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未服药且有精神状态危险、后来患上精神病的受试者的静息态脑电图：低分辨率电磁断层扫描分析
方法：纳入未服用任何精神药物且符合危险精神状态综合评估标准的 ARMS 患者。出现精神病性障碍的患者被标记为 ARMS-P 组，而前瞻性随访超过 2 年且未出现精神病性障碍的 ARMS 患者被归类为 ARMS-NP 组。在静息状态下测量脑电图，并使用标准化低分辨率脑电磁断层扫描 (sLORETA) 分析频率。七个波段 (δ、θ、α 1、α 2、β 1–3) 进行了分析。比较了 ARMS-P 组和 ARMS-NP 组之间的 sLORETA 值 (电流源密度 [CSD])。使用阳性和阴性症状量表 (PANSS) 在脑电图测量时评估临床症状。
来自健康受试者的生成全脑动力学模型预测单个患者水平的中风的功能改变
计算全脑模型基于局部模型，区域间功能相互作用以及指定区域间连接强度的结构连接组来描述每个大脑区域的静息活动。损害了构成这些模型的骨干的健康构成构成连接组，并在区域间功能相互作用中产生巨大变化。这些相互作用通常是通过将两个大脑区域之间的活动的时间序列相关联，该过程称为静止功能连接。我们表明，添加有关患者病变产生的结构断开信息的信息，以前是先前对来自大量健康受试者的结构和功能数据进行培训的全脑模型，可以预测患者的静止功能连接性，并直接适合该模型的数据，直接适合患者的数据（Pearson Earleration = 0.37 = 0.37 = 0.37;均一差异= 0.005）。此外，模型动力学再现了基于功能连通性的措施，这些措施通常是中风患者中的MAL和特异性分离这些异常的措施。因此，尽管全脑模型通常涉及大量自由参数，但结果表明，即使固定了这些参数，该模型也会从与训练模型的人群截然不同的人群中重现。除了验证模型外，这些结果还表明，该模型可以机械地捕获解剖结构与人脑的功能活性之间的关系。
2025 年必修和推荐背景科目
无需具备相关学科背景（甚至语言背景），即可开始攻读所有艺术/人文 (BA) 专业（从人类学到旅游、语言和文化）。如果学生在学校喜欢英语、历史、古典文学、媒体研究和戏剧等科目，我们鼓励他们考虑所有艺术专业作为学习选择。音乐表演专业的学生应具备音乐背景，并需要参加试镜。
阿尔茨海默氏病的纵向轨迹CSF生物标志物和认知健康受试者的血压
注意：使用Kruskal-Wallis ANOVA比较连续变量的组（ANOVA对年龄进行除外）。数据表示为平均值±标准偏差，除非另有说明。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。 T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。P值来自排名的Ancova。第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。显着的P值以粗体。可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。*在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。g数据可用于201名受试者（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。h数据可用于203名受试者（134个正常人，36名受控HTN的受试者，而33个受试者不受控制的HTN）。I可用于201名受试者的数据（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。†与受控高血压<0.05校正时不同。
循环IPA级别降低，确定具有代谢合并症的受试者：多词研究
Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学
核心数学资格：它们如何适合16后研究计划及其对其他具有定量元素的主题的影响
