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在孤立的快速移动睡眠行为障碍中转化为α-突触核病的生物标志物
Mitchell G. Miglis，M.D。，1* Charles H. Adler教授，医学博士，2 Elena Antelmi，M.D。4.5 Luca Baldelli，医学博士，6教授Bradley F. Boeve M.D.，7 Matteo Cesari，博士，博士，8 Antonia，M.D. Jean-FrançoisGagnon博士，13 Ziv Gan-Or，M.D。14-16 Wiebke Hermann，医学博士，17.18BirgitHögl教授K.L.Leenders，M.D。，23 Simon J.G.教授 Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D. 21.38Leenders，M.D。，23 Simon J.G.教授Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D. 21.38Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D.21.38
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。
与工作相关压力的现场分析为设计工人 - ...
1。引言第四次工业革命通过将自动化和数据监视系统引入生产系统来导致制造技术进步。此变化旨在监视数据并优化过程的实时效率（Bongomin等，2020），但它也导致了新的工业范式和随之而来的社会转型（Oztemel and Gursev，2020）。操作员执行的任务的性质正在改变，从物理活动转变为认知活动。因此，体力强度降低了，而监控责任的心理工作变得繁重（Zorzenon等，2022），这是压力和工作量的潜在触发因素（Michie，2002）。这种风险不能被忽视，因为与工作相关的压力严重影响了工人的健康状况和绩效。实际上，它可能导致身体和心理水平上的潜在慢性疾病，由于工人的缺席和疾病而导致组织损失（Cox and Griffiths，1995； Hassard等，2018）。另一方面，压力可能会导致工人的表现较低，从而降低了生产效率（Edú -Valsania等，2022）。这些思考导致了第五次工业革命，为人类以人为中心的行业的基础（Huang等，2022）奠定了基础，应在工业环境中进行深入研究，以研究人为因素的性质和特征，减轻负面影响，并提出对比人类风险的措施。它可以要求采取纠正措施，还为制造公司的社会和经济可持续性做出了贡献。此外，这些要素涉及创新生产系统的设计，特别关注人类的福祉，因为制造系统的特征与操作员的压力状态显着相关。除了更传统的努力（例如Madeleine等，1998）之外，目前只有少数学术出版物旨在应对这些挑战，考虑到客观因素，包括对心理学，物理和生理技术的交叉分析（Abd Elgawad等，2023），超越了实验室实验条件（Blandino，20223年）。先前研究的主要局限性是非目标测量值，主要是通过自我
针对不同类型痴呆的等离子体生物标志物的差异诊断性能。
1。全球对痴呆症2017- 2025年公共卫生响应的行动计划。世界卫生组织； 2017。许可证：CC BY-NC-SA 3.0 Igo。2。Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。 018。 3。 PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。 脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。 embo mol Med。 2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。阿尔茨海默氏症痴呆症。2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。 018。 3。 PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。 脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。 embo mol Med。 2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。018。3。PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。embo mol Med。2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈2019; 11：E11170。4。lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈JAMA NEUROL。2018; 75：738-745。5。de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。阿尔茨海默氏症。2020; 12：162。6。Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。翻译精神病学。2021; 11。7。Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈
1跟踪健康和衰老的表观遗传生物标志物...
性别肯定激素治疗（GAHT）是许多跨性别者的必要治疗方法，并且至关重要的是进一步改善治疗经验并减轻可能的风险。在这里，我们调查了GAHT第一年的健康和衰老的DNA甲基化（DNAM）生物标志物是否经过修饰，并且这些生物标志物是否因治疗类型而变化。队列由13名跨性别女性和13位男性组成。采样发生在基线（前GAHT），在6个月和12个月的随访中进行。我们跟踪了三个表观遗传钟（Horvath，Hannum，Phenoage），基于DNA甲基化的端粒长度（DNAMTL）和Dunedinpace的纵向动力学。在基线时，Horvath和Hannum表现出加速的表观遗传衰老，尤其是在跨性别者之间发音，而在两组中，现场和Dunedinpace的衰老均显示出较低的衰老速度。这种差异可能反映出少数族裔压力在原本健康的队列中的可能影响。尽管Gaht不影响这三个时钟，但DNAMTL和DunedInpace显示出特定的治疗模式，但在轨迹中具有显着的个体间差异。跨性别妇女增加了人民平台（估计= 0.057，p = 0.002）和轻微的DNAMTL增益（估计= 0.024，ns）；跨性别者表现出稳定的Dunedinpace（估算= -0.013，ns）的稳定下降，DNAMTL的减少（估计= -0.057，p = 0.037）。明显的异质性表示对治疗的个性化反应，并突出了将这种生物标志物纳入全面健康监测的潜在价值。我们的发现强调了对更大的长期研究的必要性，以优化性别肯定医疗保健的个性化策略。
2025年3月3日，洛佩斯参议员，代表帕克，参议员...
