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将大规模生物医学数据聚类以模拟疾病进展和抗微生物抗性进化中的动态积累过程
积累建模使用机器学习来发现系统随着时间的推移获得6个离散功能的动态。许多生物医学兴趣系统都表明了这种动态：从细菌7获取抗药性到一组药物，到在进行性8疾病过程中患有症状的患者。现有的积累建模方法通常受到他们考虑的9个功能的数量或表征这些特征之间相互作用的能力的限制 - 这是10个大规模遗传和/或表型数据集的限制，在现代生物医学应用中经常发现。在这里，11我们演示了聚类如何使可用于强大累积的12种建模方法的大规模数据集。聚类解决了数据集中的稀疏性和高维度问题，但是13使推断动力学的静止性复杂化，尤其是在观察并非独立的情况下。14专注于超顺从隐藏的马尔可夫模型（HyperHMM），我们介绍了几种用于IN-15介入，估算和界限动力学结果的方法，并显示在这种情况下如何获得生物医学16的见解。我们证明了这种“基于簇的HyperHMM”（CHYPERHMM）17用于合成数据的管道，有关严重疟疾疾病进展的临床数据以及18种抗微生物抗性肺炎的抗菌耐药性演化的基因组数据，反映了两个全球健康威胁。19
mTOR活性依靠人胚泡阶段的发育进展
Dhanur P. Iyer，1,2,10 Heidar Heidari Heidari Khoei，3,10 Vera A. Vera A. Vera A. van der Weijden，1 Harunobu Kagawa，3 Saurabh J. Pradhan，3 Maria Novatchkova，Maria Novatchkova，4 Afshan McCarthy，4 Afshan McCarthy，5 Teresa，5 Teresa Rayon，6 Claire S.Simiss Simon，5 kay simon，5 kay wam wam nunke e e.菲尔·斯内尔（Phil Snell）8岁，8莱拉·克里斯蒂（8 Leila Christie），8 Edda G. Schulz，7 Kathy K. Niakan，5,9 Nicolas Rivron，3,11， *和Aydan Bulut-Karslio Glu 1,11,12， * 1 * 1 * 1干细胞群，基因组调节部，Max Plancky Instituter for Institute for Mereclen and Institute for Mereclan andicmelt of Merecral Genetics，149191919195，149191919191919195弗雷大学柏林生物化学，德国柏林14195年3月3日3月3日，奥地利科学院分子生物技术研究所（IMBA），维也纳生物中心（VBC），维也纳，1030 Vienna，奥地利，奥地利4个分子病理学研究所（IMP）实验室，弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），伦敦NW1 1AT，英国6表格遗传学和信号计划，Babraham Institute，Babraham Research Campus，Babraham Research Campus，Cambridge CB22，UK 7 Systems Epegenetics，Otto-Warburg-Laboratories，Max Planck-Lanck-Laboratories，Max Planck commular commular遗传学，14195 Bernany，Bernany，Burnany，Burnany，Burnany，Burn bernany，Burnany 8 CB23 2TN，UK 9 9剑桥大学，剑桥大学，剑桥CB2 3EG，英国剑桥大学生理学，发展与神经科学系滋养细胞研究中心，这些作者同样贡献了11个作者，这些作者同样贡献了12个潜在客户联系人 *通讯 *通信 *通讯：Nicolas.rivron@imba.oeaw.ac.ac.at（N.R.），aydan.karslioglu@molgen.mpg.de（A.B.-K.）
糖尿病是捣碎的危险因素
脂肪组织，肠道微生物群和肝改变之间的协同作用在疾病进展中起关键作用。脂肪组织功能障碍，特别是在内脏仓库中，再加上肠道菌群中的营养障碍，加剧了肝损伤和胰岛素抵抗。肝脂质积累，氧化应激和内质网应激进一步增强炎症和纤维化，导致疾病严重程度。di随着体重的减轻和运动的改性对管理与T2D相关的MASH非常重要。addi以各种知名但新型的抗毛血糖药物的影响在减少肝脏脂质含量以及在某些情况下改善MASH组织学方面具有潜力。靶向肠静脉素受体的疗法在管理T2D相关的MASH方面表现出希望，而甲状腺激素受体β激动剂已被证明是有效的，可作为对泥浆和纤维化的治疗。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推断（sovera）算法应用于来自Delcode队列中813名参与者的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差，年龄，年龄= 70.67±6.07年，52％女性）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍之前预测了临床创伤，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍的认知障碍率的认知障碍率和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩无处不在影响内侧颞叶，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
MALT1蛋白酶抑制作用通过逆转与肿瘤相关的巨噬细胞依赖性免疫抑制来限制胶质母细胞瘤的进展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年9月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.09.26.614808 doi：biorxiv Preprint
在50岁以下的一级亲戚中进展为1型糖尿病的风险
