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高级心力衰竭分配中的多组分实施策略的试点测试
传统的诊断阿尔茨海默氏病（AD）的方法，例如脑成像和脑脊液易In侵入性且昂贵。希望通过利用从外围组织获得的生物标志物来开发有用的诊断工具。然而，在外周血中使用DNA甲基化数据预测AD进展的能力很少已知。在一项纵向研究中，考虑复杂且高维的DNA甲基化数据，开发有效的预测模型也是一项挑战。在这里，我们开发了两个多任务深度自动编码器，它们基于卷积自动编码器和长期短期内存自动编码器，通过共同最大程度地减少重建误差并最大化预测准确性，以学习压缩特征表示。通过基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划中的外周血收集的纵向DNA甲基化数据进行基准测试，我们证明，提议的多任务深度自动设计器超过了最先进的机器学习方法，以预测广告的进展和重新构建时间dna甲基化。此外，提出的多任务深度自动编码器可以仅使用历史DNA甲基化数据准确地预测AD进展，并且通过包括所有时间暂时的DNA甲基化数据，可以进一步提高性能。可用性：： https：//github.com/lichen-lab/mtae。2022作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。
治疗慢性外周动脉疾病患者具有血管内血管生成的指示
1萨里大学临床和实验医学系，卫生与医学科学系，吉尔福德，英国吉尔福德市2，萨里和苏塞克斯医学院NHS NHS Trust，Redhill，Redhill，英国Redhill 3 Iuliu Hatieganu Hatieganu医学院医学院医学院，急诊医院，医疗临床，医学诊所No。1，罗马尼亚克鲁伊·纳波卡，4 4个心血管研究研究所，邓迪大学，邓迪大学，尼尼韦尔医院和医学院，邓迪，英国邓迪，英国邓迪5西里西亚，波兰，西尔多，波兰8属血管疾病诊所，国家心血管研究所，布拉迪斯拉瓦，斯洛伐克9研究所9学院心血管及代谢研究研究所，英国雷丁大学，英国雷丁大学10级血管血管病学。医学系维也纳医科大学，维也纳，奥地利，奥地利11个血管中心，德国阿恩斯伯格的Klinikum Hochsauerland，瑞士库里斯斯纳斯伯格市Arnsberg 12号，瑞士Chur，瑞士库里斯尼斯州纳尔斯医院。医学系维也纳医科大学，维也纳，奥地利，奥地利11个血管中心，德国阿恩斯伯格的Klinikum Hochsauerland，瑞士库里斯斯纳斯伯格市Arnsberg 12号，瑞士Chur，瑞士库里斯尼斯州纳尔斯医院。
肺功能、气道和外周嗜碱性粒细胞和嗜酸性粒细胞与重度哮喘类固醇反应的分子药物基因组内型相关
摘要 简介 哮喘是一种复杂的疾病，其表现/严重程度各不相同。人们对定义与不同治疗反应始终相关的哮喘内型的兴趣日益浓厚，重点关注 2 型炎症 (Th2) 作为一种关键病理机制。当前哮喘内型主要通过临床/实验室标准来定义。每种内型可能都具有独特的分子机制，从而确定最佳治疗方法。方法 我们对来自重度哮喘研究计划的 19 名哮喘患者在基线和 40 毫克剂量肌肉注射皮质类固醇后 6-8 周的痰液气道细胞 RNA 测序转录组数据进行了无监督（无先验临床标准）主成分分析。我们研究了主成分 PC1、PC3 与 55 个临床变量的关联。结果 PC3 与基线 Th2 临床特征相关，包括血液（秩和 p=0.0082）和气道（秩和 p=0.0024）嗜酸性粒细胞增多症、FEV 1 变化（Kendall tau-b R=−0.333（−0.592 至 −0.012））和后续 FEV 1 沙丁胺醇反应（Kendall tau-b R=0.392（0.079 至 0.634））。PC1 与血液嗜碱性粒细胞增多症相关（秩和 p=0.0191）。对 PC1、PC3 贡献最大的 5% 基因在不同的免疫系统/炎症本体中富集，表明对皮质类固醇的转录组反应存在不同的受试者特异性簇。 PC3 与 FEV 1 变化的关联在可比的独立 14 名受试者（基线，每日吸入皮质类固醇 (ICS) 后 8 周）气道上皮细胞 microRNAome 数据集中以计算机模拟方式再现。结论这种无监督方法的转录组 PC 定义了分子药物基因组内型，可能产生新的生物学基础，为哮喘中皮质类固醇治疗的不同受试者特定反应和最佳个性化哮喘护理提供基础。这些 PC 的主要贡献基因可能表明新的治疗靶点。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
