附录 1 外赫布里底群岛经济战略 2025-2035(草案) 引言 外赫布里底群岛分布在 130 英里长的岛链上,人口约为 26,000,拥有优质的自然资源、未受破坏的环境、极佳的生活质量以及拥有盖尔语、文化和传统的独特社区。 居住或搬迁到外赫布里底群岛的好处经常反映在全国民意调查中,民意调查强调岛上居民是英国最幸福的人群之一,这得益于低犯罪率、优秀的教育水平、良好的公共服务以及强大的社区凝聚力和协作,这反映在充满活力的社区和第三部门中。 尽管有这些优势,但岛屿经济脆弱且缺乏多样性,以及数十年来对基础设施的投资不足,导致工资和生产率低下,导致人口下降趋势越来越不可持续。
。cc-by-nc 4.0国际许可(未获得同行评审证明),他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是制作
目的:幽门螺杆菌 (H. pylori) 及其细胞毒素相关基因 A (CagA) 与心肌梗死 (MI) 有关,但现有数据存在矛盾,可能是由于研究设计的局限性和缺乏重要混杂因素的数据。本研究旨在确定 H. pylori 或 CagA 血清阳性是否与 MI 发病率(包括 MI 表型)相关,并描述时间趋势。方法:我们使用了瑞典北部健康与疾病研究,这是一项前瞻性生物库,数据来自 1986 年至 2006 年期间参加健康检查的人群队列中的居民。截至 2006 年,共发现 826 例首次 MI 病例,并可提供其指数健康检查的血液样本。每个病例与对照组按年龄、性别、取样日期和地理区域进行 1:2 匹配。使用 ELISA 分析血液样本以确定 H. pylori 和 CagA 的血清流行率,然后使用它们研究与 MI 发病率的关联。结果:基线时中位年龄为 50 岁,71% 的参与者为男性。病例组的 H. pylori 和 CagA 血清流行率分别为 46.5% 和 32.1%,而对照组分别为 43.7% 和 30.6%。总体而言,H. pylori 流行率在研究期间下降。经过多变量调整后,H. pylori 血清阳性与 MI 发病率之间未观察到显著关联(风险比:1.15,95% CI 0.94 – 1.42),CagA 阳性的 H. pylori 与 MI 发病率之间也未观察到显著关联。结论:在瑞典人群队列中,H. pylori 或 CagA 血清阳性与 MI 发病率之间未观察到显著关联。
a Department of Biology, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 10, CH-1700 Fribourg, Switzerland b Department of Mathematics, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 23, CH-1700 Fribourg, Switzerland c Swiss Institute of Bioinformatics, 1700 Fribourg, Switzerland d Aire de Conservation de Chinko, African Parks RCA,Bangui,中非共和国E工程与管理学院VAUD,HES-SO,应用科学与艺术大学西方瑞士
线虫是丰富而普遍存在的动物,在种内水平上鲜为人知。这项工作是第一次尝试填补原遗传变异和分化的基本知识的差异,这是原骨oryctolagi,lagomorphs的线虫寄生虫。68 Cox1序列是从意大利北部和中部五个位置收集的棕色野兔获得的,突出了该物种内部大量遗传变异的存在。鉴定出的11个单倍型(等于0.702的单倍型多样性)分为两个谱系:谱系A(包括六个不同的单倍型,A1-A6)和谱系B(B1-B5)。遗传变异的平均内部量为0.3%,而差异差异百分比高十倍(3%)。这两个谱系在调查的地区非随机分布。血统A即使在北部地区(Emilia-Romagna)也偶尔发现了对意大利中部(Tus-Cany)的偏爱,而B-Haplotypes仅在Emilia-Romagna中存在。分子变量的分析确定了基因流的两个主要障碍:(i)将意大利中部(PIA和GR7)与北方的强大障碍(RE1,RE3和MO1;φST= 0.750,p = 0.00)分开。 (ii)一个二次微弱屏障,将钢琴岛与grosseto分开(φST= 0.133,p = 0.00)。在北部样品中发现了任何差异(φST= 0.009,p = 0.00)。最后,非常规缩短的扩增子的存在揭示了p中存在数字(线粒体基因的核副本)。观察到的数据可以通过几个因素来解释,从寄生虫的生物学(存在狭窄的宿主谱),最终宿主的行为(小型家用范围),宿主 - 寄生虫二元组的自然分散体发生在过去或最近的Passive人介导的迁移中。oryctolagi核基因组,建议使用DNA条形码作为鉴定属于该属的物种的独特标记时谨慎。
