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个体营养不良的双重负担
摘要“营养不良的双重负担”是一项全球健康挑战，越来越多地影响低收入和中等收入国家（LMIC）的人口。这种态度是指在同一人口，家庭甚至个体中，营养不良，超重或肥胖以及其他与饮食相关的非传染性疾病的共存。在减少世界某些地区的营养不足方面取得了值得注意的进步，但在许多这些地区，超重和肥胖的流行率正在增加，尤其是在城市地区，导致更多的儿童营养不良的人，并且在春季的肥胖症中超重或肥胖。这为研究专家和政策制定者带来了一个复杂而挑战性的局势，他们必须同时解决营养不良和超重/obe的公共卫生负担。本审查确定了当前对个人营养不良的双重负担的研究中的关键挑战和局限性，包括需要对营养不良的驱动因素有更全面和细微的理解，特定于上下文的干预措施的重要性以及对食品环境和食品系统的更加关注的需求。我们主张重新评估
个体根部的躯体突变研究
引言人毛的发育是一个快速的过程。在生长阶段，除了骨髓外，没有其他组织的有丝分裂活性速率高（1）。一组源自外胚层的卵泡祖细胞可以产生高达3个卵泡芽（图1）。在16-20周时，卵泡开始产生头发。卵泡材料粘在强行拉的头发上通常是外胚层起源。头发生长阶段发生在3 - 5年以上，其余阶段大约3个月。阴毛生长阶段发生在4-7个月内，其余阶段持续6-9个月（1）。因此，强行拉的头发可能处于生长阶段，而强行拉的阴头可能处于休息阶段。高有丝分裂率可以增加发生突变的机会。体细胞突变是体细胞中基因组DNA序列的任何永久变化，而不是种系中的任何永久变化。镶嵌物是一个单个或组织，至少两个细胞系在基因型或核型中不同，而核型则来自单个zygote，而嵌合体是由源自两个遗传上不同zygotes的细胞组成的个体（2）。这项研究中提供的数据为多个耻骨根部的镶嵌性和一个单个个体的单头发根源提供了证据。
自闭症特征和个体大脑差异
结果：社交障碍与功能效率呈正相关（r=0.47，p=0.006），无论是整体上还是在颞顶叶和前额叶皮质内。注意力定向延迟同样与更高的功能效率相关（r=-0.46，p=0.0133）。系统化与整体结构效率呈正相关（r=0.38，p=0.018），具体受颞极驱动；心智理论反应时间与右侧缘上回的结构效率相关（r=-0.40，p=0.0153）。局限性：这些关系的解释很复杂，因为“连接”一词有多种含义，包括功能性、结构性和计算性；当面对功能解剖学的个体差异时，群体功能解剖分区固有的近似性；并通过作为大脑结构和功能相关性的几项调查和实验行为测量的有效性、敏感性和特异性。
：大脑对药物反应的个体变异性
生物变异本质上是普遍存在的。尽管在受控的环境条件下高度标准化的育种和饲养，但实验室小鼠和大鼠的表型多样性就像人类一样。由此产生的个体间变异性会影响动物疾病模型的各种特征，包括对药物的反应。因此，实验组中平均数据的共同实践可能导致神经科学和其他研究领域的误解。在本评论中，通过测试啮齿动物颞叶癫痫模型中毒药的测试来说明了个体间变异对药物反应性的影响。单个小鼠和大鼠根据标准方案通过治疗进行癫痫发作，分为对抗毒药的反应或不反应的组，从而模仿癫痫患者的临床状况。种群反应不是正态分布的，并且在经受参数统计检验的平均值中进行了不同的响应。遗传，表观遗传学和环境因素被认为有助于药物反应的个体差异，但特定的分子和生理原因尚不清楚。意识到啮齿动物的个体间变异性可以改善对药理实验的行为表型和药物效应的解释。
灵长类视网膜神经计算的个体变异
神经代码的变化使每个个体都独一无二。我们使用来自猕猴视网膜中主要神经节细胞类型的 100 个群体记录，结合可解释的个体变异计算表示，探测了神经代码的变化。这种表示捕捉了非线性、时间动态和空间感受野大小等属性的变化和共变，并保留了开细胞和关细胞之间不对称等不变性。不同细胞类型中响应属性的共变与其突触输入的层压接近度有关。令人惊讶的是，男性视网膜比女性视网膜表现出更高的放电率和更快的时间整合。利用以前记录的视网膜数据可以有效地表征新的猕猴视网膜和人类视网膜。模拟表明，将大量视网膜记录与行为反馈相结合可以揭示活体人类的神经代码，从而改善视网膜植入物的视力恢复。