两个夏天前，我对这些化学物质的有害作用有第一手经验。当我带狗莫莉（Molly）散步时，我注意到库珀（Cooper）的鹰在我的诺沃克（Norwalk）家的草坪上。我认为这很奇怪，因为鹰没有在我的面前飞走。当我和莫莉从我们的步行中回来时，鹰还在那儿，躺在背上并在周围拍打。意识到这是受伤的，我称韦斯顿野生动物保护区克里斯汀的小动物的克里斯汀·佩雷尼（Christine Peyreigne）。根据Peyreigne女士的说法，鹰的疾病可能是由杀虫剂和有毒物质引起的：“库珀的鹰队倾向于吃鸣禽……而鸣禽吃昆虫，”她说。“因此，当库珀的老鹰在喷洒大量农药的地区吃鸣禽时，有时我们会看到毒性。”幸运的是，克里斯汀的小动物能够拯救鹰并将其重新发布到野外。，但大多数被这些化学物质中毒的动物并不幸运。这一事件使我对农药，啮齿动物和其他化学物质如何影响野生动植物睁开了眼睛。
医疗保健工人的意图是接受Covid-19-19疫苗和犹豫的原因：疫苗分销前夕对16,158名卫生系统员工的调查
§建议贡献同样抽象的医疗保健工人（HCWS），以获得有限的Covid-19疫苗的首先优先级。他们还被确定为Covid-19-19疫苗接受的潜在大使，有助于确保有足够的犹豫的公众接受Covid-19-19-tace疫苗以实现人群的免疫力。但HCW本身在其他情况下显示疫苗犹豫，并且对美国HCW的少数调查，即接受Covid-19-19疫苗报告的接受率仅为28％至34％。但是，在11月中旬公告第一次COVID-19-19-19-19月中旬公告以及在12月发出两次紧急使用授权（EUA）之后，HCW接受是否保持较低。我们报告了一项由宾夕法尼亚州大型卫生系统管理的2020年12月调查结果（n = 16,158；回应率为61％），以确定其雇员在向他们提供疫苗时接受疫苗的意图。在面向患者和其他角色的个人的混合样本中，有55％的人决定在提供时接受Covid-19-19疫苗，16.4％的人不会，而28.5％的人报告不确定。在整个医院校园，面向患者的角色和其他HCW之间或工作部门或工作部之间的反应分布几乎没有变化。我们观察到的COVID-19疫苗接受率较高，可能反映了我们调查的框架和时机。在犹豫不决的受访者中，绝大多数（90.3％）报告了对未知风险和数据不足的担忧。在此之后完成调查的受访者中，有79％的人打算接受Covid-19疫苗（n = 1155）。其他常见的担忧包括已知的副作用（57.4％），并希望等到他们看到与他人的情况（44.4％）。我们观察到自我报告的意图是在FDA咨询委员会投票赞成推荐EUA之后接受COVID-19-19的意图。尽管仅具有暗示性，但这种趋势提供了希望，即HCW的Covid-19疫苗接受率可能更高，并且也许是普通公众比假设的调查结果所表明的。
微生物组标记：微生物组生物标志物分析工具包
微生物膜标记包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3丰度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3骨架_taxa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4分配 - otu_table。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 compare_da。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6混杂器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据cid_ying。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据ECAM。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8个数据ECAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个数据输入_arumugam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个data-kostic_crc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据氧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据pediatric_ibd。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个数据 - 跨性别_colitis。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 extract_posthoc_res。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 get_treedata_phyloseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_dada2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_picrust2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 import_qiime2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Marker_table。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Marker_table类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 Marker_table < - 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17微生物膜标记物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18微生物级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 nmarker。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20归一化，门索方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Thyloseq2Seq2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Teyloseq2Dger。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 Thyloseq2metagenomeseq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot.compareda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot_abundance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 plot_cladogram。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 plot_f_bar。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 plot_heatmap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 plot_posthoctest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 polot_sl_roc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31后测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32后级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33个重新示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_aldex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_ancom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 run_ancombc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 run_deseq2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 run_edger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
多模式成像以识别人类亲社会行为的大脑标记
人类如何实现如此高度的亲社会行为是一个引人注目的主题。探索人类亲社会性的神经基础已在近几十年来引起了人们的重大关注。然而，人类亲身社会性的基础神经机制仍有待阐明。为了解决这一知识差距，我们分析了15场经济游戏中的多模式脑成像数据和数据。结果揭示了大脑特征和亲社会行为之间的几个重要关联，包括较强的半球连通性和较大的call体体积。更大的功能分离和整合，以及较少的髓磷脂图与较厚的皮质相结合，与亲社会行为有关，尤其是在社会大脑区域内。当前的研究表明，这些指标是人类亲社会行为的大脑标志物，并为人类亲社会行为的结构和功能性大脑基础提供了新的见解。