标题:将神经元群体格式与功能联系起来作者:Douglas A. Ruff 1、Sol K. Markman 1,2、Jason Z. Kim 3、Marlene R. Cohen 1 1 美国伊利诺伊州芝加哥大学神经生物学系 2 美国马萨诸塞州麻省理工学院脑与认知科学系 3 美国纽约州伊萨卡康奈尔大学物理系摘要 具有复杂行为的动物往往比简单生物具有更多不同的大脑区域,而执行多项任务的人工网络往往会自组织成模块 (1-3)。这表明不同的大脑区域发挥着不同的功能来支持复杂的行为。然而,一个常见的观察是,动物感觉、知道或做的任何事情基本上都可以从任何大脑区域的神经活动中解码 (4-6)。如果万物无处不在,为什么还要有不同的区域?这里我们表明,大脑区域的功能更多地与不同类型的信息在神经表征中如何组合(格式化)有关,而不仅仅与这些信息是否存在有关。我们比较了两个大脑区域:中颞区(MT),对视觉运动感知很重要(7,8),以及背外侧前额叶皮质(dlPFC),与决策和奖励预期有关(9,10))。当猴子根据运动和奖励信息的组合做出决策时,这两种类型的信息都会出现在两个大脑区域中。然而,它们的格式不同:在 MT 中,它们是单独编码的,而在 dlPFC 中,它们以反映猴子决策的方式联合表示。一个反映了 MT 和 dlPFC 中信息格式的循环神经网络(RNN)模型预测,操纵这些区域的活动将对决策产生不同的影响。与模型预测一致,电刺激 MT 偏向于视觉运动刺激和受刺激单元的首选方向之间的中间位置的选择(11),而刺激 dlPFC 则产生“赢家通吃”决策,有时反映视觉运动刺激,有时反映受刺激单元的偏好,但绝不会介于两者之间。这些结果与模块化结构通过灵活地重新格式化信息来实现行为目标,从而实现复杂行为的诱人可能性相一致。神经群体反应中不同信息源的格式化在单个神经元中并不明显。长期以来,人们都知道单个神经元的反应反映了多种感觉、认知和/或运动过程。例如,MT 神经元针对视觉运动方向进行调整(7、8、12-14),其反应受到奖励信息(例如与刺激或选择相关的预期奖励)和其他认知过程的调节(通常成倍增加)(15-18)。然而,从单个神经元研究中收集到的已知的调整和调制模式与群体中关于运动方向和奖励信息的多种格式化方式相一致(有时称为表征几何或神经群体几何(19, 20))。之所以出现不同的可能性,是因为即使是相同调整的神经元,也会受到认知过程的异质性调制。通过在对运动方向具有相同调整的神经元中增加一些奖励预期调制量的随机性来模拟这种异质性(图 1A;方法)可以产生运动方向和奖励预期的群体表示,这些表示要么是可分离的(在每个神经元的响应为一维的空间中以不同维度编码;图 1B、C、D),要么是组合的(以相同维度编码;图 1E、F、G)。可分离和组合群体格式之间的差异无法从单个神经元响应中得知,而是来自于奖励预期的调制如何以及是否在整个群体中协调。
两栖动物在生态系统中非常重要,因为它可以在水和土地上生存。它们是高度进化的,并且在不同动物门中具有显着的再生能力。不同的两栖动物属在能量流中从小动物到大动物群的能量和营养物质的转移中起着重要作用。青蛙认为是自然的害虫控制器,而不会伤害生态系统中的任何人,维持生态平衡。有大量的青蛙物种在过去二十年(10 - 20年)中消失,而国际自然保护联盟(IUCN)则记录了许多威胁类别的物种。研究人员在过去几十年中确定的一个明显的原因是,由chytridiycomisosis感染性疾病是由chytrid真菌(batrachochochytrium dendrobatidis)引起的,负责全球两栖动物的人口下降。当不利的状况(冬季,干旱等)来了,两栖动物将它们自我视为在进化过程中在基因中编码的保护机制。在休眠期间,chytrid真菌在青蛙皮肤上生长并形成一件外套,并影响皮肤呼吸过程,因此供水切断并使其难以呼吸。一段时间后,青蛙面临脱水问题,然后死亡。在真菌感染之外,还有许多其他因素会导致青蛙种群下降,包括细菌和病毒疾病,栖息地破坏,污染和农药使用等。
