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药物使用对肠道微生物群的长期影响
图 1 。EstMB 队列中的药物使用情况。a - EstMB 队列概览和可通过电子健康记录 (EHR) 获得的表型数据。我们旨在分析取样时药物使用的直接影响 (Q1)、过去药物使用引起的残留效应 (Q2) 以及过去用药量不同引起的附加效应 (Q3)。在提供了额外粪便样本 (T2) 的 EstMB 子队列 (n=328) 中，我们分析了因开始治疗而导致的微生物组变化 (Q4)。b - 不同 ATC 水平下 EstMB 中使用的不同药物总数。c - 参与者在 T1 时在不同 ATC 水平上使用的药物数量分布。d - T1 时 ATC4 水平上的药物使用者数量；显示 T1 时至少有 50 名使用者的药物。药物按活跃药物使用者数量排序。抗生素以粗体突出显示。 ATC——解剖治疗化学分类；Q——研究问题。
Zseeker：一种用于基因组序列中Z-DNA检测的优化算法
抽象Z-DNA是一种替代的DNA的左手螺旋形式，具有锯齿形的主链，与右手规范的B-DNA螺旋不同。Z-DNA已与各种生物学过程有关，包括转录，复制和DNA修复，并可以诱导遗传不稳定性。交替的嘌呤和嘧啶的重复序列具有采用Z-DNA结构的潜力。Zseeker是一种开发的新型计算工具，用于准确检测基因组中潜在的Z-DNA形成序列，从而解决了先前方法的局限性。通过引入一种通过实验数据知情和验证的新方法，Zseeker可以很好地检测潜在的Z-DNA形成序列。同时构建了独立的Python软件包，又是可访问的Web界面，Zseeker允许用户通过可下载的可视化来输入基因组序列，调整检测参数并查看潜在的Z-DNA序列分布和Z分数。我们的Web平台提供了用于Z-DNA标识的无代码解决方案，重点是可访问性，用户友好性，速度和自定义性。通过提供有效的高通量分析和增强的检测准确性，Zseeker具有支持在理解Z-DNA在正常细胞功能，遗传不稳定性及其在人类疾病中的影响方面的作用方面的重大进步。可用性：Zseeker以GPL许可证作为多平台应用程序作为Python包发行，可在以下网址获得：https：//github.com/georgakopoulos-soares-soares-lab/zseeker。Zseeker的Web-Interface可在https://zseeker.netlify.app/上公开获得。关键字：Z-DNA，算法设计，搜索工具，Web接口
欧盟金融化及其后果
基于 ISIGrowth 的研究，我们在本政策简报中提供了过去二十年欧盟金融化增长模式的实证证据，并分析了其对欧盟 2030 年议程的若干目标（包括包容性增长、创新、不平等和金融稳定）可能产生的不利影响。最后，我们提供了一些政策见解和建议。金融化的概念一方面反映了非金融公司参与与生产无直接关系的金融活动，另一方面反映了金融部门相对于整体经济的相对规模。一些实证指标表明，过去二十年欧元区的金融化一直在增加。这一发现很重要，因为尽管迄今为止金融化主要被认为是增长和创新的驱动力，但如今有大量理论论据和实证证据表明过度金融化对增长、创新、不平等和金融稳定产生不利影响。首先，过度金融化会抑制经济增长，因为这意味着更大比例的信贷流向了没有结果的投资项目，可能引发经济危机（例如通过房价泡沫）。其次，金融化对创新产生负面影响，因为承担创新风险的行为者和从创新中获取租金的行为者之间的分离意味着再投资利润的份额较低（例如通过短期主义和股票回购）。第三，金融化通过增强高收入者在高工资和低税收方面的议价能力，以及在危机时期通过向金融机构提供财政援助增加公共预算的负担，加剧了不平等。第四，金融化可能导致金融不稳定，因为它既增加了相互关联的金融机构的杠杆率，也增加了大型资产类别定价错误的风险（例如 2008 年金融危机期间的杠杆率动态和抵押贷款支持证券的错误定价）。我们提出了一些有助于抑制过度金融化的对策，包括：（i）促进实体部门的需求； (ii) 超越传统的概念框架，建立以任务为导向的计划来修复市场失灵，并致力于创建可能根本不存在的市场；(iii) 鼓励将高层管理人员的薪酬计划与长期利润和企业社会责任目标相结合；(iv) 研究为银行向实体经济（非房地产部门）贷款设定最低比率的可能性；(v) 研究为金融机构设定最高金融内部杠杆率的可能性。
社论：对太阳及其地理水平后果的高能过程的新见解
