内生细菌存在于植物根部,有益于植物生长。该研究旨在评估内生细菌联合体在促进香蕉植株生长方面的应用,并确定在香蕉植株生长过程中最大程度地帮助营养利用的基因。将一个月大的香蕉植株浸泡在 500 毫升内生细菌悬浮液中一小时,接种疫苗。在印度尼西亚艾资哈尔大学的温室中进行了为期 40 天的体内观察,在此期间计算了形态和生理生长情况。结果显示,对照植株的生长速度低于用内生细菌处理的植株。使用内生细菌可促进香蕉植株的生长,叶长、叶宽、植株高度和叶绿素水平均有所改善。此外,对用 Cytobacillus depressus、Bacillus stratophericus 和 B. mycoides 处理的香蕉植株进行半定量分析,发现了对生长有显著贡献的基因。这些基因包括WRKY33、Ma03_92660、Ma01_901890、Ma04_936790和Pho-1,2,从实验第28天开始表现出最高表达水平。
在发表的文章中,传说中有一个错误的补充图6M,n。使用“启动子活动”而不是“ WGB”进行样品相关聚类。正确的材料语句出现在下面。(M)热图显示了GSE70091中三对启动子活性的相关性。(n)热图显示了删除N3和T3对后,GSE70091中两对启动子活性的性能相关性更好。在已发表的文章中,存在印刷错误。基因名称“ rabgap1l”被错误地写成“ rabgapl1”。对结果进行了校正,甲基化调节的AP可以用作肿瘤诊断标记,第1段。这句话先前指出:“六个MRAP被聚集为四个上调的MRAPS(TNFRSF10的Prmtr.53735,RGS3的Prmtr.32651,CCDC150的Prmtr.36049,RASSF1的Prmtr.5237和RASSF1的Prmtr.5237和Prmtr.5237)和两个下降MRAPS(prmtr.14) prmtr.39585 rabgapl1的启动子活动(图4D,鞋面;表1;表S5)”
“我们的公司是成功产生大量蛋白质的第一(也是一个)。我们在研发实验室发现了出色的新功能和属性。例如,我们发现Resilin具有出色的自然脱发特性。肯定会替代纺织业中的弹性体(具有高弹性的聚合物);集成到鞋底中以提高性能;将来甚至挑战了轮胎行业,作为橡胶的全方位替代品,提供节省燃料和易于降解。”
除了脑电图信号外,神经心理学中还有几种允许对情绪进行分类的测试,其中是SAM((自我评估MIEARS)。sam是一种基于激发和瓦伦西亚模型的非语言工具,通过人形象形图,它可以评估一个人面对刺激的愉悦,兴奋和掌握[6]。 div>该测试是由Lang开发的,该测试是基于Mehrabian和Rusell在1974年提出的差异模型(Henthfory SDM)[7]。 div>最后,这项工作的目的是提出一种启发式,该启发式措施允许在暴露于刺激的情况下评估人类的情绪,将SAM测试所抛出的结果与Emotiv COPD头带所抛出的结果进行比较,一旦这些标志将这些标志与小波变换进行处理。 div>
在过去的 30 年中,我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究,以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而,尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金,我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此,大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行,而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法,这种方法与潜在的因果关系不相符,临床结果也不佳。在这里,我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据,以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战,进而解决临床结果。首先,我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性,重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次,我们提出了一个以因果为导向的框架,该框架基于两个大型数据集,这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究,这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究,以及全球心智项目,这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后,我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法,以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解,从而能够采取诊断方法和预防解决方案,从根本上解决心理健康挑战。
