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大量2型糖尿病患者队列中的肝细胞癌
目的：阐明2型糖尿病（DM2）中肝细胞癌（HCC）的当前负担，重点是相关的临床决定因素。方法：糖尿病和普通人群中HCC的发病率是根据区域行政和医院数据库计算的。通过随访研究评估了该疾病的潜在决定因素。结果：在DM2人群中，每年每10,000例导致8.05例。此速率是普通人群的三倍。137,158例DM2和902 HCC患者进行了研究。 HCC患者的存活率是无癌糖尿病对照的1/3。 年龄，男性性别，酗酒，先前的病毒肝炎B和C，肝硬化，低血小板计数，GGT/ALT升高，BMI和HBA1C水平较高与HCC发生有关。 糖尿病疗法与HCC发育无关。 结论：与普通人群相比，DM2中HCC的发病率远远超过三倍。 这些数字高于先前证据所期望的数字。 与已知的肝病危险因素（例如病毒和酒精）并行，胰岛素抵抗特征与HCC的概率更高有关。137,158例DM2和902 HCC患者进行了研究。HCC患者的存活率是无癌糖尿病对照的1/3。年龄，男性性别，酗酒，先前的病毒肝炎B和C，肝硬化，低血小板计数，GGT/ALT升高，BMI和HBA1C水平较高与HCC发生有关。糖尿病疗法与HCC发育无关。结论：与普通人群相比，DM2中HCC的发病率远远超过三倍。这些数字高于先前证据所期望的数字。与已知的肝病危险因素（例如病毒和酒精）并行，胰岛素抵抗特征与HCC的概率更高有关。
DNA序列中的可靠数据存储
摘要 - 通过基于DNA的数据存储的最新进展激发，我们研究了一个通信系统，在该系统中，通过并联许多序列传达信息。在此系统中，接收器无法控制对这些序列的访问，并且只能从这些序列中绘制，不知道已绘制了哪些序列。此外，绘制序列易于错误。在本文中，分析了该输入输出关系的合适通道模型，并针对广泛的参数和一般的图形分布计算其信息容量。这概括了无噪声情况和特定图形分布的先前结果。分析可以通过建立对可实现信息速率的理论限制以及提出对解码器实际实现有用的解码技术来指导未来的数据存储实验。
NIST IR 8459 初始公开草案，NIST SP 800-38 系列中的分组密码操作模式报告
分组密码需要密钥才能运行。例如，在 AES 的情况下，密钥的长度为 128、192 或 256 位。因此，操作模式也需要密钥。该模式将指定如何生成分组密码的密钥，或者只是以未修改的方式将密钥传递给分组密码。操作模式可以使用正向分组密码操作或逆向分组密码操作。如果操作模式是可逆的，则可以将正向模式操作称为加密，将逆向模式操作称为解密。有些应用中，操作模式仅用于正向，例如当操作模式用于计算（身份验证）标签以验证消息的完整性（或真实性）时。
drpbind：内在无序蛋白序列中DNA，RNA和蛋白结合残基的预测
1斐济国立大学电气和电子工程学院，斐济苏瓦2号2 2医学科学数学实验室，生物科学系，东京大学科学学院，东京大学，113-0033，日本113-0033，日本3，医学科学数学实验室，计算生物学和医学科学学院，研究生科学，研究生，科学研究生，纽约市。 0033，日本4医学科学数学实验室，Riken综合医学科学中心，横滨，230-0045，日本5日本5综合和智能系统研究所，格里菲斯大学，内森，布里斯班，QLD，QLD，4111，澳大利亚 *，应向他们致辞。电子邮件地址：rs：sharmaronesh@yahoo.com tt：tsunoda@bs.s.s.u-tokyo.ac.ac.jp as：alok.fj@gmail.com
在美国白人和黑人女性乳腺癌筛查队列中对乳房 X 线摄影得出的基于人工智能的风险模型进行外部验证
1 宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心 (CBICA)，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 3 华盛顿大学医学院马林克罗德放射学研究所，美国密苏里州圣路易斯 63110，美国 4 卡罗琳斯卡医学院医学流行病学和生物统计学系，瑞典斯德哥尔摩 171 77 5 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 6 肿瘤学系，Södersjukhuset，118 83 斯德哥尔摩，瑞典 7 宾夕法尼亚大学医院放射学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国emily.conant@pennmedicine.upenn.edu (EFC)；电话：+1-314-286-0553 (AG)；+1-2156624032 (EFC) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
