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10-差分表达和丰度
基准研究Scrna-Seq中的差异表达方法：Squair，J.W.，Gauter，M.，Kathe，C。等。（2021）自然通信https://doi.org/10.1038/s41467-021-25960-2
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
文章探讨了青光眼中的眼表面微生物组和撕裂蛋白质组
摘要：尽管青光眼是全球不可逆性失明的主要原因，但其发病机理尚不完全理解，而眼内压（IOP）是靶向这种疾病的唯一可修改的危险因素。已经提出了包括IOP在内的肠道微生物组和青光眼之间的几个关联。越来越多的证据表明，在眼表面上的微生物之间的相互作用称为眼表面微生物组（OSM）和泪液蛋白质（统称为泪液蛋白质组），也可能在诸如青光眼等眼疾病中起作用。这项研究旨在在青光眼患者中找到OSM和撕裂蛋白的特征。32个结膜拭子的全元基因组shot弹枪测序鉴定出肌动杆菌，富公司和蛋白质细菌是同类中的主要门。该物种仅在健康对照中发现，与青光眼患者相比，它们的结膜微生物组可能富含磷脂酶途径的基因。尽管OSM在OSM中存在较小的差异，但与对照组相比，患者表现出与免疫系统相关的许多撕裂蛋白的富集。与OSM相反，这强调了蛋白质组的作用，并可能引起免疫过程在青光眼中的参与。这些发现可能有助于设计针对青光眼和其他相关疾病的新治疗方法。
第 33 部分 爆炸物安全
重点 � 第 467 条要求雇主制定针对爆破活动的安全工作程序。处理烟火和特效装置及爆炸物的安全工作程序必须基于所引用的国家消防协会 (NFPA) 标准。（OHS 法规第 8 条要求程序必须为书面形式并可供工人使用。） � 第 503 条提到适用于射频发射器和爆炸物的新的和修订的最小间隔距离表。这些表格区分了固定射频发射器（例如电视发射塔）和移动发射器（例如便携式双向无线电和蜂窝电话）。 � 第 515 条允许在雪崩控制活动期间预先引爆炸药。炸药的引爆通常仅限于爆破现场。加拿大雪崩协会已经证明，预先引爆炸药并随后小心运输炸药是控制雪崩的安全做法。 � 第 516 节提出了针对油井爆破和穿孔的具体要求。� 第 466 节禁止在爆炸物附近存在燃烧材料。第 517 节承认在寒冷条件下在偏远地区操作的地震钻机通常使用明火来解冻钻井过程中所需的冰冻水和水管。因此，本节允许在地震期间使用明火加热装置
商业研究公司通过监管批准扩展了视网膜疾病的Beovu选择：2025年的关键行业趋势
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加？AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾，导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升，出生率的下降以及医疗保健的持续进步，全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子（VEGF）来治疗AMD，这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。
探索地丁香：从自然发生到生物学活动和代谢途径
Stachydrine，也称为脯氨酸甜菜碱，是传统中国草药leonurus japonicus的重要组成部分，以其显着的药理作用而闻名。广泛分布在Leonurus和Citrus Aurantium等植物中，以及各种细菌，Stachydrine在动物，植物和细菌界中均提供关键的生理功能。本综述旨在总结一下地下室在解决心血管疾病和脑血管疾病，神经保护，抗癌活性，子宫调节，抗炎性反应，肥胖管理，肥胖管理和呼吸道疾病方面的各种作用和机制。值得注意的是，硬化剂通过多种途径表现出心脏保护作用。此外，其抗癌特性抑制了许多癌细胞类型的增殖和迁移。具有对子宫功能的双向调节作用，Stachydrine对妇产科和妇科相关疾病有希望。在植物中，硬化氨酸用作二次代谢产物，有助于调节渗透压调节，氮固定，耐药性和应激反应。同样，在细菌中，它起着至关重要的渗透保护作用，促进适应高渗透压环境。本综述还涉及关于水疗合成代谢代谢的持续研究。虽然生物合成途径仍未完全理解，但代谢途径已建立了良好的。对石质的生物合成的更深入的了解具有阐明其作用机理，推进植物二次代谢，增强药物质量控制并促进新药物开发努力的重要性。
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
使用临床前成像技术探索啮齿动物模型中的大脑功能原理及其与人类精神疾病的相关性
亲爱的编辑，我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章，探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中，我们介绍了几种方法，从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术，我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是，在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展，并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出，需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法，甚至可能需要修改。例如，迄今为止，大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而，关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能，以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而，这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应，并将其（如果可能）与临床研究中报告的响应进行比较，我们可以获得定量数据和参数，以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似，我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则，我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年，我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络（尤其是突显网络和杏仁核网络）的参与之间存在因果关系 [6]。此外，我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而，由于不可能选择性地刺激人类的 LC，因此十多年来，这一假设一直只是一个假设。