太阳在爆炸性太阳活动中释放了大量能量，例如太阳耀斑和冠状质量弹出（Webb和Howard，2012; Aschwanden等，2017; Benz，2017）。太阳能电晕可以加热到数百万度，大量带电的颗粒几乎可以加速到光速（Desai和Giacalone，2016年； Reames，2017）。加热的等离子体和高能量颗粒会在整个电磁频谱中增加太阳辐射，从无线电到伽马射线波长，这可能会在大约8分钟后立即对地球上层大气产生深远的影响。这些在地球上层大气中产生了额外的电离和加热，导致无线电停电，GNSS信号干扰和跟踪损失，航天器上的阻力增加，影响全球电路（GEC）以及许多其他现象（Botermer和Daglis，2007年； Buzulukova和buzulukova; Buzulukova and tsurutani; buzulukova and tsurutani; tsurutani; tasurutani; tacz22222;最近的研究表明，太阳耀斑效应可以通过电动力耦合扩展到地球的磁层（Liu等，2021; Liu等，2024）。当高能颗粒通过星际介质传播并到达地球附近（称为太阳能粒子（SEP）事件）时，它们可以对太空中的宇航员和航天器电子构成危险的辐射威胁（Vainio等人（Vainio等人，2009年，2009年； Shea and Smart，2012年）。该研究主题旨在在太阳及其地理上的后果上收集有关高能过程的科学贡献。本电子书中包含了八篇研究文章和一项综述，重点是太阳耀斑的多波长观察，加速度和能量颗粒的运输以及太阳喷发对耦合的磁层 - 离子层 - 热层 - 热层系统的影响。
加利福尼亚大火和过度监管的后果
1 California Timber Harvest, 2022, California Forest Foundation https://www.calforestfoundation.org/resource/timber-management/ California Timber Harvest by Year, 1952-2006, US Forest Service, USDA https://www.fs.usda.gov/pnw/pubs/pnw_gtr866.pdf 2 California Forests 80%-600% Denser Than 150 Years Ago By Jim Jacobs, GWire, September 15, 2020 https://gvwire.com/2020/09/15/california-forests-80-600-denser-than-150-years-ago-uc-researcher-says- biomass-is-one-of-the-answers/ To save forests, cut some trees down,科学家说，科学顾问乌拉·克罗巴克（Ula Chrobak），2017年4月21日https://www.science.org/content/article/save-forests-cut-forests-cut-some-trees-trees-trees-down-scientists-say-say-say say二十世纪二十世纪森林结构中的二十多个林区转变。 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1410186112
识别核心 MRI 序列以实现可靠的自动脑转移分割
a 慕尼黑工业大学伊萨尔医院放射肿瘤学系；b 德国转化放射治疗联盟 (DKTK)，慕尼黑合作伙伴网站；c 慕尼黑亥姆霍兹中心放射医学研究所 (IRM)、放射科学系 (DRS)；d 信息学系；e 德国慕尼黑工业大学 TranslaTUM - 中央转化癌症研究所；f 瑞士苏黎世苏黎世大学医院放射肿瘤学系；g 马格德堡大学医院放射肿瘤学系；h 德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿大学医院放射治疗和放射肿瘤学系；i 瑞士苏黎世苏黎世大学医院定量生物医学系；j 诊断和介入神经放射学系； k 慕尼黑工业大学伊萨尔右翼医院神经外科系，慕尼黑；l 海德堡大学医院放射肿瘤学系；m 海德堡放射肿瘤学研究所 (HIRO)，国家放射肿瘤学中心 (NCRO)，海德堡；n 德国哥廷根大学医学中心放射肿瘤学系；o 瑞士阿劳州立大学阿劳分校 KSA-KSB 放射肿瘤学中心；p 富尔达综合医院放射肿瘤学系，富尔达；q 基尔石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心放射肿瘤学系；r 弗莱堡大学医学中心放射肿瘤学系；s 德国癌症联盟 (DKTK)，弗莱堡合作伙伴中心，弗莱堡，德国；t 塞浦路斯利马索尔欧洲大学德国肿瘤中心放射肿瘤学系； u 法兰克福及德国北部 Saphir 放射外科中心，Guestrow；v 法兰克福大学医院神经外科系，法兰克福；w 慕尼黑工业大学医学人工智能与信息学研究所，慕尼黑；x 亥姆霍兹人工智能，亥姆霍兹慕尼黑中心，诺伊尔贝格，德国
原创研究以家庭为中心的护理理论和功能后果模型改善老年糖尿病患者的糖尿病自我管理 Trisna V
