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基于CRISPR的测试提供真菌肺炎的更快，更准确的诊断
该工具在Tulane开发的工具与大学卫生网络/多伦多大学，肺炎儿童健康研究（PERCH）研究的样品进行了测试，以及国际Mycose预防，研究，研究，实施，网络和培训（Imprint）联盟（Impint）。
视频：辅助喂养机器人在实验室外进行测试
在两项研究中，用户都成功地养活了自己的饭菜。在第一项研究中，机器人获得了约80％精度的主菜，另一项研究中的用户发现这是成功的阈值。在第二次研究中，房屋的各种环境和环境（Ko）可能在低光或在床上工作时在饮食中吃饭 - 使系统的默认功能保持不变。但研究人员将该系统设计为可定制的，因此KO能够控制机器人并仍然为自己喂食所有餐点。
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欧盟刚刚对其具有里程碑意义的欧盟AI法案所禁止的规定提供了急需的清晰度，并在本周早些时候发布了有关企业如何遵守法律在整个非洲大陆上生效的法律权利的指导。对于使用AI驱动工具的雇主招聘，员工监控和劳动力管理，今年2月4日的指南提供了有关您的重要合规性职责的关键提醒 - 如果您犯下了失误，您可能会面临巨大的惩罚。这是您需要了解的有关此新开发的前五件事的列表。
Promarkerd在...
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
代谢网络重建是一种分析小鼠肠道鼠伤寒沙门氏菌SL1344生长的资源
非肾脏沙门氏菌菌株（NTS）是最常见的食源性肠道病原体之一，构成了全球发病率和死亡率的主要原因，对全球健康造成了重大负担。NTS细菌的抗生素耐药性的增加吸引了许多研究在感染过程中其作案手术的研究。肠道内的生长是NTS感染的关键阶段。这可能会提供干预措施。然而，肠腔环境的代谢丰富性以及NTS细菌代谢的固有复杂性和鲁棒性要求建模方法来指导研究工作。在这项研究中，我们重建了一种动态约束和上下文特异性基因组级代谢模型（GEM），用于鼠伤寒链球菌SL1344，这是一种在感染研究中良好研究的模型菌株。我们结合了序列注释，优化方法以及体外和体内实验数据。我们使用GEM探索营养需求，生长限制代谢基因以及NTS细菌在模拟鼠类肠道的丰富环境中使用NTS细菌的代谢途径。这项工作提供了有关SL1344生化能力和要求的洞察力和假设，除了通过传统序列注释获得的知识，并可以为未来的研究提供旨在更好地了解NTS代谢并确定预防感染的潜在目标。
研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因
“这些数据表明分析ctDNA可能会导致更完整的肿瘤图片以及随时间变化的变化非常重要。这将为更好地理解驱动驱动或缺乏治疗反应的原因铺平道路，并希望开发更好，更有针对性的治疗方法。我们很荣幸能为这样的创新研究提供资金，这正在解锁研究和潜在治疗儿童癌症的新方法，从而为年轻的癌症患者提供了长寿，健康生活的最佳机会。”
成人斑马鱼中的全脑映射和新型储罐测试的功能性脑网络的识别
研究文章：方法/新工具| Novel Tools and Methods Whole-brain mapping in adult zebrafish and identification of the functional brain network underlying the novel tank test https://doi.org/10.1523/ENEURO.0382-24.2025 Received: 30 August 2024 Revised: 10 January 2025 Accepted: 13 January 2025 Copyright © 2025 Rajput et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
小肠神经内分泌肿瘤的综合基因组分析提供了进一步的
此预印本版的版权持有人于2025年3月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.10.25323484 doi：medrxiv preprint
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。