作者联系方式详细信息：Tim Gill评估研究与发展研究部Shaftesbury Road Cambridge CB2 8EA UK gill.tim@cambridge.org https://wwwww.cambridge.org/是大学的剑桥大学出版社，并在全球范围内进行了三项研究，并维护了Boards，并维护了Boards，Boards，crastical and Insport and Boards，并维护了Boards，Boards，Boards，clastection and Insport the Boards，cambridge University Press＆评估。我们是一个非营利组织。剑桥大学出版社和评估致力于使我们的文件符合WCAG 2.1标准。我们一直在寻求提高文档的可访问性。如果您发现任何问题，或者认为我们不符合可访问性要求，请联系我们的团队：研究部门，如果您需要以不同的格式联系我们的研究部门，请联系我们告诉我们您的姓名，电子邮件地址和要求，我们将在15个工作日内做出回应。如何引用此出版物：Gill，T。（2024）。核心数学资格：它们如何适合16后研究计划及其对具有定量元素的其他受试者的影响。剑桥大学出版社和评估。致谢：这项工作是在国家统计局（ONS）的一部分的安全研究服务中进行的。它包含来自Crown版权的ONS的统计数据。在这项工作中使用ONS统计数据并不意味着与统计数据的解释或分析有关ONS的认可。这项工作使用的研究数据集可能不会完全再现国家统计汇总。
沙特阿拉伯残疾人及其护理人员对 COVID-19 疫苗的犹豫和态度：一项横断面研究
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叶酸曲霉的叶酸代谢在MTHFR C677T多态性的受试者上
摘要：叶酸是DNA生物合成和许多代谢过程的重要辅酶。叶酸缺乏会导致巨型贫血，心血管疾病（CVD）和乳腺癌。有许多种类的叶酸补充剂，例如合成叶酸（FA）和L-5-甲基四氢叶酸以及来自小球藻等天然来源。5，10-甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）是一种通过一种碳代谢参与叶酸代谢的酶。MTHFR C677T多态性与自闭症，阿尔茨海默氏病，神经管缺陷和CVD有关。我们研究了患有MTHFR C677T多态性的受试者的小球藻曲霉的效果。招收了七个门诊病人。三个是突变型纯合基因型TT（TT），三个是杂合基因型CT（CT），另一种是CC型（CC）。，我们在补充肾上腺小球藻之前和期间进行了血液生化测试3个月。在服用叶酸和同型半胱氨酸之间存在负相关（r = -0.43，p = 0.33）。TT组在这项研究之前具有低叶酸浓度的趋势（TT组5.53 ng/mL，CT组14.13 ng/ml），服用pyrenoidosa（6.73 ng/mL）后增加。两个受试者显示血清白蛋白和铁水平有所增加。一例高脂血症（CT）显示总胆固醇（305 mg/dl），后256 mg/dL）。血液样本分析表明，叶酸浓度低的基线的人血清同型半胱氨酸具有高的血清同型半胱氨酸。TT多态性显示出低浓度叶酸的趋势。高同型半胱氨酸与许多健康状况有负相关关系。这项研究表明，小球藻拟南芥对叶酸代谢和其他营养益处产生有益作用的可能性。
将深度学习模型从健康的受试者转移到运动成像脑部计算机界面中的中风患者
摘要。目标：基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）脑部计算机界面（BCI）主要是用于中风康复的，但是由于中风数据有限，当前的跨学科分类深度学习方法依赖于健康数据。本研究旨在评估使用健康个体数据进行预训练的MI-BCI模型的可行性，以检测中风患者的MI。方法：我们引入了一种新的转移学习方法，其中使用健康个体的两类MI数据的特征来检测中风患者的MI。我们将所提出方法的结果与中风数据中的分析获得的结果进行了比较。实验是使用深度转弯和特定于主题的机器学习MI分类器进行的，对来自健康受试者的OpenBMI两级MI-EEG数据进行了评估，并从健康受试者和两级MI和中风患者的REST数据进行了评估。主要结果：我们的研究结果表明，通过使用健康受试者数据进行预训练的模型，平均MI检测准确性为71.15％（46％）可以在71名中风患者中实现。我们证明，在转移学习后，预训练模型的准确性增加了18.15％（P p。0.001）。此外，拟议的转移学习方法的表现优于Deep Convnet和FBCSP所取得的特定主题结果，其绩效的显着增强分别为7.64％（P p。0.001）和5.55％（P p pst）。意义：转移值得注意的是，健康到中风的转移学习方法的表现与中风转移学习相似，没有显着差异（pą0.05）。使用转移模型确定的通道相关模式来解释的AI分析，这些模式表明了皮质的双侧运动，额叶和顶端区域对中风患者的MI检测的贡献。
学生参与受试者。 ...
▪如果布朗女士的学生希望自己的兔子拥有尽可能多的空间，笔的每一侧都会有多长时间？▪如果笔的每一侧只有16英尺的围栏？▪您将如何确定任何围栏的空间最多的笔？组织您的工作，以便其他阅读它的人都可以理解它。（Lithner，2017年）考虑了一个问题的两个版本，其中使用匹配项构建了一排正方形。为例，构造了4个正方形，如下所示