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替代性大脑连通性强调了交互式生物运动处理中与年龄相关的差异
迅速认识并理解他人的社会互动是一种重要的能力，它依赖于解密多个信息来源，例如感知身体信息并推断他人的意图。尽管最近在成年人中表征了这种能力的大脑基础方面的进步，但其发展基础实际上是未知的。在这里，我们使用fMRI研究了哪些社会信息来源支持临时沟的较高暂时性响应对互动生物学运动（即2个相互作用的点 - 轻度人物人物）在人类参与者中（性别）的不同发育间隔：儿童表现出支持性功能连接性与精神化网络的支持功能连接性，而成人与身体相关性相关性和动态相关性和动态性相关性和动态性相关性。我们建议成年人通过人体和生物运动信息使用有效的动作 - 意见理解，而儿童则对隐藏的心理状态推断表现出更强的遗物，这是学习更好地了解他人互动行为的潜在手段。
结构结构和大脑网络效率链接多基因分数
图1神经认知数据和统计分析的处理步骤。首先，使用T1加权解剖图像来计算皮质表面积和皮质厚度的估计值。第二，根据HCPMMP地图集，将T1加权的解剖图像分为每个半球180个皮层结构，每个半球8个皮层结构。第三，将所得的遮罩线性转化为静止状态和扩散加权图像的天然空间。对于扩散加权图像，使用上述面膜作为种子和靶区域进行概率纤维跟踪。对于静止状态图像，计算了所有大脑区域的平均粗体时间课程之间的相关性。第四，结构和功能网络构建。边缘通过概率纤维拖拉术或粗体信号相关的结果加权。第五，这些网络用于计算全球效率测量RSFMRI E和DWI E以及淋巴结效率测量RSFMRI EI和DWI EI。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。 在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。 自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。 全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。 最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。再次，I-S-T 2000 R总分是因素，PGS是自变量。表面积，皮质厚度，DWI EI或每个HCPMMP区域的RSFMRI EI用作介体。
步态图像期间的运动图像能力得分是否与皮质活动有关？
与这些结果一致，在这里我们发现，MI能力水平在MI神经网络中特别涉及的那些区域中影响皮层募集。准确地说，在MI能力测试评分与左下和中部额叶，中心区域和SMA之间发现了正相关，这表明IA越好，这些区域的参与就越多。额叶活动对MI，尤其是步态MI至关重要，这支持步态不再被认为是一种简单且自动的运动动作。的确，步行过程中涉及各种认知功能（例如注意力和视觉空间能力），尤其是在复杂的过程中
灭菌温度和时间对鸟巢饮料的平均感觉评分，物理化学特性，微生物和抗氧化活性的影响
salanganes'nest是南部地区备受赞誉的食物之一（海参，鱼鳍，鲍鱼和鸟巢）。这项研究的重点是平均感觉评分，理化特性以及微生物学和抗氧化活性的变化。这项研究的重点是在不同的巴氏灭菌温度（105、110和115 O C）以及时间（15、20、25、30、30和35分钟）条件下，在不同的巴氏灭菌温度（105、110和115 O C）以及时间（105、110和115 O C）和时间（105、110和115 O C）下的平均感觉评分，物理化学特性以及微生物和抗氧化活性的变化。结果表明，巴氏灭菌温度和时间影响了评估的目标函数。例如，鸟巢水的测试指数在110 O C时在35分钟内是最好的（例如，自由基清除活性为73.32 B±0.34％，总抗氧化活性为1.22 B±0.02（MG AA/ML产品））。鸟巢将是抗衰老的潜在饮料，以增强人类健康。
控制G2相位持续时间CDC25B可调节新皮层中从直接到间接神经发生的转换
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通用和疾病的心血管风险评分...
摘要目标研究表明，通用心血管风险（CVR）预测工具可能会低估SLE中的CVR。我们首次检查了我们的知识，通用和适应疾病的CVR评分是否可以预测SLE中亚临床动脉粥样硬化的进展。方法，我们包括所有没有心血管事件病史或糖尿病病史的符合条件的SLE患者，他们进行了3年的颈动脉和股骨超声随访检查。五个通用（系统的冠状动脉风险评估（得分），弗雷明汉姆风险评分（FRS），汇总队列风险方程，球虫，前瞻性心血管穆斯特）和三个“ SLE-SLE适应” CVR评分（修改的系统性冠状动脉风险评估（MSCORE），修改后的风险评分（MSSCORE）风险评分（MMSCERS），QRAMINGHAM WASER（MMFRS），QUSER（MMFRS），QESERS QUSERS），QESERS QUSER SERKS），QESERS QUSER SECRES（QESERS）QUSER SERKS）在基线时计算。用Brier评分（BS），接收器操作特征曲线（AUROC）和Matthews相关系数（MCC）测试了CVR评分预测动脉粥样硬化进展（定义为新的动脉粥样硬化斑块发育）的性能（定义为新的动脉粥样硬化斑块发育），而与Harrell的CREALATION一起测试了Harrell的C -CORLAITION（MCC）。二进制逻辑回归也用于检查亚临床动脉粥样硬化进展的决定因素。结果在124名患者中有26名（21％）（女性90％，平均年龄44.4±11。