摘要:帕金森病 (PD) 是一种常见的运动障碍,估计到 80 岁为止,有 4% 的人会患有此病。葡萄糖脑苷脂酶 1 (GBA1) 基因突变是 PD 最常见的遗传风险因素,至少 7-10% 的非德系 PD 个体携带 GBA1 突变 (PD-GBA1)。尽管与特发性 PD 相似,但 PD-GBA1 的临床表现包括发病年龄略低、神经精神症状发生率更高,并且认知障碍往往更早、更普遍且更严重。PD-GBA1 的病理生理机制尚不完全清楚,但与特发性 PD 一样,α-突触核蛋白积累被认为起着关键作用。有人假设这种 α-突触核蛋白的过度表达是由表观遗传修饰引起的。在本文中,我们分析了特发性 PD、PD- GBA1 和老年非 PD 对照者三个不同脑区(额叶皮质、壳核和黑质)中内含子 1 和 α -突触核蛋白 ( SNCA ) 基因启动子内的 17 个 CpG 位点的 DNA 甲基化水平。在这三个脑区中,我们发现特发性 PD 和 PD- GBA1 的内含子 1 的 8 个 CpG 区域内的 DNA 甲基化呈下降趋势。DNA 甲基化降低的趋势在 PD- GBA1 中更为明显,额叶皮质的下降更为显著。这表明 PD- GBA1 和特发性 PD 具有不同的表观遗传特征,并强调了区分特发性 PD 和 PD- GBA1 病例的重要性。这项工作还提供了初步证据,表明 PD 中可能存在不同的遗传亚型,每种亚型都有其自身的病理机制。这可能对 PD 的诊断和治疗方式具有重要意义。
7 Borgli H、Thambawita V、Smedsrud PH 等人。 HyperKvasir,一套用于胃肠内窥镜检查的综合多类图像和视频数据集。科学数据2020; 7:16。 doi:10.1038/s41597-020-00622-y
微/纳米结构对热导率的影响是一个具有重大科学意义的课题,对热电技术尤其重要。目前的理解是,结构缺陷主要通过声子散射降低热导率,其中描述热传输时声子色散和声速是固定的,特别是当化学成分不变时。对 PbTe 模型系统进行的实验表明,声速随内部应变的增加而线性减小。这种材料晶格的软化完全解释了晶格热导率的降低,而无需引入额外的声子散射机制。此外,我们表明,高效率 Na 掺杂 PbTe 的热导率降低和随之而来的热电品质因数(zT > 2)的提高主要归因于这种内部应变引起的晶格软化效应。虽然已知非均匀内部应变场会引入声子散射中心,但这项研究表明,内部应变也能平均软化材料晶格,从而改变声速和声子色散。这为控制晶格热导率提供了新途径,超越了声子散射,利用微结构缺陷和内部应变。在实践中,许多工程材料都会表现出软化和散射效应,就像硅中显示的那样。这项研究为能源材料、微电子和纳米级传热领域的热导率研究带来了新的启示。
卫生研究所卡洛斯三世(IDIBAPS),巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那。西班牙,卫生研究院卡洛斯三世,巴塞罗那,西班牙,西班牙,西班牙,维克,西班牙,8年卫生保健南拉瓦尔中心。
* 在临床实践中,使用 Precise Image 可能会根据临床任务、患者体型和解剖位置减少 CT 患者的剂量。应咨询放射科医生和物理学家,以确定获得特定临床任务诊断图像质量的适当剂量。使用 Precise Image 的“更平滑”设置,使用 1.0 毫米切片的参考身体协议执行剂量减少评估,并在 MITA CT IQ Phantom(CCT189,Phantom 实验室)上进行测试,评估 10 毫米针头并与滤波投影进行比较。使用通道化 Hoteling 观察工具可以看到四个针头的范围,包括降低 85% 的图像噪声和在剂量减少 50% 至 80% 时从 0% 到 60% 的低对比度可检测性改进。 NPS 曲线偏移用于评估图像外观,在中心 50 毫米 x 50 毫米感兴趣区域内的 20 厘米水模上进行测量,平均偏移为 6% 或更低。
AI 系统可以使用符号规则或学习数字模型,它们还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来调整其行为。作为一门科学学科,AI 包括多种方法和技术,例如机器学习(其中深度学习和强化学习是具体示例)、机器推理(包括规划、调度、知识表示和推理、搜索和优化)和机器人技术(包括控制、感知、传感器和执行器,以及将所有其他技术集成到网络物理系统中)。
生成AI提供了一种简单的,基于及时的替代方案,用于微调较小的BERT风格的LLM,以进行文本分类任务。这有望消除对手动标记的培训数据和特定于任务模型培训的需求。但是,仍然是一个悬而未决的问题。在本文中,我们表明,较小的,微调的LLM(仍然)始终如一,明显优于较大的零射击,这促使文本分类中的模型。我们将三种主要的生成AI模型(与GPT-3.5/GPT-4和Claude Opus)与多种分类任务(情感,批准/不赞成,情绪,情感,党派职位)和文本类别(新闻,推文,演讲,演讲)中进行了比较。我们发现,在所有情况下,使用特定于应用程序的培训数据进行微调均可取得卓越的性能。为了使更广泛的受众更容易访问这种方法,我们将提供一个易于使用的工具包。我们的工具包,伴随着非技术分步指导,使用户能够以最小的技术和计算工作来选择和调整类似BERT的LLM,以完成任何分类任务。
迈向全面自动化的下一步是开发机器学习,使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此,该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据,人工智能可以控制和稳定工厂的运行,准确推荐成功的行动,并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程,或者物理模型难以创建和维护的情况。
临床任务、患者体型和解剖位置。应咨询放射科医生和物理学家,以确定获得特定临床任务诊断图像质量的适当剂量。使用参考身体协议在“更平滑”设置下使用 1.0 毫米切片进行剂量减少评估,并在 MITA CT IQ Phantom(CCT189,Phantom 实验室)上进行测试,评估 10 毫米针脚并与滤波投影进行比较。使用通道化酒店观察工具可以看到 4 个针脚的范围,包括降低 85% 的图像噪声和在剂量减少 50% 至 80% 时从 0% 到 60% 的低对比度可检测性得到改善。NPS 曲线偏移用于评估图像外观,在中心 50mm x 50 mm 感兴趣区域的 20 cm 水模体上测量,平均偏移量为 6% 或更低。文件中的数据。2.Žabic S、Wang E、Morton T、Brown KM。带有能量积分探测器的 CT 系统的低剂量模拟工具。