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基因预测和功能注释简介
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引用Alozairi A，Irshad M，Alkandari J，Alsaraf H和Al-Ozairi E（2024）患者的患病率和预测因素和预测者W
中东和北非地区约有7300万成年人受糖尿病的影响（1）。在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。 1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。 糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。 该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。 这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。 估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。 独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。 因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。 抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。 此外，重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。 在中进行的研究在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。在同样，糖尿病困扰是对糖尿病自我管理的自然情感反应，包括对治疗要求的挫败感，对潜在并发症的关注，对糖尿病管理的失败或绝望感以及减少自我保健动机的无意识（13）。一项研究表明，患有2型糖尿病患者的糖尿病和抑郁是相关的和重叠的构建体，但不能互换（12）。研究将抑郁症和糖尿病困扰与恶化的健康结果联系起来，包括升高的HBA1C水平，舒张压升高以及低密度脂蛋白胆固醇水平升高（14，15）。患有抑郁症或糖尿病困扰的人有发生微血管并发症的风险，例如视网膜病变，神经病和肾病（16）。此外，已经观察到表现出较高DD的人的过早死亡风险高1.8倍，并且患有心血管疾病的可能性增加了1.7倍（17），并且生活质量的质量降低（18）和死亡率增加（7）。旨在增强社会心理健康，美国糖尿病协会为所有糖尿病患者建立了建议将心理社会支持纳入以患者为中心的医疗服务（19）。最近的系统评价和荟萃分析报告说，E-Health干预措施可有效减少2型糖尿病患者的糖尿病困扰（20）。但是，缺乏研究1型糖尿病的阿拉伯人的抑郁症状和糖尿病困扰的同时出现的研究。此外，许多研究还记录了所有糖尿病患者的常规评估抑郁症状和糖尿病困扰的重要性（21）。
预测性人工智能迫切需要问责 - cs.Princeton
6 Costanza-Chock、Sasha、Inioluwa Deborah Raji 和 Joy Buolamwini。“谁来审计审计员？对算法审计生态系统进行实地扫描后提出的建议。”2022 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2022；Wilson，Christo 等人。“构建和审计公平算法：候选人筛选案例研究。”2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2021。
免疫检查点抑制剂诱导的甲状腺功能减退症预测日本受试者的治疗反应
免疫检查点抑制剂（ICI）会导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE）。中，甲状腺功能障碍最常在内分泌环境（1）中观察到。在一项队列研究中，有44％的ICI治疗患者出现了某种形式的甲状腺功能减退症，大多数ICI诱导的甲状腺功能障碍是破坏性的甲状腺炎或甲状腺功能减退症（2）。ICI引起的坟墓疾病的频率很低； ICI给药后，约有2％的患者表现出甲状腺毒性（3）。在一项针对恶性黑色素瘤患者的大型队列研究中，接受ICI后出现甲状腺毒性病的患者表现出无效的生存率，但癌症结局与甲状腺功能减退症之间没有相关性（4）。我们对川崎医学院医院接受ICI治疗的466例患者进行了一次单中心回顾性研究，并报告了被诊断为内分泌相关IRAE的患者的生存率明显更高（5）。我们机构中与内分泌相关的IRAE的发生率为25.5％，其中大多数是主要甲状腺功能减退症。在日本患者中，在伴有内分泌相关的IRAE的情况下，平均观察期可能更长，但先前的研究不足以评估IRAE患病率与ICI治疗的效率之间的相关性。这项研究的目的是评估甲状腺功能障碍程度与ICI治疗的效率之间的相关性在评估甲状腺功能的ICI治疗患者中。
a次匹配 - 近距离婚姻压力预测 -
摘要越来越多的工作发现，早期和最近的生命压力之间的不匹配，而不是压力的累积影响，这导致与压力有关的健康结果。迄今为止，尚无工作检查这种不匹配如何与与压力相关的认知结果有关。我们通过评估参与者（n = 154，M = 18.7，104女性）的早期和最近的生命压力，利用相同的库存来解决这一差距，然后在混合静止 - 信号/侧翼任务中评估其抑制性控制。令人惊讶的是，我们发现更大程度的压力不匹配与更好的响应抑制有关（即跨多种分析方法较小的停止信号反应时间）。认知抑制（即侧翼干扰效应）与压力不匹配无关。因此，这些结果表明，早期和最近的生命压力之间的不匹配程度与抑制作用相同，与急性压力会影响反应抑制作用，这表明反应抑制可能是导航急性应激和一般环境条件的重要认知过程，而急性环境条件与一般的环境条件均与不匹配预期应力的条件相匹配。
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
使用Python中数据科学的糖尿病预测
i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下，题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院，一部分履行了
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
年龄和性别对成对脉冲抑制的影响和对听觉的预抑制诱发潜力
在现代植物育种中，基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性（SNP）标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此，具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具，可从大规模繁殖群体中生成可重现，易于处理的高通量基因型数据。但是，SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题，基于失败的SNP调用纯粹是技术性的，通常会估算失败的呼叫。但是，这忽略了失败调用的生物学原因，例如：缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡，因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中，我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集，并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道，这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征，基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力，这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。
在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。