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使用蓝牙 - 低能来进行接触跟踪
接触追踪的目的是跟踪个人之间的联系，以告知那些患有感染风险的人。许多国家都考虑了借助数字工具（例如智能手机）进行接触跟踪。许多接触追踪提案基于蓝牙低能（BLE），这是大多数智能手机上可用的中型无线技术。核心想法是使用BLE在附近的智能手机之间交换信息，以跟踪其所有者的联系。即使尚未设计用于测量距离，其有限的范围以及信号强度指示器也可以提供足够好的接近度估计[13]。此外，BLE被设计为具有低能足迹，这对于必须在电池资源有限的设备上一直保持运行的任务很重要。在考虑距离估计和能源消耗的背后，关于设备到设备通信的技术选择仍然是几个问题。本文档将介绍这些详细信息，并将讨论如何根据BLE实施联系人跟踪。本文档仅关注接触跟踪应用程序的BLE通信方面，特别是它没有详细讨论距离估计或能耗方面。本文档的目标是介绍基于BLE的接触跟踪背后的技术要素，提出技术限制并描述所设想的解决方案。
粪便脂质标记与古代沉积物 DNA 相结合，可作为从土壤和沉积物中追踪过去畜牧业的工具
当考古材料缺失时，重建过去的环境可能具有挑战性。研究有机分子是克服这一缺点的一种方法，这些分子在环境中以痕迹的形式存在了数千年。粪便脂质标记物（类固醇和胆汁酸）和古代沉积物 DNA 提供了一种互补和交叉验证的分析工具，可以拓宽环境考古学中使用的方法范围。然而，人们对结合这两种方法的好处知之甚少。我们简要概述了目前对粪便脂质标记物和古代沉积物 DNA 的了解状况。我们确定了科学和方法上的差距，并提出了它们对更好地理解过去动态的人与动物关系的潜在相关性。通过这篇评论，我们旨在促进新的研究途径，既在既定学科中，也结合迄今为止很少结合的分析方法。
进化枝I MPOX接触跟踪指南
接触是任何直接接触感染者，其血液或其他体液，排泄物或组织在传染时期的人（有关传染时期的详细信息，请参见下一节）。这是公共卫生的责任：•识别，评估和分类与进化枝I MPOX•适当监控较高的风险接触的较高的风险接触•为在患者确认为进化枝的情况下，在患者中有一定的人与某些人接触的人（请参阅下文）的接触（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）（请参阅下文）可能已经开始在确认之前）。应评估每个潜在的接触风险，并适当地分类以进行随后的公共卫生随访。风险评估和进化枝的随访IMPOX联系人
差分射线跟踪，以有效地计算抑制最小二乘算法中的雅各布
多年来，抑制最小二乘（DLS）算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数，这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点，即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元（AD）[1]，已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2]，通常被称为Di ff构成射线跟踪，主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向，该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中，我们提出了一种方法，可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法，例如DLS，而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计，这证明了这一点，因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
与牛津纳米孔测序和甲基化诱导的误差的降低的准确细菌爆发
我们的研究调查了牛津纳米孔技术的有效性，通过重新陈述33个长达3年的克雷伯氏菌肺炎爆发的33个分离株，并以Illumina的短阅读测序数据作为参考点。我们通过对牛津纳米孔技术测序的基因组进行CGMLST和系统发育分析检测到相当大的基本误差，从而导致从暴发群集中错误排除某些与暴发有关的菌株。附近的甲基化位点会导致这些误差，也可以在肺炎K. k. tneumoniae以外的其他物种中找到。基于这些数据，我们探讨了基于PCR的测序和掩盖策略，这些策略既成功解决这些不准确性，又可以确保准确的爆发追踪。我们将掩盖策略作为生物信息学工作流（MPOA），以无参考的方式识别和掩盖有问题的基因组位置。我们的研究强调了使用牛津纳米孔技术对原核生物进行测序的局限性，尤其是用于研究暴发。对于牛津纳米孔技术无法等待进一步的技术发展的时间关键项目，我们的研究建议我们基于PCR的测序或使用我们提供的生物信息学工作流。我们建议在发布结果时应提供基于质量的基因组质量基因组。
粒子追踪和血小板激活
经导管主动脉心脏瓣膜血栓形成（THVT）会影响长期瓣膜耐用性，经瓣压力梯度和小叶迁移率。在这项研究中，我们进行了高保真流体结构的相互作用模拟，在具有较大主动脉直径（THVT模型）的通用模型中进行拉格朗日粒子跟踪，具有和没有新的sinus，这与未受影响的TAVI患者的模型进行了比较（对照模型）。血小板激活指数，以评估由高剪切应力引起的血栓形成的风险，然后流停滞。粒子追踪表明，与对照模型相比9％ / -34。1％）。在THVT模型的天然窦中停滞颗粒显示出比对照模型更高的血小板激活指数（+39。6％没有新辛，+45。3％的新sinus）。最高的激活指数存在于代表THVT患者的较大主动脉的新主动脉中停滞的颗粒（+80。与对照相比2％）。 这项流体结构相互作用（FSI）研究表明，较大的主动脉与鼻窦冲洗效率较低，结合使用停滞颗粒（尤其是在新sinus中）的血小板激活风险较高。 这可以解释（a）与没有新sinus的手术阀相比，经导管瓣膜中血栓形成的发生更高，并且（b）新sinus作为TAV中血栓的普遍区域。与对照相比2％）。这项流体结构相互作用（FSI）研究表明，较大的主动脉与鼻窦冲洗效率较低，结合使用停滞颗粒（尤其是在新sinus中）的血小板激活风险较高。这可以解释（a）与没有新sinus的手术阀相比，经导管瓣膜中血栓形成的发生更高，并且（b）新sinus作为TAV中血栓的普遍区域。较大主动脉根的术前鉴定可能有助于更好地评估患者的风险评估，并改善患者特异性抗癌疗法的选择。
