简单的摘要:甲硝唑对狗在狗中的有用性是不引起的。在狗中,孔梭状芽胞杆菌和大肠杆菌作为急性无骨腹泻(AD)在狗中的作用是有争议的,而某些有益的细菌,例如Hiranonis,是正常肠道杀虫剂的重要成员。在这项研究中,比较了急性腹泻的狗的甲硝唑和核心肠道菌群的影响。在临床过程中没有观察到甲硝唑的显着好处。甲硝唑对灌注梭菌的浓度没有影响,但导致大肠杆菌的浓度增加,营养不良指数增加,而Hiranonis浓度降低。总而言之,与共生治疗相反,甲硝唑治疗对微生物组产生负面影响,而不会影响临床结果。
摘要:糖尿病(DM)对全球健康构成了重大挑战,其患病率预计到2045年会急剧上升。这篇叙述性综述探讨了牙周炎(PD)与1型糖尿病(T1DM)之间的双向关系,重点是源自口腔微生物群和宿主免疫反应之间相互作用的细胞和分子机制。进行了2008年至2023年之间发表的研究的全面搜索,以阐明这两种疾病之间的关联。临床前和临床证据表明双向关系,T1DM的个体表现出对牙周炎的敏感性增强,反之亦然。审查包括人类临床研究的最新发现,揭示了T1DM患者口服微生物群组成的变化,包括某些病原物种(例如卟啉念珠菌,prevotella insmedia和cotregatibactibacter contregatibacter contregatemycetemcetemitans)的增加,以及微生物多样性和丰度的转移。该关联所基于的分子机制在炎症细胞因子(如IL-6,IL-8和MMP)中介导的载体氧化应激和失调的宿主免疫反应。此外,诸如RANKL和OPG等骨转换标记的破坏会导致T1DM患者的牙周并发症。尽管治理T1DM患者牙周并发症的预防措施可能会改善整体健康状况,但需要进一步的研究来了解该人群中口腔微生物群,宿主反应,牙周疾病和全身健康之间的复杂相互作用。
Sechenov第一莫斯科州立医科大学,俄罗斯,俄罗斯44杜克大学神经工程中心,杜克大学,杜克大学,美国北卡罗来纳州达勒姆大学,美国45,西部大学,西部大学,伦敦,安大略省,加拿大安大略省46,心理学系,心理学干预,行为干预,行为分析,行为和诺夫堡大学的行为分析和调节德国奥尔登伯格48磁共振研究中心(MRRC),放射学和生物医学成像系,耶鲁大学,纽黑文,美国康涅狄格州纽黑文49,维也纳医科大学,儿童和青少年精神病学系,奥地利维也纳,奥地利50 JARA-INSTIUTION MELECULAL SENUROSCIENT和NEUROIMIMIMIMANID(IN MELOCOLIGE),JUNICHANY IN MELOCOLICE及塞尔氏塞洛尼基市塞夫大学国际教师,希腊,希腊52 Clle Lab,CNRS,CNRS,UNICETITE'TOULOUSE'TOULOUSE'Toulouse Jean Jaures,Toulouse,法国,法国53心理学和神经科学学院55 55 Alpert医学院,布朗大学,美国普罗维登斯,美国,美国56荷兰Eindhoven技术系56电气工程系57 Sagol Brain Institute,Wohl高级成像研究所,Sourasky Medical Center,Tel Aviv,以色列58 ISRAEL 58放射学和生物医学临床部,Neure Hevener,Neure Heady,Neure of Medicial,Neure of School,Neure of Medicine of Medicine of Medicial distrial of Medicine of Medicine of Medicine of Medicine School of Neel Havential School,U.9神经科学,瑞士日内瓦大学医院医院
统计歧视(例如,参见Baldus和Cole,1980年):根据群体级统计平均值而不是其个体特征,对个人进行了不同的对待。它们不是源于偏见或偏见,而是由于依赖不完美信息并将小组成员身份作为单个特征的代理而产生的。某些形式的歧视被认为是不可接受的(Hellman,2008)。Fisher(1936):根据测量特征将观测值分开或分类为不同的组。在这种情况下,歧视纯粹是一个统计操作,没有社会偏见或不平等的含义。但是,统计歧视可能导致:
活性成分L19IL2(抗体L19与人IL-2偶联以日光活体格式结合)和L19TNF(抗体L19与人类TNFα在同型聚合物格式中偶联)大胆形式注射溶液的应用类型Intral;IE L19IL2和400 µg L19TNF在所有可注射的肿瘤病变中,在4周的医疗指示期间,对具有局部晚期完全抗性黑色素瘤的成年人的新辅助治疗,这些治疗不适合确认的显示器的辅助治疗日期
尽管神经计算是神经科学和人工智能的基石,但大脑中大量神经元如何进行计算的生物学基础才刚刚开始被揭示。在识别神经计算基础的方法中,大脑的导航系统提供了特别有趣的途径。尽管支持导航的大脑区域(如海马体和内嗅皮层)通过多个处理阶段与感觉输入和运动输出分离,但这些大脑区域中出现的神经元活动模式与现实世界中易于识别的物理位置相对应。因此,单个神经元的活动模式总体上形成了自然世界的地图状表示。虽然中等复杂的计算模型可以很容易地重现这种现象,但这些模型在多大程度上准确地捕捉了在真实大脑中执行这些计算的神经元之间一组关键连接中的关键计算。本文提出的工作将首先回顾成功的案例研究——包括来自无脊椎动物模型的案例研究——这些案例研究已经确定了用于空间导航和底层计算的大脑回路。然后,我们将采取一种综合的方法来探究这些研究是否可以推广到越来越复杂的系统,或者我们是否需要重新思考一旦大量神经元跨多个大脑区域连接起来,如何识别神经计算。虽然我们的思考将以生物系统为基础,但它也会考虑来自各种学科的方法,例如视觉艺术、社会科学(例如地理学)、经济学和计算机科学。
Andrea Timoncini、Federica Costantini、Elena Bernardi、Carla Martini、Francesco Mugnai、Francesco Paolo Mancuso、Enrico Sassoni、Francesca Ospitali、Cristina Chiavari,《对变化环境中户外青铜和大理石制品中细菌群落的洞察》,《整体环境科学》850 (2022) 157804,第 1-14 页。
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据,为开发计算工具提供了绝佳机会。MRI 对图像采集过程中的患者运动特别敏感,这将导致重建图像中出现伪影(模糊、重影和振铃)。因此,CDW 中的大量 MRI 因被这些伪影破坏而无法使用。由于扫描次数太多,无法手动检测,因此有必要开发一种工具来自动排除带有运动的图像,以充分利用 CDW。在本文中,我们提出了一种 CNN 来自动检测 3D T1 加权脑部 MRI 中的运动。我们的迁移学习方法基于合成运动生成,包括两个步骤:使用合成运动对研究数据进行预训练,然后进行微调步骤,将我们的预训练模型推广到临床数据,依靠 5500 张图像的手动标记。目标是 (1) 能够排除具有严重运动的图像,(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率,平衡准确率几乎与注释者的准确率相似(平衡准确率 > 80%)。然而,对于第二个目标,其表现较弱,远低于人类评分者。总体而言,我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW,并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
示例论文:青年对农业的兴趣的下降源于几个因素。首先,现代生活方式优先考虑城市化和技术驱动的职业,而不是农业活动。其次,与其他行业相比,农业被认为是劳动密集型,盈利较低。第三,缺乏获得土地,资源和财政支持的机会会阻止年轻人追求农业。为了扭转这一趋势,政府和组织必须促进创新的农业技术,提供激励措施,并提高人们对可持续农业的重要性粮食安全和经济增长的认识。