XiaoMi-AI文件搜索系统
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儿童和青少年的教育程度多基因分数，社会经济因素和皮质结构
Alemany，S.，Jansen，P.R.，Muetzel，R.L.，Marques，N.，El Marroun，H.，Jaddoe，V。W. V.，Polderman，T.J.C.，T.J.C.，Tiemeier，H.对普通小儿种群中脑形态的精神疾病和认知的常见多基因变异。美国儿童和青少年杂志杂志，58（6），600 - 607。https：//doi.org/10.1016/j.jaac.2018.09.443 Allegrini，Allegrini，A. G.B.和Plomin，R。（2019）。儿童和青春期认知特征的基因组预测。分子精神病学，24（6），819 - 827。https：// doi。org/10.1038/s41380-019-0394-4
非裔美国人酒精使用障碍的基于基因的多基因风险评分分析
在非裔美国人 (AA) 等混血人群中开展的全基因组关联研究 (GWAS) 样本量有限，导致多基因风险评分 (PRS) 表现不佳。根据 AA 和欧洲血统 (EA) 人群之间共享许多致病基因，并且一些致病变异位于这些基因边界内的观察结果，我们利用位于疾病相关基因内的变异，提出了一种基于基因的新型 PRS 框架 (PRS 基因)。使用百万退伍军人计划的酒精使用障碍 (AUD) AA GWAS 和问题酒精使用的 EA GWAS 作为发现 GWAS，我们从 410 个基因中鉴定出 858 种与 AA 和 EA 中均与 AUD 相关的变异。使用这些变体计算的 PRS 基因与三个 AA 目标数据集中的 AUD 显著相关（ P 值范围从 7.61E − 05 到 6.27E − 03；Beta 范围从 0.15 到 0.21）并且优于使用所有变体计算的 PRS（ P 值范围从 7.28E − 03 到 0.16；Beta 范围从 0.06 到 0.18）。PRS 基因也与 EA 目标数据集中的 AUD 相关（ P 值 = 0.02，Beta = 0.11）。在 AA 中，与最低十分位数的个体相比，最高 PRS 基因十分位数的个体患上 AUD 的优势比为 1.76（95% CI：1.32 – 2.34）。这 410 个基因在 54 个基因本体生物学过程中富集，包括乙醇氧化和涉及突触系统的过程，这些过程已知与 AUD 相关。此外，26 个基因是用于治疗 AUD 或其他疾病的药物的靶标，这些药物可能被考虑用于治疗 AUD。我们的研究表明，基于基因的 PRS 在评估 AA 中的 AUD 风险方面表现更好，并为 AUD 遗传学提供了新的见解。
非裔美国人酒精使用障碍的基于基因的多基因风险评分分析
在非裔美国人 (AA) 等混血人群中开展的全基因组关联研究 (GWAS) 样本量有限，导致多基因风险评分 (PRS) 表现不佳。根据 AA 和欧洲血统 (EA) 人群之间共享许多致病基因，并且一些致病变异位于这些基因边界内的观察结果，我们利用位于疾病相关基因内的变异，提出了一种基于基因的新型 PRS 框架 (PRS 基因)。使用百万退伍军人计划的酒精使用障碍 (AUD) AA GWAS 和问题酒精使用的 EA GWAS 作为发现 GWAS，我们从 410 个基因中鉴定出 858 种与 AA 和 EA 中均与 AUD 相关的变异。使用这些变体计算的 PRS 基因与三个 AA 目标数据集中的 AUD 显著相关（ P 值范围从 7.61E − 05 到 6.27E − 03；Beta 范围从 0.15 到 0.21）并且优于使用所有变体计算的 PRS（ P 值范围从 7.28E − 03 到 0.16；Beta 范围从 0.06 到 0.18）。PRS 基因也与 EA 目标数据集中的 AUD 相关（ P 值 = 0.02，Beta = 0.11）。在 AA 中，与最低十分位数的个体相比，最高 PRS 基因十分位数的个体患上 AUD 的优势比为 1.76（95% CI：1.32 – 2.34）。这 410 个基因在 54 个基因本体生物学过程中富集，包括乙醇氧化和涉及突触系统的过程，这些过程已知与 AUD 相关。此外，26 个基因是用于治疗 AUD 或其他疾病的药物的靶标，这些药物可能被考虑用于治疗 AUD。我们的研究表明，基于基因的 PRS 在评估 AA 中的 AUD 风险方面表现更好，并为 AUD 遗传学提供了新的见解。
氧化平衡评分与心血管的氧化平衡评分的关联，并且所有哮喘患者的死亡率
