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World File Search System伦敦大学
STIRNEMANN - 伦敦大学学院探索
两个转诊中心（一个在法国，一个在英国）。纳入标准为：妊娠 11 周后，胎儿超声检查中至少可见一处异常；出生后确认异常；根据出生后/尸检调查（包括体格检查、基因检测和影像学检查）确认或排除相关的罕见疾病；并且，确认后，DSS 软件可识别该综合征。该软件回顾性地评估病例，使用完整表型作为单一输入，或根据软件提示逐步输入表型特征，模拟其在现实临床环境中的使用。外部专家小组对不一致病例进行裁决，即 DSS 输出与出生后确认（“确定”）的诊断之间存在分歧的病例。评估了该软件前 10 个鉴别诊断输出中已确诊诊断的比例，以及该软件正确选择综合征或孤立病症作为最佳猜测的灵敏度和特异性。
生物大脑年龄预测 - 伦敦大学学院发现
6 阿姆斯特丹神经科学放射学和核医学系，阿姆斯特丹自由大学，阿姆斯特丹，荷兰；7 CIRD 右岸影像中心，日内瓦，瑞士；8 诺曼底大学，UNICAEN，INSERM，U1237，PhIND“神经系统疾病的病理生理学和成像”，法国西塞隆血液和脑研究所；9 爱丁堡大学痴呆症预防中心、爱丁堡影像中心和英国痴呆症研究所，爱丁堡，英国；10 武田制药有限公司，剑桥，美国；11 伦敦大学学院神经病学和医疗保健工程研究所，伦敦，英国；12 罗氏诊断国际有限公司，瑞士罗特克鲁兹；13 罗氏诊断有限公司，德国彭茨贝格；14 哥德堡大学神经科学和生理学研究所，瑞典默恩达尔； 15 瑞典默恩达尔萨尔格伦斯卡大学医院临床神经化学实验室；
AID -RL -UCL发现 - 伦敦大学学院
本文提出了一个主动信息指导的强化学习（AID-RL）框架，以寻求和估计问题。来源寻求要求搜索代理向真实来源转向，源估计要求代理维护和更新有关源属性（例如释放率和源位置）的知识。这两个目标产生了新开发的框架，即探索和剥削的双重控制。在本文中，贪婪的RL形成了一种剥削搜索策略，该策略将代理导航到源位置，而信息定向的搜索命令命令代理探索最有用的立场以减少信念不确定性。使用高实费数据集提出了广泛的结果，该数据集用于自主搜索，该数据集验证了提出的辅助-RL的有效性，并突出了主动探索在改善采样效率和搜索性能方面的重要性。2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
乳腺癌-纳米粒子-2023.pdf - 伦敦大学学院发现
摘要：乳腺癌约占女性癌症病例的 25%，占癌症死亡人数的 16.5%，世界卫生组织预测，未来二十年，新发病例数将增加近 70%，这主要是由于人口老龄化。因此，迫切需要有效的诊断和治疗策略来提高患者的治愈率，因为目前的治疗方式存在许多局限性和副作用。纳米医学正在发展成为一种有前途的癌症管理方法，包括乳腺癌，各种类型的有机和无机纳米材料已被研究用于乳腺癌诊断和治疗。在概述乳腺癌的特征和发病机制以及当前治疗策略的挑战之后，本文回顾了已经在乳腺癌模型中测试过的生物相容性有机纳米粒子（如脂质体和聚合物胶束）的治疗潜力。本文记录了不同药物输送和靶向策略的功效，从合成到细胞衍生的纳米制剂，并总结了纳米粒子与外部施加的能量（如放射疗法）的相互作用。总结了用于乳腺癌治疗的纳米制剂的临床转化，包括正在进行临床试验的纳米制剂。
生物医学 - UCL发现 - 伦敦大学学院
摘要：使用诸如高分辨率主教显微镜（HREM）及其变体等技术的圣公会成像允许在大型视野中以三个维度可视化生物样品。使用一系列方法对主教图像数据进行定量分析。在这项系统的综述中，我们研究了主教图像定量分析的趋势，并讨论了进一步研究的途径。分析了2011年至2022年之间发表的论文，以获取有关定量分析方法，图像注释方法和图像处理软件选择的详细信息。表明，定量处理在主教显微镜中变得越来越普遍，并且手动注释是图像分析的主要方法。我们的荟萃分析重点介绍了工具和方法需要在该领域进行进一步开发，我们讨论了这对定量主教成像的未来意味着什么，以及如何在整个领域进行自动化和标准化的注释和定量。
可持续性 - UCL 探索 - 伦敦大学学院