结果：在亲戚中，21个祖细胞[43.7岁（IQR：38.1 - 47.7）]和27个兄弟姐妹[7.6岁（IQR：5.8 - 16.1）]具有阳性的自身抗体。在5年的中位数为54.2％（95％CI：39.2％ - 68.6％）的中位数为5年（IQR：3.6 - 8.7;范围为0.9至22.6岁）。与更快的T1D发展相关的风险因素是多次自身免疫性，自身免疫检测时<20年。具有多种自身抗体的年轻亲戚（<20年）的累积风险为5年，患糖尿病为52.9％（95％CI：22.1％ - 71.6％），20年风险为91.2％（95％CI：50.5％ - 98.4％）。如果仅满足一个危险因素，而20年的风险降至59.9％（95％CI：21.9％ - 79.5％），如果相对年龄在20岁以上，则只有一个自身抗体。
Anxa11 p93s变体失调TDP-
图1 AAV-2XTAU注射动物中AT8和Thios病理进展的定量3D分析。（a）本研究中执行的实验程序和纵向样本收集的摘要。（b）荧光显微照片说明了在3和6个月时实验动物的海马形成中Neun（蓝色），AT8（RED）和THIOS（绿色）的分布。tau病理的进展。（c）所检查的标记的代表性共焦图像，以量化疾病进展，以及在分析区域中通常观察到的四个典型的神经元特征：健康，prestangle，成熟的缠结和鬼缠结。（d）进行高分辨率共聚焦图像的三维重建，以识别和量化TAU病理的进展。每个神经元谱的表达：对每个分析的区域占用的3D体积（MM3）进行计算并校正：CA3/HILUS，CA1，Subiculum（sub），左ERC，左ERC和对侧ERC（E）。图形摘要显示了左右半球的AT8和Thios的分布模式以及所研究的两个时间点之间的分布模式。比例尺：200μm（b），10μm（c）。* P <0.05 ** P <0.01 *** P <0.001，双向ANOVA，Sidak的事后测试。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推理（持续）算法应用于来自Delcode队列的813名参与者（平均值±标准偏差，年龄= 70.67±6.07岁，女性，52％女性）的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍前预测了临床trajec por，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍者的认知障碍参与者和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩造成了内侧颞叶的影响，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
使用语音在6年内对阿尔茨海默氏病进展的预测：一种新的方法利用语言模型
1。Mitchell AJ，Shiri-Feshki M.轻度认知障碍对痴呆症 - 元素分析41个强大的Inception Cohort研究的进展率。Acta Psychiatr Scand。2009; 119：252-265。 2。 Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2009; 119：252-265。2。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。Int J Mach学习Cybern。2023; 14：213-228。3。Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。BMC Med Infors Decis Mak。2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2018; 18：1-20。4。Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。阿尔茨海默氏病。柳叶刀（Lond Engl）。2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2016; 388：505-517。5。Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。前神经。2020; 11：496。6。Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。j阿尔茨海默氏症。2020; 76：905-922。7。Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。阿尔茨海默氏症痴呆症。2023; 19：307-317。8。Caminiti SP，Ballarini T，Sala A等。FDG-PET和CSF生物标志物在预测大型多中心MCI队列中转化为不同痴呆症中的精度。神经图像临床。2018; 18：167-177。 9。 Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。 基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2018; 18：167-177。9。Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。对阿尔茨海默氏病的预测和分类。PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。PLOS ONE。2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2017; 12：E0173372。10。Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。SCI代表。2019; 9：2235。11。Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。Syst Rev。2020; 9：1-6。
由 FUS 的种子聚集和扩散引起的额颞叶痴呆样疾病进展
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecom‑mons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。