个体语言学习概况的神经指纹
人类语言学习在此过程中在个人之间有显着差异和最终成就。尽管数十年的研究探索语言学习的神经底物已经确定了独特而重叠的神经网络，这些神经网络依靠不同组成部分的学习，但驱动较大个体间差异的神经机制仍然远非被理解。在这里，我们研究了培训会议中男女多种大脑网络的神经动力学在多大程度上有助于解释在7 d培训和成像与功能MRI的7 d训练和成像中，在学习多种语言组成部分（即词汇，形态和短语和句子结构）的多种程度差异。通过机器学习和预性建模，跨培训课程的神经激活模式高度预测了从四个组成部分得出的个体学习成功曲线。我们确定了四个神经学习网络（即Perisylvian，Frontoparietal，显着性和默认模式网络），并检查了他们对学习成功预测的动态贡献。此外，根据特定的训练阶段和学习组件，跨网络的预测性鲁棒性会系统地改变。我们进一步揭示了下部额叶，孤立和额叶区域中网络节点的子集越来越代表新获得的语言知识，而在学习过程中，这些表示区域之间的多元连通性在学习过程中增强了更多成功的学习者。这些发现使我们能够理解为什么学习者有所不同，并且第一个不仅可以归因于跨组件的成功程度，而且归因于语言学习的模式，也可以归因于从多个神经网络动力学中总结的神经指纹。
由家族史预测的高风险个体的重叠，...
peh ho（博士学位）1：2，克里斯汀·金·亚鲁1，孟黄1， （博士学位）7，奥古斯丁森的Annelie（PhD）8，Sabine Behrens 9，Bodelon Clara 10，Natalia v 17，Nicola J.营地（博士）18，Jose E. Castle（MD）19，Melissa H. Cessna（MD）20， （博士学位）23-25，莎拉·V·科隆纳（MD）18，卡米·塞恩（Cami Czene）（博士）26 26，玛丽·戴利（Mary B.恩格尔（MD）31,32，Mikael Eriksson（博士）26，D。GarethEvans（MD）17.33， Willinina R.R.Gived 39，Glendon的Gord（MSC）4，Hall（PhD）26.40，Ute Hamann（PhD）41，Cecilia Y.S.您的42，
分析大脑内部和个体间差异
注意。使用Mann-Whitney U检验评估了完整样本的基线人口统计学组成和包括具有高质量MRI数据的个体，包括高质量的MRI数据。粗体类别表明α<0.05的显着差异；大胆和斜体类别，α<0.01。类别内百分比添加<100％是由于缺少数据和拒绝回答的参与者，即在家庭收入的情况下。MRI 2年随访指示此处介绍的分析中使用的样本。“其他”种族/种族类别包括参与者，他们的照料者将他们确定为美国/印第安人，阿拉斯加本地人，夏威夷原住民，夏威夷人，夏威夷人，萨摩亚人，其他太平洋岛民，亚洲印度，中国，菲律宾，日本，韩国，韩国，越南，越南人，其他亚洲，其他种族，其他种族，或者是一场比赛。
社会心理学视角下的人工智能技术对个体行为的影响
摘要：人工智能技术的应用成熟与普及对个体产生了显著的社会化特征，从社会心理学视角分析人工智能技术对个体的影响，体现出个体的参与、互动与依赖。动机互动是人工智能技术驱动心理学的灵魂，个体对于人工智能技术的应用与传播形成互动，并产生心理互动，这种互动行为也是社会心理学的研究视角。因此，本研究从社会心理学视角对人工智能技术对个体的动机、自我认知动机和社会认知需求三个切入点，以社会心理学认知理论为基础，从人的行为视角，从人的视角分析人工智能技术突破技术创新行为对个体行为、认知与需求的影响，建立人工智能技术突破创新对个体行为影响的理论框架。通过问卷调查与实证分析，提出人工智能技术对个体行为影响的研究假设。研究结果表明：人工智能技术驱动的情感与个体行为呈正相关；个体基础知识水平正向影响对人工智能的认知结合水平；而中观层次的认知动机与大数据能力存在促进创新的行为关系，通过研究可以揭示人工智能技术如何影响个体创新行为，从社会心理学视角阐明人工智能技术的认知、动机和行为因素，对促进个体发展具有重要意义。