摘要：将卫星、无人机或无人机等地球观测技术用作预警系统和减灾计划的一部分是一个得到广泛研究和确立的研究领域。然而，这项技术在灾难响应和恢复阶段提供水、卫生和个人卫生服务方面的应用尚未得到广泛研究。进行了系统的文献综述，评估了相关文献，以确定可应用于灾难响应和恢复中水、卫生和个人卫生方面的地球观测技术和方法。虽然有许多与水有关的研究，但缺乏研究地球观测在卫生方面的潜在用途的研究。这是一个需要进一步研究的领域。地球观测技术的主要常见用途被确定为三种：（1）监测地表水质量；（2）地下水传感；（3）绘制和监测灾害和基础设施。虽然这些地区的地球观测研究表明，这项技术可以有效地应用于灾害响应和恢复期间的供水、卫生和个人卫生，但仍需要进行更多研究，并且需要考虑一些限制因素——主要是需要许多机构和技术之间的资金、沟通和整合。此外，一些技术受到当地法规的约束，这可能会导致其在有争议或私人区域或跨国界的使用受到限制——这些情况在灾害中很常见。本评论在很大程度上受到在确定相关文献时输入的搜索字符串的影响；更改搜索字符串可能会导致可供审查的文献组合不同，从而导致结果发生变化。
期刊预校样 - UCL Discovery - 伦敦大学学院
1 分子和细胞免疫学部门，伦敦大学学院 GOS 儿童健康研究所，30 Guilford Street，伦敦，WC1N 1EH，英国。2 圣约翰皮肤病研究所，伦敦国王学院（盖伊校区），Great Maze Pond，伦敦，SE1 9RT，英国。3 超微结构成像中心，伦敦国王学院，伦敦，SE1 1UL，英国。4 伦敦大学学院 Great Ormond Street 儿童健康研究所，组织病理学系，Camelia Botnar 实验室，3 楼，伦敦，WC1N 3JH 5 妇女和儿童健康系，生命过程科学学院，生命科学与医学学院，伦敦国王学院，伦敦，SE1 9RT，英国。* 通讯作者电子邮件：petrova.anastasia@gmail.com
毒理学 - UCL发现 - 伦敦大学学院
越来越多的证据表明，在没有临床可检测到的DR的糖尿病眼中发生明显的视网膜稀疏。 1，8，9这表明糖尿病性视网膜神经退行性变性（DRN）可能在糖尿病患者中DR的微血管变化之前。然而，对于是否进行糖尿病的诊断知之甚少。我们假设在正常范围内或未诊断糖尿病的个体中，较高的HBA1C水平与视网膜厚度较低有关。与糖尿病患者的糖化血红蛋白（HBA1C）水平（HBA1C）水平和视网膜层厚度之间的关联不同，我们研究了使用UK Biobank数据资源以及比较糖尿病和非糖尿病参与者的HBA1C和视网膜层厚度之间的关系。 据我们所知，这是第一项研究一般社区非糖尿病参与者之间这种关系的研究。 我们还研究了糖尿病状态与视网膜层厚度之间的关联。我们研究了使用UK Biobank数据资源以及比较糖尿病和非糖尿病参与者的HBA1C和视网膜层厚度之间的关系。据我们所知，这是第一项研究一般社区非糖尿病参与者之间这种关系的研究。 我们还研究了糖尿病状态与视网膜层厚度之间的关联。据我们所知，这是第一项研究一般社区非糖尿病参与者之间这种关系的研究。我们还研究了糖尿病状态与视网膜层厚度之间的关联。
大脑神经退行性疾病 - 伦敦大学学院发现
1 自由撰稿人，伦敦国王学院，英国伦敦 2 牛津大学精神病学系痴呆症平台主任，英国牛津 3 剑桥大学心理学系认知计算神经科学教授，英国牛津 4 牛津大学精神病学系高级临床研究员，英国牛津 5 牛津大学医院 NHS 基金会信托神经精神病学顾问，英国牛津 6 伦敦帝国理工学院脑科学系和英国痴呆症研究所中心，英国牛津 7 伦敦大学学院医学图像计算中心和计算机科学系，伦敦高尔街，英国伦敦 8 曼彻斯特大学健康科学学院，生物、医学和健康学院，英国曼彻斯特牛津路，M13 9PL 9 杰弗里·杰斐逊脑研究中心，曼彻斯特学术健康科学中心，英国曼彻斯特 10 马克斯·普朗克动态与自组织研究所和伯恩斯坦的 Schiemann Kolleg 小组组长和研究员德国哥廷根计算神经科学中心 11 英国剑桥大学 MRC 认知与脑科学部及剑桥大学医院 NHS 基金会临床神经科学系 12 英国利兹大学医学院 13 英国伦敦皇后广场伦敦大学学院神经病学研究所神经退行性疾病系 14 瑞典默恩达尔哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院神经科学与生理学研究所精神病学与神经化学系 15 瑞典默恩达尔萨尔格伦斯卡大学医院临床神经化学实验室 16 英国伦敦伦敦大学学院英国痴呆症研究所 17 中国香港清水湾香港神经退行性疾病中心