前列腺癌(PCA)代表了老年男性,尤其是西方国家的普遍恶性肿瘤,并且是男性人口中与癌症相关死亡率第二大的原因(1)。尽管PCA的治疗方法进步,但其发生的地理变异性存在很大的可变性,所有地区的年度均持续增长(2)。该疾病进展的变化归因于癌细胞中存在的病理多样性和异质性(3)。在PCA诊断时,近90%的受影响的个体表现出局部肿瘤的进展,这常常使他们无法接受手术干预措施(4)。确定的风险决定因素包括年龄,遗传易感性以及种族或种族的起源,而其他潜在的病因因素的重要性仍然是辩论的主题(5)。考虑到PCA对全球范围的重大影响,必须研究PCA的保护性和风险要素并实施及时的干预措施,旨在增强被诊断为疾病的人的预后。阿尔茨海默氏病(AD)是衰老人群中的主要神经退行性疾病,在临床上通过与记忆相关的认知下降和病理学来区分临床表现,其在病理上以B-淀粉样蛋白(A B)和细胞内神经纤维纤维性的细胞外plaques的存在来区分。AD的主要风险因素是高龄(6-8)。和,Sherzai等。这种发现突出了AD和PCA之间的潜在关联。最近的研究已经揭示了阿尔茨海默氏病与癌症发病率之间的相互负相关。研究表明,AD患者的癌症风险减半,而从癌症中或从癌症中恢复过来的个体中,AD的可能性降低了35%(9,10)。先前的观察性研究表明,AD AF流动的人可能患有前列腺癌的可能性降低(11)。观察到PCA患者的发展AD的可能性较低(12)。研究AD和PCA之间联系的大多数研究都利用了横截面或回顾性设计,并且进行了前瞻性研究的稀缺性。观察性研究无法彻底研究AD和PCA之间的因果关系。
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的,这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值,例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时,大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息,较小的因果关系。在数据收集期间,不可避免地包括一些未知的混杂因素,例如,时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中,我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列,并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果,我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络(CASPER),其中包含一种新型的基于及时的解码器(PBD)和空间 - 可导致的因果发生(SCA)。PBD可以减少混杂因素的影响,而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明,SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper,实验结果表明,Casper可以胜过基准,并可以有效地发现因果关系。
失眠是指经常和持续的困难入睡或保持睡眠的特征,尽管睡眠机会和睡眠环境适当(Sutton,2021; Cunnington等,2013)。该疾病的特征主要是在入睡,梦幻,易于觉醒和早期觉醒方面很难,并且经常伴有身体症状(疼痛,神经和麻木)和精神障碍(抑郁,焦虑,焦虑和烦躁)。根据统计数据,超过30%的全球人口经历了一种或多种失眠症状(Madari等,2021),严重影响了患者的生活和工作。失眠的发病机理非常复杂。失眠的发生和发展与个体因素和各种环境因素密切相关。易感因素,诱导因素和维持因素起着非常重要的作用(Proserpio等,2020)。最近,越来越多的证据表明,肠道菌群的变化与宿主健康密切相关(Agus等,2018; Morrison和Preston,2016)。微生物群 - 肠道 - 脑轴已得到确定,与多系统疾病(如神经系统)有关,并参与许多精神疾病的发病机理(Forslund等,2017; Cox and Weiner,2018; Looo等,2020)。肠道菌群称为人体的“第二基因组”(Preethy等,2022)。现在认为细菌与人类细胞的比率接近1:1,其中所含的基因是人类编码基因的100倍。Thaiss等。肠道微生物群已被证明可以通过参与食物消化和分解来调节身体健康和大脑的功能(Burokas等,2017),调节胆汁酸代谢(Burokas等,2017),抵抗病原体,抵抗病原体的入侵(Cheng等,2019),并参与免疫反应,并参与免疫反应(Yang and Cong,Yang,20211)。目前,已经有关于失眠和肠道菌群的报道。(2016)发现,一方面,改变小鼠的睡眠模式可以改变其肠道微生物群的结构和多样性,另一方面,改变了
1 NTIA 是行政部门机构,主要负责制定与国家经济和技术进步以及通信行业监管有关的通信政策,协调行政部门的通信活动,并有效地向委员会传达行政部门的观点。参见 47 USC § 902(b)(2)。2 促进 3550-3700 MHz 频段的投资,拟议规则制定通知,GN 卷宗编号 17-258,FCC 24-86(2024 年 8 月 16 日重新发布)。