利福昔明调节雄性大鼠大脑和外周组织中 TRH 和 TRH 样肽的表达
摘要背景：背迷走神经复合体神经元内的 TRH/TRH-R1 受体信号通路是脑肠轴的重要介质。心理健康和对各种神经病变（如自闭症、注意力缺陷多动障碍、阿尔茨海默病和帕金森病、重度抑郁症、偏头痛和癫痫）的预防都受到肠道微生物群的影响，并由迷走神经介导。抗生素利福昔明 (RF) 不会穿过肠血屏障。它改变了肠道微生物群的组成，从而对旅行者腹泻、肝性脑病和前列腺炎具有治疗作用。 TRH 和 TRH 样肽的结构为 pGlu-X-Pro-NH 2 ，其中“X”可以是任何氨基酸残基，具有增强生殖、限制热量、抗衰老、胰腺 β 细胞、心血管和神经保护作用。TRH 和 TRH 样肽不仅存在于整个中枢神经系统，还存在于外周组织中。为了阐明 TRH 样肽在脑-肠-生殖系统相互作用中的作用，将 16 只雄性 Sprague–Dawley 大鼠（203 ± 6 克）分成 4 组（n = 4/组）：对照组（CON）继续随意进食 Purina 啮齿动物饲料和水 10 天直至断头；急性组（AC）连续 24 小时接受 150 毫克 RF/kg 粉状啮齿动物饲料，为 200 克大鼠提供 150 毫克 RF/kg 体重；慢性组（CHR）动物接受 RF 10 天；戒断组（WD）大鼠接受 RF 8 天，然后接受正常饲料 2 天。结果：响应 RF，整个大脑和外周组织中的 TRH 和 TRH 样肽水平发生显著变化。 RF 治疗导致脑内 TRH 和 TRH 样肽水平发生显著变化的部位数量，按降序排列为：延髓 (16)、梨状皮质 (8)、伏隔核 (7)、额叶皮质 (5)、纹状体 (3)、杏仁核 (3)、内嗅皮质 (3)、前扣带回 (2) 和后扣带回 (2)、海马 (1)、下丘脑 (0) 和小脑 (0)。外周组织相应的排序为：前列腺 (6)、肾上腺 (4)、胰腺 (3)、肝脏 (2)、睾丸 (1)、心脏 (0)。结论：TRH 和 TRH 样肽表达对 RF 治疗的敏感性，特别是在延髓和前列腺中，与这些肽参与 RF 的治疗作用一致。关键词：TRH、利福昔明、延髓、皮质、前列腺、肾上腺
靶向经皮颈脊髓刺激促进脊髓和周围神经损伤的上肢康复
图 2. 颈部 tSCS 期间的肌肉募集概况。AC) 三位参与者颈部带有不透射线标记（白点）的矢状面 X 射线图像。最上面的标记标识了枕外隆凸的枕骨隆凸。第二和第三个标记分别标识了距离枕骨隆凸 7 厘米和 9.2 厘米的点，表示假定电极阵列的第一行和第三行，该电极阵列的第一行电极与枕骨隆凸 7 厘米对齐。最后一个标记标识了假定电极阵列最后一行的位置，距离枕骨隆凸 15.7 厘米。颈部标签标记了相应背根的出口点。DF) 通过 8 个电极行中的每一行由 tSCS 介导的所有刺激幅度中 5 块肌肉的平均激活度。GI) 导致 5 块肌肉中的每一块最大激活的刺激幅度。
化学疗法诱导的周围神经病的治疗和诊断：更新
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视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
EDIT-301 的临床前开发，这是一种自体细胞疗法，由 AsCas12a-RNP 修饰的动员外周血 CD34 + 细胞组成，用于治疗潜能
致谢：本研究由 Editas Medicine 资助。作者要感谢所有 Editas 同事帮助规划、执行、分析和展示本研究，并感谢加州大学旧金山分校的 Mark Walters 博士慷慨提供 TDT CD34 + 细胞。编辑协助由 2 the Nth（英国柴郡）的 Anna Marshall（理学学士，荣誉）提供，由 Editas Medicine 资助。