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社论：治疗囊性纤维化和其他肺部疾病的基因组编辑
心理图像可用于重新创建极端的环境体验。在这里，我们评估了通常在太空任务中发生的认知对认知的影响是否可以通过心理图像复制。参与者被随机分配到两个条件之一，其中指导他们想象为（1）在外太空或（2）在自然情景中，然后估计公共物体的重量。我们发现，仅对于从事空间情景图像的人来说，与先前的评分相比，对象重量估计的估计值有所下降。这个发现是首先表明可以通过基于图像的技术模拟失重对认知的影响，并增加了关于试图消除微重力对人类绩效影响的重要性的持续辩论。此外，我们的发现最终表明，图像可以用作较便宜的模拟场景，用于研究极端环境条件对宇航员的认知和行为的影响。
大豆中的种子重量[甘氨酸
种子大小和形状是确定大豆产量和质量的重要特征。种子大小和形状对于豆腐，纳托，味o和毛豆等特殊大豆食品也是可取的。为了发现稳定的定量性状基因座（QTL）和候选基因种子形状和100种子重量，目前的研究使用了蔬菜类型和种子大豆衍生的F 2和F 2：3映射种群。总共映射了42个QTL，分散在13个染色体上。确定七个是稳定的QTL，其中五个是主要的QTL，即QSL-10-1，QSL-4-1，QSW-4-1，QSV-4-1，QSV-4-1，QSLW-10-10-1和QSLH-10-1。在当前研究中检测到的42个QTL中的13个是在已知基因座发现的，而其余的29则是第一次发现。在这29个新颖的QTL中，有17个是主要的QTL。基于通过进化关系（Panther），基因注释信息和文献搜索的蛋白质分析，预计七个稳定的QTL中的66个基因被预计可能是可能调节大豆中种子形状和种子体重的候选基因。当前的研究确定了控制大豆种子形状和体重的关键候选基因和定量性状基因座（QTLS），这些结果将非常有助于标记辅助育种，以开发具有改善种子体重和所需种子形状的大豆品种。
减肥药物
说明 减肥管理药物政策旨在为那些具有特定福利语言的选定计划提供与产品标签、FDA 指南、医疗实践标准、循证药物信息和/或已发布的指南一致的保险，这些计划允许在满足事先授权标准的情况下承保减肥管理药物。 FDA 批准的适应症 苯丙胺 苯丙胺适用于治疗外源性肥胖，作为基于热量限制的减肥方案的短期（几周）辅助手段，适用于初始体重指数 (BMI) 为 30 kg/m 2 或更高，且对单独使用适当的减肥方案（饮食和/或运动）没有反应的患者。应权衡此类药物的有限用途与其使用中可能存在的风险。苯丙胺仅供单一疗法使用。 Contrave（盐酸纳曲酮和盐酸安非他酮缓释片）Contrave 适用于初始体重指数 (BMI) 为 30 kg/m 2 或更高（肥胖）或 27 kg/m 2 或更高（超重）且存在至少一种体重相关合并症（例如高血压、2 型糖尿病或血脂异常）的成年患者，作为低热量饮食和增加身体活动的辅助手段，用于长期体重管理。使用限制
权重无关神经网络
并非所有神经网络架构都是一样的，有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是，与神经网络架构相比，权重参数有多重要？在这项工作中，我们想知道，在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法，用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络，我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接，并测量预期性能。我们证明，我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域，我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/
Lewisham体重管理服务
这是一个12个月的基于小组会议的多学科LED计划。由于Covid-19，该程序目前仅作为在线服务可用。1-1初始评估视频呼叫与营养师可以选择2个在线计划：平衡 - 营养教育以及行为改变，心理学和体育锻炼。在一个12个月的快速过程中进行18个小组会议 - 基于证据的总膳食替代计划，以更快的速度减肥，在食物重新引入，营养教育，心理学和体育锻炼之后，在18个月和24个月的审查中进行了12个月的fup，在临床上领导的MDT在18和24个月的审查中进行了临床肥胖医生在临床肥胖医师的临床心理学家中的临床范围内的支持。晚上和工作日组。
健康体重策略2024-2029
吃得太多或太少，会导致一个人超重，但肥胖的原因比这更宽。更广泛的环境，社会和经济因素都在我们的健康成果中起着作用，并可能引起肥胖症。成为不健康的体重会对人们的生活产生巨大影响 - 您更有患癌症，糖尿病，心脏病等疾病的风险，并且更有可能遇到诊断出精神健康问题（例如抑郁症或焦虑）的风险。此外，超重可能意味着您的年龄比健康体重健康的人还少。
脑源性神经营养因子水平降低会影响体重、脑重量和行为
简单总结：神经营养因子是帮助大脑生长和正常运作的生长因子。其中一种被称为脑源性神经营养因子 (BDNF)。BDNF 影响我们的体重以及我们学习和记忆事物的能力。有些老鼠的 BDNF 水平较低。已经培育出完全不表达 BDNF 的老鼠，但它们出生后不久就会死亡。因此，已经培育出只有正常一半 BDNF 水平的老鼠和一些脑细胞中 BDNF 水平非常低但其他脑细胞中 BDNF 水平正常的老鼠。此外，可以通过将这两种类型的老鼠一起繁殖来产生新的小鼠品系。这些新老鼠的大脑中 BDNF 非常少。它们是活的，但它们的体重比正常老鼠大，大脑也小。它们的行为也不同，尤其是在移动方式上。
飞机起飞重量的统计建模
摘要 — 飞机的起飞重量 (TOW) 是飞机性能的一个重要方面，会影响从飞行轨迹到燃油消耗的大量特性。由于其依赖于乘客和货物载重因素以及运营策略等因素，特定航班的 TOW 通常不提供给运营航空公司以外的实体。上述观察结果促使开发准确的 TOW 估计值，可用于燃油消耗估计或轨迹预测。本文提出了一种基于高斯过程回归 (GPR) 的统计方法，使用从起飞地面滑行观测到的数据来确定 TOW 的平均估计值和相关的置信区间。选择预测变量时要同时考虑它们的易用性和底层飞机动力学。模型开发和验证是使用飞行数据记录器档案进行的，该档案还提供地面真实数据。发现所提出的模型的平均 TOW 误差为 3%，平均适用于八种不同类型的飞机，比飞机噪声和性能 (ANP) 数据库中的模型误差小近 50%。与仅提供 TOW 点估计的 ANP 数据库相比，GPR 模型通过提供概率分布来量化估计中的不确定性。最后，开发的模型用于估计飞机上升过程中的燃油流量。GPR 模型估计的 TOW 用作燃油流量估计的输入。与确定性 ANP 模型或不使用 TOW 作为明确输入的模型相比，所提出的 TOW 统计模型能够更好地量化燃油流量的不确定性。索引术语 — 统计建模；起飞重量 (TOW)；燃油流量；飞行数据记录器 (FDR)；起飞地面滑行