经济和劳工政策通过直接的财务影响以及塑造社会和物质环境,对健康和福祉产生相当大的影响。强大的经济对公共卫生投资和就业至关重要,但生成人工智能 (AI) 的迅速崛起有可能重塑经济,带来的挑战不仅仅是暂时的市场混乱。生成人工智能可以执行以前传统自动化无法实现的非例行认知任务,从而创造新的效率。虽然这项技术为创新和生产力提供了机会,但其取代劳动力的潜力引发了人们对经济稳定和社会公平的严重担忧,这两者对健康都至关重要。生成人工智能驱动的就业取代可能会加剧收入不平等,减少中产阶级的机会并减少消费者需求,从而引发衰退压力。在本文中,我们提出存在一个人工智能资本与劳动力比率阈值,超过这个阈值可能会出现自我强化的衰退压力循环,而市场力量本身无法纠正。应对此类压力的传统措施,如财政刺激或货币宽松,可能无法有效解决生成性人工智能对劳动力市场造成的结构性破坏。因此,我们呼吁全球采取积极主动的应对措施,在降低风险的同时充分利用生成性人工智能的优势。这一应对措施应侧重于将经济体系重新定位为集体福祉,正如世界卫生大会决议《全民健康经济学》和联合国《全球数字契约》所强调的那样。结合财政政策、监管和社会政策的综合战略对于确保生成性人工智能促进社会健康和公平,同时避免过度失业造成的危害至关重要。
1化学与生物化学系,加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校,圣塔芭芭拉分校,美国加利福尼亚州93105。2西北大学化学系,埃文斯顿,60208,伊利诺伊州,美国。3马萨诸塞州阿默斯特大学阿默斯特大学生物学系和应用生命科学研究所,美国马萨诸塞州01003。4伊萨卡康奈尔大学系统工程系,美国纽约州14853,美国。5分子,蜂窝和发育生物学系,加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校,圣塔芭芭拉,93105,美国加利福尼亚州。6加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的心理与脑科学系,美国加利福尼亚州93105,美国加利福尼亚州。 7化学工程系,加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校,圣塔芭芭拉,93105,美国加利福尼亚州。 8 ACERT(国家生物医学高级技术中心),化学与化学生物学系,康奈尔大学,伊萨卡,14853,纽约,美国。 9微生物学系,免疫学和病理学系,科罗拉多州立大学,柯林斯堡,80521,美国公司。6加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的心理与脑科学系,美国加利福尼亚州93105,美国加利福尼亚州。7化学工程系,加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校,圣塔芭芭拉,93105,美国加利福尼亚州。 8 ACERT(国家生物医学高级技术中心),化学与化学生物学系,康奈尔大学,伊萨卡,14853,纽约,美国。 9微生物学系,免疫学和病理学系,科罗拉多州立大学,柯林斯堡,80521,美国公司。7化学工程系,加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校,圣塔芭芭拉,93105,美国加利福尼亚州。8 ACERT(国家生物医学高级技术中心),化学与化学生物学系,康奈尔大学,伊萨卡,14853,纽约,美国。 9微生物学系,免疫学和病理学系,科罗拉多州立大学,柯林斯堡,80521,美国公司。8 ACERT(国家生物医学高级技术中心),化学与化学生物学系,康奈尔大学,伊萨卡,14853,纽约,美国。9微生物学系,免疫学和病理学系,科罗拉多州立大学,柯林斯堡,80521,美国公司。9微生物学系,免疫学和病理学系,科罗拉多州立大学,柯林斯堡,80521,美国公司。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631962 doi:biorxiv preprint