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跨大西洋种群的遗传分化tigepod tigriopus brevicornis
摘要：竖琴型copepod tigriopus brevicornis属于潮间带岩池的Meiofauna，并沿着欧洲海岸广泛分布。从爱尔兰海到西班牙海岸采样了16个地点。我们使用ITS1标记来分析种群之间的关系，因为它显示出较低的插孔内变化（平均成对差异：1.00±0.8）和高插室差异（平均成对差异：16.38±7.39）。在433个bp中，总共57 bp被认为是分析的61个个体中的信息核苷酸。对遗传关系的分析强调了自然种群分布的南北分裂，并显示了吉伦德河口周围的遗传断裂点，这可能是由于该河口两个不同边的沿海地区的地貌特征差异。分离了各种种群，ITS1序列表明这些人群中存在特定的遗传特征。沿着大型岩石海岸线采样的北部人群具有一个种群的结构，并在地理位置接近人群之间以及地理上远处的人口之间进行了遗传交流。在大沙滩上的小岩石游泳池中采样了南部人口，由于该地区的地貌显示了孤立的种群。
改善农村人群中沟通消息传递以支持疫苗接种
• Sarah Andersen, Oregon Office of Rural Health • Murphy Anderson, MPH, North Dakota State University Center for Immunization Research and Education • Troy Campbell, MSW, LCSW, Pueblo de San Ildefonso • Kimberly Carr, PhD, MPH, Georgia Rural Health Innovation Center • Angela Clendenin, PhD, Texas A&M University • Lisa Clute，第一区卫生•泰恩·康纳（Tyanne Conner），西北波特兰地区印度卫生委员会•艾丽西亚·爱德华兹（Alicia Edwards），MPH，切斯（Ches），切斯（Ches），西北波特兰地区印度卫生委员会•艾米·伊利兹多（Amy Elizondo肯塔基州健康之声•马萨诸塞州MPA的艾米·利比曼（Amy Liebman），移民临床医生网络•林赛·麦康奈尔·苏恩（Lindsey McConnell-Soong）医学院•Syreeta Wilkins，MPH，MA，国家难民，移民和移民国家资源中心•Andrea Williams Stubbs，MPA，MPA，圣裘德儿童研究医院•Calvin Wilson，Hancock County County Community Community Community Health Ambassador计划（冠军）
机器学习和精神病人群自杀预测：系统综述
机器学习 (ML) 已成为增强自杀预测的有前途的工具。然而，由于许多大样本研究混合了精神病和非精神病人群，正式的精神病诊断成为自杀风险的有力预测因素，掩盖了特定于不同人群的更微妙的风险因素。为了克服这一限制，我们对专门在精神病临床人群中评估自杀行为的 ML 研究进行了系统回顾。从一开始到 2022 年 11 月 17 日，按照 PRISMA 指南在 PubMed、EMBASE 和 Scopus 上进行了系统文献检索。包括使用 ML 技术评估精神病人群自杀风险或预测自杀企图的原始研究。使用多变量预测模型个人预后或诊断 (TRIPOD) 指南的透明报告进行偏差风险评估。检索到约 1032 项研究，其中 81 项符合纳入标准并被纳入定性综合。临床和人口统计特征是最常用的，直接比较时，随机森林、支持向量机和卷积神经网络在准确性方面比其他算法表现更好。尽管程序存在异质性，但大多数研究报告的准确率为 70% 或更高，这些准确率基于先前尝试、疾病严重程度和药物治疗等特征。尽管报告的证据很有希望，但用于自杀预测的 ML 算法仍然存在局限性，包括缺乏神经生物学和成像数据以及缺乏外部验证样本。克服这些问题可能会导致开发出可用于临床实践的模型。有必要开展进一步研究，以推动可能对自杀死亡率产生重大影响的领域的发展。