哮喘构成了巨大的社会成本，有益健康的饮食以及充满活力的生活方式可能会增强产后结果。令人遗憾的是，对饮食和生活方式方面的实证研究仍然很少。氧化平衡评分（OBS），量化饮食元素和生活方式参数的氧化应激，缺乏与哮喘患者之间的整体和心血管死亡的明确联系。来自NHANES（1999-2020）的数据用于研究哮喘患者中观察指数与全因与心血管死亡率之间的相关性。严格，以证明发现结果。这项研究最终包括4,639名平均年龄为42.55岁且男性43.46％的人。Kaplan-Meier曲线表明，具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。 在完全调整的模型2中，与哮喘的下四分位四分位数相反，在OBS中，哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37（95％CI：0.26，0.53）。 心血管疾病死亡率表现出一致性（Q4，HR：0.43，95％CI：0.19，0.98）。 在不同模型和亚组评估中，哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。 限制的立方样条曲线表明，哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。 灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。Kaplan-Meier曲线表明，具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。在完全调整的模型2中，与哮喘的下四分位四分位数相反，在OBS中，哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37（95％CI：0.26，0.53）。心血管疾病死亡率表现出一致性（Q4，HR：0.43，95％CI：0.19，0.98）。在不同模型和亚组评估中，哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。限制的立方样条曲线表明，哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。哮喘患者的OBS指数与全因和心血管死亡率负相关，强调了抗氧化剂饮食的保护作用以及哮喘患者的健康生活方式。
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
应用机器学习以优化安全记录分数与漏洞相对可能性的相关性
采样方法用于测量突破似然比。对非缝隙组织的队列进行了替换。在每个试验中，通过从每个大小队列（'s'，'M'，'l'）中绘制10,000个非缝隙组织创建了30,000个组织的随机样本。将所有合格的漏洞添加到试验样本中。漏洞可能性比率，在该模型中，将更大的统计权重分配给具有更多漏洞的数据点。重复此过程100次以生成100次试验。然后计算平均突破似然比和标准偏差。
在Chatgpt和其他生成AI时代，AI检测和窃相似性是否值得？
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内，学生和学者蜂拥而至，用于使用Chatgpt和其他生成人工智能（GAI）平台，原因是他们的反应能力。此外，除了生成的聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）之外，AI编写工具用于释义，总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍，因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后，很明显，尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容，但本研究的初步发现表明，这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表，几周后，随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势，劣势和合法性似乎不确定，证据就获得了数以万计的观点。清楚的是，我们已经通过了临界点，而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的，因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具（例如Chatgpt和Quillbot）进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场，即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”，而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明，依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法，利用大型语言模型来生成和跟踪思想，从而充当一个想法数据库。
比较 QIAseq 肿瘤突变负担面板中的 TMB 评分和 MSI 状态
此外，DHS-8800Z QIAseq Targeted DNA panel 涵盖了可用于推断微卫星不稳定性状态的有用基因位点。该状态测量几个微卫星基因位点长度分布的统计变化，并将测试样本的统计变化与正常样本基线（包含在 QIAGEN 参考数据集中，可在 Workbench 中下载）进行比较。如果不稳定性微卫星基因位点的比例高于预定义阈值，则认为样本不稳定。许多 MSI-High 肿瘤患者对免疫疗法产生了积极的反应。此外，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已加速批准 pembrolizumab 用于治疗微卫星不稳定性 (MSI)-High 的儿童和成人患者，这使其成为首个获批用于治疗具有这种生物标志物的实体瘤的药物，无论肿瘤来源如何 [ Chang et al., 2018 ]。
