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对阳性血培养的革兰氏污渍解释的绩效评估
从阳性血液培养物（PBC）中的革兰氏染色的抽象手动显微镜对于诊断血液感染至关重要，但仍然是劳动量，耗时，耗时和主观的。这项研究旨在评估将全自动数字显微镜与深卷积神经网络（CNN）相结合的扫描和分析系统，以协助对PBCS的革兰氏污渍的解释，以供常规实验室使用。The CNN was trained to classify images of Gram stains based on staining and morphology into seven different classes: background/false-positive, Gram-positive cocci in clusters (GPCCL), Gram-positive cocci in pairs (GPCP), Gram-positive cocci in chains (GPCC), rod-shaped bacilli (RSB), yeasts, and多数型标本。总共扫描，预先对PBC进行了1,555个污染的PBC幻灯片。通过矩阵辅助激光解吸/电离飞行时间质谱法（MALDI-TOF MS）将辅助革兰氏染色解释的结果与手动显微镜和文化物种鉴定的结果进行了比较。The compari son of assisted Gram stain interpretation and manual microscopy yielded positive/neg ative percent agreement values of 95.8%/98.0% (GPCCL), 87.6%/99.3% (GPCP/GPCC), 97.4%/97.8% (RSB), 83.3%/99.3% (yeasts), and 87.0%/98.5% （否定/假阳性）。与MALDI-TOF MS物种鉴定相比，辅助的革兰氏污渍解释也产生了相似的结果。在分析性能研究中，辅助解释显示出极好的可重复性和可重复性。PBC中的任何微生物都应以10 5 CFU/mL的确定限制检测到。尽管基于CNN对PBC的革兰氏污渍的解释尚未准备好临床实施，但它具有未来的整合和进步的潜力。
青少年司法委员会战略旨在通过减少犯罪和创建更安全的社区为儿童带来积极成果（2024-2027 年）
我们今天面临的挑战是巨大的，我必须承认，现在提出未来三年的战略愿景还很不确定。世界正在继续适应疫情带来的社会变化，包括技术使用的加速、不平等的加剧以及地方公共服务为满足当地社区的需求而承受的更大压力。一系列全球因素导致了经济不确定性，人民和公共服务承受着生活成本上涨带来的压力。我们还在政治不确定的环境中开展工作，未来九个月内将举行大选，并计划对青年司法委员会进行审查，内阁办公室将审查我们是否为纳税人带来了最好的结果。
晚期雌激素受体阳性乳腺癌中 PI3K-AKT 和 mTOR 的最佳靶向性
对于晚期雌激素受体阳性乳腺癌患者，靶向治疗的不断增加提高了生存率，但关于这些患者的最佳治疗方法仍有许多需要学习。PI3K–AKT 和 mTOR 通路是乳腺癌中最常见的激活通路之一，它们在该肿瘤类型的发病机制中起着至关重要的作用，促使人们大力努力将该通路靶向特定的激酶中枢。已批准用于雌激素受体阳性晚期乳腺癌的药物包括用于治疗 PIK3CA 突变肿瘤的 PI3K 抑制剂 alpelisib，用于治疗 PIK3CA 、 AKT1 或 PTEN 发生改变的肿瘤的 AKT 抑制剂 capivasertib，以及无论突变状态如何都可以使用的 mTOR 抑制剂依维莫司。由于有不同的抑制剂可供选择，医生可能需要决定应该在何时对个别患者使用哪种疗法。在这篇评论中，我们全面总结了我们目前对这些途径和三种抑制剂的理解，并讨论了临床中治疗的最佳顺序策略，特别是在使用 CDK4/6 抑制剂后。
高级偏好是多息顺序推荐的对比学习的积极示例
基于多功能框架的顺序推荐任务旨在模拟从不同方面的用户的多个兴趣，以预测其未来相互作用。但是，研究人员很少考虑模型产生的利益之间的差异。在极端情况下，所有兴趣胶囊都具有相同的含义，从而导致对具有多种兴趣的用户进行建模。为了解决这个问题，我们提出了高级偏好，作为对对比度学习的积极示例，用于多息序列推荐框架（HPCL4SR），该框架使用对比度学习来区分基于用户项目交互信息的利益差异。为了找到高质量的比较示例，本文介绍了构建全局图的类别信息，学习了用户高级偏好兴趣的类别之间的关联。然后，多层感知器用于适应用户项目的低级偏好兴趣功能和类别的高级偏好兴趣功能。最后，通过项目序列信息和相应的类别获得了用户多兴趣对比样本，这些样本被馈入对比度学习中，以优化模型参数并生成更符合用户序列的多功能表示。此外，在对用户的项目序列信息进行建模时，以增加项目表示之间的不同不同。
铂和PARP抑制剂用于新辅助治疗三重阴性和/或BRCA阳性乳腺癌
Protocol Contributors Chief Investigator: Jean Abraham Trial Geneticist: Marc Tischkowitz Trial Statisticians: Nikos Demiris and Alimu Dayimu Trial Coordinators: Louise Grybowicz, = Erdem Demir, Karolina Lazarowicz, Camila Maidadepontes and Sonia Chukwuka Trial Pharmacist: Anita Chhabra Lead pathologist / UK Central Trial Pathologist: Elena Provenzano试验临床研究研究员：Karen Pinilla和Rebecca Lucey试验管理小组协议贡献者对遗传学感兴趣的医学肿瘤学家：Ellen Copson其他医学肿瘤学家：Anne Armstrong，Karen McAdam和Rebecca Roylance。主要病理学家 /英国中央试验学家：Elena Provenzano试验委员会试验管理小组首席研究人员独立外部临床医生（主席）：Charlie Gourley独立数据和安全监测委员会3独立外部临床医生：Judy Garber（主席）（主席），Lajos Pusztai和Rita Nanda 1独立外部统计学和Brady Driviaf：Mark Bradiia