促进边缘化人群在人工智能驱动的心理健康护理中的公平性
算法在不同的人口群体中可能表现不同。例如，如果一个心理健康工具主要基于来自白人中产阶级的数据进行训练，那么它可能无法准确诊断或治疗其他种族人群的疾病（Buolamwini 和 Gebru 2018）。偏见的另一个来源是人工智能工具的设计和开发过程。如果开发团队缺乏多样性或未能考虑不同人群的具体需求，那么最终的工具可能会无意中反映出其创造者的偏见。这可能导致工具对某些群体效率较低甚至有害，加剧心理健康护理中现有的差距（Gebru 等人 2020）。此外，算法本身也会带来偏见。例如，机器学习算法通常会优化准确性或效率而不考虑公平性。因此，它们可能会强化数据中现有的偏见，甚至通过其决策过程产生新的偏见（Hardt 等人 2016）。
揭示多个神经元种群中并发信号的基序
现代记录技术现在使我们能够从不同大脑网络中不同神经元群体中记录。但是，尤其是当我们考虑多个（超过两个）人群时，需要新的概念和统计框架来表征这些人群中信号的多维，同时流动。在这里，我们开发了一个确定每个潜在维度所描述的人群的子集，（2）这些人群之间信号流的方向，以及（3）这些信号在实验试验内部和整个实验试验中如何演变。我们在模拟中说明了这些特征，并通过将其应用于猕猴视觉区域V1和V2中神经元种群的先前研究的录音来进一步验证该方法。然后，我们研究了与多个Neuropixels探针同时记录的区域V1，V2和V3D区域跨层隔室的相互作用。我们的方法揭示了与视网膜一致性相关的这三个领域的选择性交流的签名。这项工作推进了多个神经元种群中并发信号的研究。
农场和农村人口的健康状况和医疗保健服务
农村居民的年龄调整死亡率、残疾率和慢性病发病率高于城市居民，尽管死亡率和残疾率在不同地区之间的差异大于在不同大都市之间的差异。农村居民较低的社会经济地位、较高的吸烟和肥胖发生率以及较低的体力活动水平对农村居民的健康状况产生负面影响。工作场所危害的高风险对农民的健康状况产生负面影响，这也会影响住在农场并经常分担工作的其他农民家庭成员；农民较高的社会经济地位、较低的吸烟率和更积极的生活方式对农民的健康状况产生积极影响。与非农和城市居民相比，农场和农村人口在负担能力、距离和质量等方面都面临较低的医疗保健机会。
一种测量小儿种群中线粒体DNA拷贝数的方法
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2024年3月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.03.19.24304372 doi：medrxiv preprint
用于获取单克隆细胞群的连续稀释技术的开发
细胞的分析是一项艰巨的任务，并且会产生可靠的结果。为了解决这个问题，提出了单细胞分析。目前基于单细胞分析的方法包括 FACS、MACS、LCM、微流体和限制稀释。上述每种策略都有其优点和缺点：选择它们主要取决于个人喜好。尽管如此，选择方法的限制因素是简单性、成本效益、高通量和耗时较少。作为限制稀释策略的变体，连续稀释方法具有
重点人群和艾滋病毒感染者接种 COVID-19 疫苗
印度的“达到目标并保持疫情控制”（EpiC）项目由美国国际开发署（USAID）和美国总统艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）资助，与马哈拉施特拉邦和特伦甘纳邦两个邦的七个 PEPFAR 重点地区的当地社区组织（CBO）和艾滋病毒感染者网络合作。这两个邦一直在努力应对重点人群中艾滋病毒感染率高的问题，现在正面临 COVID-19 疫情的冲击。在印度已报告的 3430 万例 COVID-19 病例中，马哈拉施特拉邦病例最多，达 662 万例，特伦甘纳邦病例数达 67.2 万例。 2 该项目最近获得了美国救援计划法案（ARPA）的资助，用于与马哈拉施特拉邦和特伦甘纳邦的民间社会组织（CSO）合作，解决疫苗犹豫问题并促进获得 COVID-19 疫苗的机会，以及支持重点人群和艾滋病毒感染者安全、不间断地获得艾滋病毒服务和商品。