精神分裂症患者的大脑老化 - 伦敦大学学院发现
constantinos constantinides 1，Laura KM Han 2,3,4，Clara Arsoza 5,6，Linda Antonella Antonucci 7,8，Celso Arango 5,6，Rosa Ayesa-arriola 9,6，Nerisa Banaj 10 Hovski 16,17，Vince Calhoun 18，Vaughan Carr 13,14,19，Stanley Catts 20，Young-Chul Chung Chung 21,22,23，Benedicto Crespo-Facorro 6,24，CovadongaM.Díaz-Caneja 5,6，Gary Donohoe 25 , Stefan Ehrlich 29 , Robin Emsley 26 , Lisa T. Eyler 30,31 , Paola Fuentes-Claramonte 6,32 , Foivos Georgiadis 33 , Melissa Green 13,14 , Amalia Guerrero-Pedraza 32,34 , Minji Ha 35 , Tim Hahn 36 , Frans A. Henskens 37,38,39 , Laurena Holleran 25 , Stephanie Homan 40,41 , Philipp Homan 40 , Neda Jahanshad 42 , Joost Janssen 5,6 , Ellen Ji 40 , Stefan Kaiser 43 , Vasily Kaleda 44 , Minah Kim 45,46 , Woo-Sung Kim 21,23 , Matthias Kirschner 33,43,47 , Peter Kochunov 48，Yoo Bin Kwak 35，Jun Soo Kwon 35,45,46，Irina Lebedeva 44，Jingyu Liu 49,50，Patricia Mitchie 39,51，Stijn Michielse，Michielse 52，David Mothersill 25,53，Bryan Mowry 54,55，FARZ-54,55 Giulio Pergola 7，Fabrizio Piras 10，Edith Pomarol-Clotet 6,32，Adrian Preda 58，YannQuidé13,14,59，Paul E. Rasser 39,60，Kelly Rootes-Murdy 18,28 Sarró6.32，Ulrich Schall 39.60，AndréSchmidt11，Rodney J.Scott 61，Pierluigi Selvaggi 7.62，Kang Sim 63,64,65，Antonin Skoch 66,67，Gianfranco Spalletta 10.68 10.68 HEV 44，Diana Tordesillas-Gutiérrez72,73，Therese Van Amelsvoort 74，JavierVázquez-Bourgon 6.9，Daniela Vecchio 10，Aristotle Voineskos 75,76，Cynthia S. 13,14,77、Paul M. Thompson 42、Lianne Schmaal 2,3、Theo GM van Erp 78,79、Jessica Turner 28,50、James H. Cole 80,81、ENIGMA 精神分裂症联盟*、Danai Dima 62,82,83 和 Esther Walton 1,83 ✉