自身免疫性：新抗原假设
在19日大流行的早期，国家难民，移民和移民资源中心（NRC-RIM）就建立了。NRC-RIM最初试图迅速确定难民，移民和移民社区内的有前途的案例调查和接触跟踪（CITC）实践。在2020年9月至2021年4月之间，该团队对跨部门组织（即公共卫生，卫生系统，社区专家/组织）的个人进行了60次访谈，与难民，移民和移民社区合作在与Covid-19相关的健康和公共卫生能力方面。总体目的是与难民，移民和移民社区一起确定和放大创新的有前途和最佳实践，包括对障碍和促进者的探索。我们利用分层方法来快速评估，总结和传播有希望的实践，同时完成四个主题分析，包括：（1）公共卫生组织； （2）卫生系统组织； （3）社区领导者和组织； （4）在三个部门进行疫苗计划和通道。本文的主要目的是描述我们使用的项目设计，应用方法和团队科学方法。我们发现，在公共卫生紧急情况下，与难民，移民和移民社区一起快速认同和传播了有前途的做法，以及与难民，移民和移民社区的障碍和促进者是可行的。这种方法对于识别和在文化和语言上一致的公共卫生实践中确定和广泛共享至关重要。
剖析和追踪婴儿的肠道菌群患有肉毒杆菌：横截面和纵向研究
1 Xiamen Key Laboratory of Perinatal-Neonatal Infection, Xiamen Women and Children's Hospital, Department of Pathology, State Key Laboratory of Molecular Vaccinology and Molecular Diagnostics, Department of Laboratory Medicine, School of Public Health, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China, 2 School of Engineering Medicine, Beihang University, Beijing, China, 3 Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision医学，北京大学北京大学跨学科创新研究所医学和工程研究所，4个国家主要资源的国家主要实验室，中国科学学院微生物学研究所，中国北京，5个小儿重症监护室，北京儿童医院，北京儿童医院，国民医学院，北部医学院，北非国民，北部，北非，北非中国疾病控制与预防中心，北京，中国
单细胞谱系追踪揭示抗...的克隆动态
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.04.04.535588 doi：bioRxiv 预印本
追踪人工智能和机器学习的演变......
引言 材料的发现和生产过程在从电子和能源到医疗保健和航空航天等众多行业中发挥着关键作用 (Freer & Powell, 2020)。这些过程对于开发创新产品、技术和解决方案至关重要，这些产品、技术和解决方案推动着进步并塑造着现代世界。寻找具有特定属性的新型材料并优化生产方法历来是一项复杂而耗时的工作，而且常常受到传统方法的阻碍。然而，随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现，这些挑战正在被克服，从而导致材料科学开展方式发生范式转变 (Schleder、Padilha、Acosta、Costa & Fazzio, 2019)。传统的材料发现和生产方法严重依赖于经验实验和反复试验的方法。研究人员将花费大量时间和资源合成和测试各种材料，以确定具有所需特性的材料（Cai, Chu, Xu, Li, & Wei，2020；Juan, Dai, Yang, & Zhang，2021；Lv et al.，2022）。这个过程虽然必不可少，但往往会导致效率低下、成本高昂和开发时间延长。此外，材料空间广阔且其特性相互作用错综复杂，因此很难使用传统方法探索所有可能的组合（Fahlman，2023）。传统方法的主要挑战之一在于它们依赖于人类的直觉和领域专业知识。虽然研究人员拥有宝贵的见解，但材料行为的复杂性以及成分、结构和特性之间的错综复杂的关系往往超出人类的理解范围。这种限制阻碍了突破性材料的发现，并限制了依赖材料进步的行业的创新步伐。此外，传统的材料发现方法资源密集且对环境造成负担（Janicke & Jacob，2013）。材料的合成、测试和反复改进会消耗大量能源并产生废物，从而引起环境问题。此外，无法预测性地优化生产流程导致材料质量低下和不稳定，影响整个行业的可持续性。本文旨在探讨人工智能和机器学习如何彻底改变材料发现和生产过程。人工智能和机器学习有可能通过利用计算能力和数据驱动技术彻底改变材料的开发、优化和利用。这些技术使研究人员能够使用数据和计算模型做出明智的决策和预测，从而加快创新步伐。人工智能和机器学习在材料科学中的应用解决了传统方法带来的许多局限性。通过分析大量数据并识别模式，