的、可能终生的疾病。由于突变事件，大多数 pLGG 具有潜在的 RAS/MAPK 通路激活，导致在临床试验中使用分子靶向疗法，最近监管机构批准了 BRAF 和 MEK 抑制组合用于 BRAFV600E 突变的 pLGG。尽管活动令人鼓舞，但由于药物耐药性，治疗期间可能会发生肿瘤复发，停止治疗后可能会出现肿瘤复发，或者据报道，一些患者在停止靶向治疗后 3 个月内出现快速反弹生长。在 pLGG 中，这些再生模式的定义尚未得到很好的描述。因此，国际儿童低级别胶质瘤联盟（一个由全球医生和科学家组成的团体）成立了耐药性、反弹和复发 (R3) 工作组，以研究耐药性、反弹和复发。采用改良的德尔菲方法，针对 pLGG 的再生模式制定了基于共识的定义和建议，并特别提到了靶向治疗。
底物摄取模式形状的海洋原核生物微生物组中的小众分离
海洋异养原核物主要使用转运蛋白占据环境底物。靶向特定底物的转移者的模式塑造了异养原核生物在海洋有机循环中的生态作用。在这里，我们报告了由于分类学变化而导致的原核生物转运蛋白表达的大小分级模式，这是由针对ATP结合盒（ABC）转运蛋白和TONB依赖性转运蛋白（TBDTS）的多种“ OMICS”方法揭示的。底物特异性分析表明，海洋SAR11，杜鹃花和大洋螺旋藻使用ABC转运蛋白在自由生活的部分中使用有机氮，而替代词，细菌植物和sphingomonadales和sphingomonadales在碳纤维上使用TBDTS上的有机含量和含碳纤维有机物。转运蛋白的表达还支持深海原核生物的不同生活方式。我们的结果表明，有机物中的转运蛋白差异反映了原核生物介导的有机物循环中明显的小众分离。