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Caixabank本月在所有分支机构上成功推出了其手语语言视频互动服务
Caixabank社会行动促进了社会计划，活动和运动，其中一些与La Caixa基金会合作。使用西班牙最大的分支网络，Caixabank可以有效地识别和满足本地需求，从而提供密切的支持。此外，它还有助于La Caixa基金会向社会实体指导财政援助。由于其在全国范围内的存在，其分支网络（西班牙最大的分支网络）可以检测到当地的需求和近距离的帮助，并支持La Caixa基金会向社会实体传达经济援助。此外，通过财务活动，银行为所有类型的人提供服务和解决方案。
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
基于基因表达的表型预测深神经网络的生物学解释
摘要背景：使用预测基因标志来协助临床决策变得越来越重要。深度学习在基因表达谱的表型预测中具有巨大的潜力。但是，神经网络被视为黑匣子，在没有任何解释的情况下，提供了准确的预测。这些模型变得可解释的要求正在增加，尤其是在医学领域。结果：我们专注于解释由基因表达数据构建的深神经网络模型的预测。影响预测的最重要的神经元和基因被鉴定出来并与生物学知识有关。我们对CAN-CER预测的实验表明：（1）深度学习方法优于大型训练集的经典机器学习方法； （2）我们的方法产生的解释与生物学比最先进的方法更连贯； （3）我们可以对生物学家和医生的预测提供全面的解释。结论：我们提出了一种原始方法，用于从基因表达数据中对表型预测深度学习模型的生物学解释。由于模型可以找到表型和基因表达之间的关系，因此我们可以假设已鉴定的基因与表型之间存在联系。因此，解释可以导致生物学家研究新的生物学假设。
自动化：一种有效且可解释的化学ADMET财产预测方法
允许将本工作的全部或一部分供个人或课堂使用的数字或硬副本授予，而没有费用，只要副本不是盈利或商业优势，并且副本带有此通知和首页上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新出版以在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先特定的许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。
IML：可解释的机器学习
说明可解释性方法分析任何机器学习模型的行为和预测。实施的方法是：Fisher等人描述的特征重要性。（2018），累积的局部效应图，由Apley（2018），弗里德曼（Friedman（2001） （2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。 al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。 al（2014），Friedman等人描述的特征交互。 al 和树替代模型。（2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。al（2014），Friedman等人描述的特征交互。al 和树替代模型。
主要病因流行的趋势导致年轻患者心力衰竭：综合评论
摘要：埃弗里特的许多世界或多元宇宙理论是试图找到标准哥本哈根量子力学解释的替代方法。埃弗里特的理论在钟声上通常被认为是本地的。在这里，我们表明事实并非如此，并通过详细分析Greenberger -Horne -Zeilinger（GHz）非局部定理来揭示矛盾。我们讨论并比较了埃弗里特文学中经常混合的地方的不同概念，并试图解释混乱的本质。我们在许多世界理论中讨论了概率和统计学，并强调，理论中分支之间存在的强对称性禁止概率定义，并且该理论无法恢复统计。这一矛盾的唯一途径是通过添加隐藏的变量来修改理论，因此，新理论是明确的，是明确的钟声。
电生理学硕士，在心脏MRI中进行启动，并解释遗传性心脏病患者的基因检测计划
电生理学中的主人在心脏MRI中进行启动并解释了电生理学的遗传性心脏病患者的遗传测试，电生理学的遗传学计划：120小时（15天）人的电生理学培训（Policlinico san Matteo Pavia）的人体电生理学培训（Policlinico San Matteo Pavia） Cardiovascular Imaging (48 ore in person @ ICS Maugeri, IRCCS Pavia) Dr Lorenzo Monti: Training IN PERSON in MRI (acquisizione e interpretazione dati) frequenza Martedi 8 ore e Giovedi 8 ore ( 2 masterizzandi a settimana x 3 settimane totale 48 ore ) Introduction CT and MRI play an increasingly important role in cardiac电生理学，主要是在消融程序的预性外部计划中，但也是在程序性指导和过程后的随访中。 最常见的应用包括消融心房颤动（AF），室性心动过速（VT）的消融以及计划心脏重新同步治疗（CRT）。 用于AF消融，预室进行预性评估包括使用CT或MRI的解剖学评估和计划。 通过将CT或MRI的解剖学数据与电工学映射融合以指导该过程，可以实现AF消融过程中的程序指导。 在AF消融后用CT进行的术后成像通常用于评估并发症，例如肺静脉狭窄和心动过管瘘。 为VT消融，MRI和有时CT都用于识别疤痕，代表靶向消融的心律失常底物，并计划最佳的消融方法。在心脏MRI中进行启动并解释了电生理学的遗传性心脏病患者的遗传测试，电生理学的遗传学计划：120小时（15天）人的电生理学培训（Policlinico san Matteo Pavia）的人体电生理学培训（Policlinico San Matteo Pavia） Cardiovascular Imaging (48 ore in person @ ICS Maugeri, IRCCS Pavia) Dr Lorenzo Monti: Training IN PERSON in MRI (acquisizione e interpretazione dati) frequenza Martedi 8 ore e Giovedi 8 ore ( 2 masterizzandi a settimana x 3 settimane totale 48 ore ) Introduction CT and MRI play an increasingly important role in cardiac电生理学，主要是在消融程序的预性外部计划中，但也是在程序性指导和过程后的随访中。最常见的应用包括消融心房颤动（AF），室性心动过速（VT）的消融以及计划心脏重新同步治疗（CRT）。用于AF消融，预室进行预性评估包括使用CT或MRI的解剖学评估和计划。通过将CT或MRI的解剖学数据与电工学映射融合以指导该过程，可以实现AF消融过程中的程序指导。在AF消融后用CT进行的术后成像通常用于评估并发症，例如肺静脉狭窄和心动过管瘘。为VT消融，MRI和有时CT都用于识别疤痕，代表靶向消融的心律失常底物，并计划最佳的消融方法。ct或MR图像可以与电流图中的电解质图融合，以进行VT消融过程中的经术内指导，并且还可以用于评估消融后并发症的并发症。最后，可以使用MRI的结构和功能信息来识别可能从CRT中受益的患者，并且使用CT或MRI的心脏静脉映射可能有助于计划访问。硕士课程电生理学硕士学位将保证直接访问心脏MRI诊断室，以确保直接体验患者准备，图像获取和后处理，并亲身体验CMR成像的可能性和限制。
驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
基因组测序和群体增强的实用性，以支持Marfan综合征中的剪接变体解释
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25321172 doi：medrxiv preprint