认知和大脑发育受到社会经济地位和教育程度多基因分数的独立影响
a 卡罗琳斯卡医学院神经科学系，斯德哥尔摩 17165，瑞典；b 哥廷根大学医学统计学系，哥廷根 37073，德国；c 莱顿大学认知心理学系，莱顿 2311，荷兰；d 佛蒙特大学精神病学系，伯灵顿，佛蒙特州 05405；e 佛蒙特大学心理科学系，伯灵顿，佛蒙特州 05405；f 哥德堡大学计算机科学与工程系，哥德堡，41756，瑞典；g 柏林医学院健康与医学学院，柏林，14197，德国；h 坦佩雷大学社会与卫生保健系、心理社会服务青少年门诊诊所，拉赫蒂，33100，芬兰； i 海德堡大学曼海姆医学院中央精神卫生研究所儿童和青少年精神病学和心理治疗系，曼海姆 69117，德国；j 哥廷根大学医学中心儿童和青少年精神病学和心理治疗系，37075，德国；k 都柏林圣三一学院医学院精神病学学科，都柏林 D02 PN40，爱尔兰；l 都柏林圣三一学院神经科学研究所，都柏林 D02 PN40，爱尔兰；m 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所社会、遗传和发育精神病学中心，伦敦 SE5 8AF，英国 n 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所人口神经科学和精准医学中心 (PONS)，伦敦 SE5 8AF，英国； o 海德堡大学曼海姆医学院中央精神卫生研究所认知与临床神经科学研究所，曼海姆 69117，德国；p 曼海姆大学社会科学学院心理学系，曼海姆 68131，德国；q 法国替代能源和原子能委员会 (CEA) NeuroSpin，巴黎萨克雷大学，F-91191 伊维特河畔吉夫，法国；r 诺丁汉大学物理与天文学院彼得·曼斯菲尔德爵士成像中心，诺丁汉，NG7 2RD，英国； s 柏林夏里特米特校区精神病学和心理治疗系，柏林，柏林，10117，德国 t 联邦物理技术研究所，柏林，38116，德国 u INSERM 第 1000 部“神经影像与精神病学”，国家健康与医学研究所，巴黎萨克雷大学、巴黎笛卡尔大学，巴黎，75006，法国； v 儿童和青少年精神病学系，Pitié-Salpêtrière 医院，Assistance Public-Hôpitaux de Paris，索邦大学，巴黎，75006，法国； w Bloorview 研究所，荷兰 Bloorview 儿童康复医院，多伦多大学，多伦多，ON M6A 2E1，加拿大； x 加拿大多伦多大学心理学系，多伦多，ON M6A 2E1；y 加拿大多伦多大学精神病学系，多伦多，ON M6A 2E1，加拿大; z 德累斯顿工业大学精神病学和心理治疗系，德累斯顿，01087，德国 aa 德累斯顿工业大学精神病学系，德累斯顿，01062，德国； bb 德累斯顿工业大学神经影像中心，德累斯顿，01069，德国； cc 都柏林圣三一学院心理学院，都柏林，D02 PN40，爱尔兰；爱尔兰都柏林圣三一学院全球脑健康研究所，都柏林，D02 PN40
欧洲衍生的阿尔茨海默氏病多基因1风险评分的可转移性在多学院人群中。 2
Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。 Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.13是13,14.15，Fanny C. F. IP 14,15，Natividad Olivar 70，Carolina Muchnik 70，Carolina Cuesta 71，Lorenzo 14 Campanelli 72，Patricia Solis 73，Patricia Solis 73，Daniel Gustavo Politis 71，Silvia Kochen 73，Silvia Kochen 73，Luis 73，Luis 73，Luisio 70，blusio 70，bluse 70，49 García-González74，Raquel Puerta 74，Pablo Mir 75.10，Luis M Real 76.77.10，GerardPiñol-16 Ripoll- 16 Ripoll-16 Ripoll 78.79，JoseMaríaGarcía-Alberca-Alberca-Alberca 80.10 80.10 83，Sami Heikkinen 84，Alexandre deMendonça85，Shima Mehrabian 86，Latchezar Traykov 87，18 Jakub Hort 88.89，Martin Vyhnuk 88.89，Katrine Laura Laura Laura Raster laura laura rastussen 90.91