7年）在平均39.7±3.8个月的随访期之后，出现了新的动脉粥样硬化斑块。性能分析表明，MFRS（BS 0.14，AUROC 0.80，MCC 0.22）和QRISK3（BS 0.16，AUROC 0.75，MCC 0.25）更好地预测了斑块进展。c-索引对MFRS和QRISK3的歧视没有优势。在多变量分析中，qrisk3（OR 4.24，95％CI 1.30至13.78，p = 0.016）在CVR预测评分和年龄中（OR 1.13，95％CI 1.06至1.21，p <0.001），累积糖皮质激素剂量（OR累积糖皮质激素剂量）抗磷脂抗体（OR 3.66，95％CI 1.24至10.80，p = 0.019）在疾病相关的CVR因子中与斑块进展独立相关。结论适用于SLE适应的CVR评分，例如QRisk3或MFRS，以及监测糖皮质激素暴露和抗磷脂抗体的存在，可以帮助改善SLE中的CVR评估和管理。
人工智能驱动的多基因风险评分中的伦理分层——新……
研究人员的目标是开发多基因风险评分，作为预防和更有效地治疗严重疾病、病症和状况（如乳腺癌、2 型糖尿病和冠心病）的工具。最近，机器学习技术（尤其是深度神经网络）得到了越来越多的发展，可以使用电子健康记录以及基因组和其他健康数据来创建多基因风险评分。虽然使用人工智能进行多基因风险评分可以提高准确性、性能和预测能力，但它也带来了一系列日益复杂的伦理挑战。许多多基因风险评分在医学中的应用的伦理和社会问题已被广泛讨论。然而，在文献和实践中，它们与人工智能的使用所产生的影响的伦理影响尚未得到充分考虑。基于对现有文献的全面回顾，我们认为这需要紧急考虑，以便进行研究并随后转化为临床环境。考虑到所涉及的许多伦理层面，我们将首先简要概述人工智能驱动的多基因风险评分的发展、相关的伦理和社会影响、人工智能伦理方面的挑战，最后探讨人工智能驱动的多基因风险评分的潜在复杂性。我们指出了公平性方面的新复杂性、建立信任方面的挑战、解释和理解人工智能和多基因风险评分以及监管不确定性和进一步的挑战。我们强烈主张采取积极主动的方式，将伦理纳入人工智能驱动的多基因风险评分的研究和实施过程中。
考试成绩与经济增长：更新与延伸
为了检验考试成绩与人均 GDP 增长之间的关系，我们使用了 Hanushek 和 Woessmann（2012a）为 50 个国家提供的考试成绩——这些成绩基于 1963 年至 2003 年间在小学和中学进行的国际数学和科学测试——以及麦迪逊项目数据库（Bolt 等人，2018 年）中 1960 年至 2016 年根据购买力调整后的 2011 年美元人均 GDP 数据。Hanushek 和 Woessmann（2012a）研究的是截至 2000 年（和 2007 年）的增长，而我们研究的较长时期包括 2008 年金融危机及其后果。在分析中，我们根据 1960 年的人均 GDP 和受教育年限的差异进行了调整。2
9-11 岁儿童脑成像与心理健康和教育程度多基因评分之间的关联
精神疾病具有高度遗传性和多基因性，许多疾病在儿童晚期和青少年期发病率最高，这是一个变化巨大的时期。尽管人们普遍承认精神疾病的神经发育前因，但对青少年人群的研究仍然很少，这阻碍了我们在早期表征这些疾病方面取得进展。我们从青少年大脑和认知发展研究中纳入了 7,124 名儿童（9-11 岁），以绘制结构和扩散大脑成像与常见遗传变异和精神疾病多基因评分以及教育程度之间的关联。我们使用主成分分析来得出成像成分，并计算它们的遗传性。然后，我们使用单变量模型和典型相关分析 (CCA) 评估了成像成分与遗传和临床精神病风险之间的关系。大多数成像成分具有中等遗传性。单变量模型显示，多基因评分与这个年龄段的大脑结构之间证据有限，关联较小。CCA 揭示了两种显著的共变模式。第一种模式将较高的多基因教育水平得分与较少的外化问题和较大的表面积联系起来。第二种模式将较高的精神分裂症、躁郁症和自闭症谱系障碍多基因得分与较高的整体皮质厚度、较小的穹窿和扣带白质体积、较大的枕骨内侧表面积和较小的颞侧和内侧表面积联系起来。虽然交叉验证表明其普遍性有限，但我们的结果突出了多变量模型在更好地理解儿童晚期心理健康与大脑结构之间的跨诊断和分布式关系方面的潜力。
构建人类表型组多基因评分与循环代谢生物标志物之间的关联图谱
背景：多基因评分 (PGS) 正成为一种预测复杂疾病风险的越来越流行的方法，尽管它们也有可能深入了解具有较高遗传易感性疾病的患者的分子谱。方法：我们试图构建一个关联图谱，该图谱使用全基因组关联研究的结果得出 125 种不同的 PGS 与英国生物库中多达 83,004 名参与者的 249 种循环代谢物之间的关联。结果：为了证明该图谱的价值，我们对与糖蛋白乙酰基 (GlycA)（一种炎症生物标志物）的所有关联进行了无假设评估。使用双向孟德尔随机化，我们发现突出显示的关联可能反映了肥胖或吸烟倾向等风险因素对全身炎症的影响，而不是相反的方向。此外，我们在年龄层中重复了图谱中的所有分析，以调查碰撞偏差的潜在来源，例如药物使用。通过比较最年轻和最年长年龄层中脂蛋白脂质谱与冠状动脉疾病 PGS 之间的关联可以证明这一点，这两个年龄层接受他汀类药物治疗的个体比例不同。最后，我们生成了所有 PGS-代谢物关联，并按性别分层，并在排除 13 个已确定的脂质相关基因座后单独进行，以进一步评估研究结果的稳健性。结论：我们设想，我们研究中构建的结果图谱将激发未来的假设生成，并有助于优先考虑和降低循环代谢特征的优先级，以便进行深入研究。所有结果都可以在 http://mrcieu.mrsoftware.org/metabolites_PRS_atlas 进行可视化和下载。资金：这项工作得到了威康信托基金、英国心脏基金会和医学研究委员会综合流行病学部的资助。