1,2,3,4 苏班迪博士大学健康科学学院，印度尼西亚东爪哇省任抹 摘要 背景：老年糖尿病患者的自我护理管理不一致，依从性低。这一事件可能受到老年人疾病管理能力和家庭参与的影响，这可能不利于他们的健康和护理。本研究旨在制定一项强调自我效能和家庭参与的老年糖尿病管理计划。 方法：本研究采用横断面方法的解释性调查设计。采用概率抽样方法，特别是简单随机抽样，从 100 名糖尿病患者及其家人中选择本研究的受访者。我们利用功能后果模型和以家庭为中心的护理理论作为研究框架，为老年人糖尿病管理创建了一份全面的评估问卷。采用的统计方法是 SEM-PLS。 结果：外部模型分析显示每个构造的所有指标都是有效的，因子载荷值 > 0.7。内部模型分析显示，家庭结构、家庭功能、家庭压力源、老年危险因素、年龄相关变化和老年后果功能等变量具有显著影响，t值>1.96，p值<0.05。结论：以自我效能和家庭支持为基础的糖尿病管理模式可提高老年人的自我护理管理水平。护士应采用糖尿病管理模式，提高患者自主性，教育家人如何支持亲人，从而提高糖尿病老年人的自我护理实践。
使用基因序列作为原核生物命名的类型
a 洛桑大学和大学医院中心微生物研究所细胞内细菌研究中心，Bugnon 48, 1011，洛桑，瑞士 b 马里兰大学牙科学院微生物发病机制系，美国马里兰州巴尔的摩 c 苏黎世大学兽医学院兽医病理学研究所病理生物学系，Winterthurerstrasse 268, CH-8057，苏黎世，瑞士 d 华盛顿大学全球健康系，美国华盛顿州西雅图 e 加州大学旧金山分校医学院医学和儿科系，美国加利福尼亚州奥克兰 f 堪萨斯大学分子生物科学系，美国堪萨斯州劳伦斯 g 维也纳大学微生物学和环境系统科学中心，1090，维也纳，奥地利 h 自由大学医学中心医学微生物学和感染控制系免疫遗传学实验室，荷兰阿姆斯特丹 i 公共卫生研究所健康基因组学 (IPHG)，遗传学和细胞生物学系，研究学院 GROW (肿瘤学和发育生物学学院)，马斯特里赫特大学健康、医学和生命科学学院，荷兰马斯特里赫特 j 荷兰沙眼衣原体参考实验室，医学微生物学和感染控制系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 k 内布拉斯加大学医学中心病理学和微生物学系，美国内布拉斯加州奥马哈 l 阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹 UMC 医学微生物学系，荷兰阿姆斯特丹 m 赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院病毒学系，芬兰赫尔辛基 n 基因学研究中心，阳光海岸大学，昆士兰州，澳大利亚 o 杜克大学分子遗传学和微生物学系，北卡罗来纳州达勒姆，27710，美国 p 根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系，Coupure Links 653, B-9000, 根特, 比利时
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
通过选择支架序列来优化 DNA 折纸组装，以最大限度地减少脱靶相互作用
摘要。DNA 折纸是 DNA 纳米技术的支柱，人们已经投入了大量精力来了解自组装反应的各种因素如何影响目标折纸结构的最终产量。本研究分析了碱基序列如何通过在自组装过程中产生脱靶副反应来影响折纸产量。脱靶结合是一种未被充分探索的现象，可能会在折纸折叠途径中引入不必要的组装障碍和动力学陷阱。我们开发了一种多目标计算方法，该方法采用给定的折纸设计，并对不同的支架序列（及其互补的钉书钉）进行评分，以确定四种不同类型的脱靶结合事件的发生率。使用我们在 DNA 折纸上的方法，我们可以选择生物序列（如 lambda DNA 噬菌体）的“坏”区域，当用作折纸支架序列时，每种形状的脱靶副反应数量过多。我们利用高分辨率原子力显微镜 (AFM) 显示，尽管支架序列具有完全互补的订书钉组，但这些支架序列在体外大多无法折叠成目标三角形或矩形结构。相反，使用我们的方法，我们还可以选择生物序列的“良好”区域。这些序列缺乏脱靶反应，当用作折纸支架时，可以更成功地折叠成其目标结构，如 AFM 所表征。这些结果已在两个不同实验室的“盲”折叠实验中得到验证，其中实验者不知道哪些支架是好的或坏的折叠者。为了进一步研究组装行为，光镊实验揭示了不同的机械响应曲线，与支架特定的脱靶相互作用相关。虽然 GC 含量较高的变体显示出较高的平均展开力，但脱靶结合较低的变体表现出更均匀的力-延伸曲线。我们的分析证实，高脱靶结合会导致结构异质性增加，如 OT 实验展开轨迹的聚类行为所示。总体而言，我们的工作表明，如果脱靶反应足够普遍，碱基序列中隐含的脱靶反应会破坏折纸自组装过程，并且我们提供了一种软件工具来选择支架序列，以最大限度地减少任何 DNA 折纸设计的脱靶反应。