增强子侵染推动了爱泼斯坦 - 巴尔病毒阳性鼻癌中非活性B室的致瘤激活
chiba千叶大学医学院分子肿瘤学系，260-8670，日本b，b耳鼻喉科和颈部外科，卡纳泽大学医学科学研究生院，卡纳泽大学，卡纳泽瓦，伊希卡瓦，伊希卡瓦，伊西卡瓦，日本920-8640，日本c奇巴，chiba c chibib and chiba，chiba chiba，chiba chiba，260-2600000000于期。 Nanyang Technological University生物科学，新加坡Nanyang Drive 60号，637551，新加坡E E. Otorhinolaryngology/Head and Neck手术，Hamamatsu大学医学研究生院，Shizuoka Hamamatsu大学医学院研究生院 Chiba, 260-8670, Japan g Cancer Science Institute of Singapore, National University of Singapore, 14 Medical Drive, Singapore, 117599, Singapore h Department of Haematology-Oncology, National University Cancer Institute, Singapore, 5 Lower Kent Ridge Road, Singapore, 119074, Singapore i Department of Pharmacology, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Blk MD3, 16 Medical Drive, Singapore, 117600, Singapore j Cancer and Stem Cell Biology Program, Duke-NUS Medical School, Singapore, 169857, Singapore k Cancer Science Institute of Singapore, Centre for Translational Medicine, National University of Singapore, Singapore, 117599, Singapore l Institute of Molecular and Cell Biology, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), 61 Biopolis Drive, Proteos，新加坡，138673，新加坡
“这项研究提出了关于烘焙行业和食品及农业部门对美国经济做出积极贡献的重要发现。
“根据最新的大豆行业数据，大豆生产创造了 102,000 个就业岗位，工资收入超过 46 亿美元，总经济影响达 857 亿美元。这还不包括二级大豆市场和支持行业——生物燃料生产、谷物升降机、压榨设施、饲料厂、港口、铁路、炼油、驳船等——这些行业使大豆在全国范围内创造了 223,000 个全职就业岗位，收入达到 1240 亿美元，并且还在不断增长。Feeding the Economy 的报告不仅限于大豆，还展示了美国农业在总体上产生的更大影响。它表明，农业不仅为国内和全球提供粮食、饲料、燃料和纤维，而且也是美国经济的重要贡献者。而且，美国农业提供的粮食安全提供了经济安全。”
积极心理健康中的人工智能
本文回顾了人工智能 (AI) 在心理健康领域的整个应用范围及其在心理健康中的积极作用。人工智能在心理健康护理方面有着巨大的潜力，本文从多个方面进行了探讨。本文首先定义了人工智能及其在心理健康领域的应用范围。然后，本文探讨了人工智能的各个方面，如机器学习、监督机器学习、无监督机器学习以及人工智能的其他方面。本文讨论了人工智能在神经退行性疾病、智力障碍和癫痫等各种精神疾病中的作用，以及人工智能在心理健康障碍的意识、诊断和干预中的作用。本文还强调了人工智能在积极情绪调节中的作用及其对精神分裂症、自闭症谱系障碍和情绪障碍的影响。本文还讨论了基于人工智能的方法的局限性，以及在心理健康领域基于人工智能的方法需要具有文化意识，采用结构化的灵活算法，并意识到人工智能可能出现的偏见。本文还探讨了在心理健康领域使用人工智能可能出现的道德问题。
疼痛正向和负向预期的神经动力学
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.03.05.583509 doi：bioRxiv 预印本
16S rRNA测序分析伊朗人口中结直肠癌阳性与大肠癌否定性的口服和粪便菌群
抽象背景结直肠癌（CRC）构成了重大的医疗挑战，占全球癌症病例的近6.1％。通过使用创新生物标志物进行的人口筛查促进的早期检测对于MITIGAT的CRC发病率是关键的。与CRC阴性对应物（CNS）相比，这项研究旨在仔细检查CRC阳性个体（CP）的粪便和唾液微生物组，以通过微生物生物标记物来增强CRC诊断。材料和方法总共从伊朗德黑兰的Shahid Beheshti医学科学大学Taleghani医院收集了80个口头和粪便样品，其中包括接受筛查的CPS和CNS。使用16S rRNA测序测定法进行了微生物介绍，并在Illumina novaseq平台上采用Nextera XT Index套件。结果在CP的唾液和粪便样品中观察到了不同的微生物谱，与各种分类水平的CNS（包括门，家庭和种类）的粪便显着不同。CPS的唾液样品表现出大量的Calothrix Parietina，颗粒状Adiacens，Rothia dentocariosa和Rothia Mucilaginosa，在CNS中没有。此外，在CPS的粪便中，Lachnospileceae和Prevotellaceae明显更高，而CPS唾液中的fusobacteria phylum显着升高。相反，与CNS相比，非致病细菌akkermansia粘蛋白iphila的CPS粪便样品显着降低。关键字结直肠癌，口腔微生物群，粪便菌群，早期检测，16S rRNA测序通过一致选择唾液和粪便微生物的结论，基于平均值降低的Gini值，并采用唾液的逻辑回归，并支持粪便模型，我们成功地开发了一种微生物群检测，具有提高的敏感性和提高crc检测的敏感性和特异性。