通过基于图像的数据驱动疾病进展模型识别临床前阿尔茨海默病试验队列中的异质性
结果 我们从 A4 研究中纳入了 1,240 名 Aβ+ 参与者（和 407 名 Aβ- 对照者），以及 731 名符合 A4 标准的 ADNI 参与者。SuStaIn 确定了三种神经退行性疾病亚型 - 典型、皮质、皮质下 - 共包括 523 人（42%）。其余的被指定为零亚型（萎缩不足）。皮质亚型的基线 PACC 评分（A4 主要结果）明显低于零亚型（中位数 = -1.27，IQR = [-3.34,0.83]）（中位数 = -0.013，IQR = [-1.85,1.67]，P<.0001）和皮质下亚型（中位数 = 0.03，IQR = [-1.78,1.61]，P = .0006）。在 ADNI 中，在四年的时间里（与 A4 相当），在典型（-0.23/年；95% CI，[-0.41,-0.05]；P=.01）和皮质（-0.24/年；[-0.42,- 0.06]；P=.009）亚型以及 CDR-SB（典型：+0.09/年，[0.06,0.12]，P<.0001；和皮质：+0.07/年，[0.04,0.10]，P<.0001）中均观察到 mPACC 的认知能力下降更为严重。
光学时钟量子比特阵列中的长寿命贝尔态
作为量子科学中的重要资源，量子纠缠可在计算、密码学和材料科学等领域实现广泛的应用。其中一个强大的应用领域是计量学，纠缠多粒子量子态 1 – 8 的特性可提供更高的灵敏度和更高带宽的传感器。将此类增强功能与最先进的时间和频率计量学 9 – 14 （即光学原子钟）相结合一直是量子计量领域的明确目标。构建量子增强光学时钟对大地测量学 15、16、引力波探测 17 – 19 以及探索超出标准模型的物理学 20 具有广泛的影响。存在多种创建计量上有用的纠缠的方法。在中性原子光晶格钟中，已经提出了许多使用腔量子电动力学、里德堡相互作用或碰撞相互作用的方法 21 – 26 — 事实上，最近，已经使用集体腔量子电动力学相互作用在光钟跃迁中产生了自旋压缩态 27 。在囚禁离子中，光学分离量子比特上的纠缠的提议和实现依赖于库仑晶体模式介导的自旋-自旋相互作用，允许高效地产生纠缠和格林伯格-霍恩-泽林格态，最多可产生 24 个离子光学量子比特 28 或空间分布的单粒子之间的光子量子网络
前瞻性纵向银屑病关节炎队列中抗风湿药物治疗肌腱炎的疗效
风湿药物（分别为 cDMARDs 和 tDMARDs）治疗银屑病关节炎 (PsA) 肌腱炎的效果比较。方法。纳入了大型 PsA 队列中的活动性肌腱炎患者，定义为肌腱有 ≥ 1 个压痛点（加拿大脊柱关节炎研究联合会肌腱炎指数、利兹肌腱炎指数和马斯特里赫特强直性脊柱炎肌腱炎评分中包含的 29 个肌腱部位）。基线用药分为 3 个互斥类别：(1) 未治疗或仅使用非甾体抗炎药 (NSAID)；(2) cDMARDs ± NSAID；(3) tDMARDs ± cDMARDs/NSAID。12 个月时肌腱炎完全消退（无压痛肌腱）是主要结果。开发了逻辑回归模型来确定药物类别与肌腱炎消退之间的关联。结果。在研究的 1270 名患者中，628 名 (49.44%) 患有肌腱炎。其中，分析了 526 名患者（51.71% 为男性；平均 [SD] 年龄 49.02 [13.12] 岁；平均肌腱炎评分 2.13 [2.16]；肌腱炎评分中位数 2 [IQR 1-2]），这些患者进行了充分的随访。453 名 (86.12%) 患者的肌腱炎完全消退，从基线开始平均消退时间为 8.73 (3.48) 个月。在回归分析中，尽管不显著，但 DMARD（II 类和 III 类）与 1 类相比，肌腱炎消退的优势比 (OR) 更高。肌腱炎消退与关节活动度较低 (OR 0.97, 95% CI 0.95- 0.99; P = 0.01) 和男性 (OR 1.66, 95% CI 0.97-2.84; P = 0.06) 有关。结论。在观察环境中，无论使用何种药物，86% 的患者肌腱炎消退。未来的有效性研究可能需要使用先进的成像技术来评估肌腱炎。
考虑 tracrRNA 序列中的细微变化可改善 CRISPR 筛选的 sgRNA 活性预测
CRISPR 技术是研究基因组功能的强大工具。为了帮助从众多可能的选项中挑选出对目标靶标具有最大功效的 sgRNA，几个研究小组开发了预测 sgRNA 靶向活性的模型。尽管多种 tracrRNA 变体通常用于筛选，但现有的模型在提名 sgRNA 时都没有考虑到这一特征。在这里，我们开发了一个靶向模型，规则集 3，它可以对多种 tracrRNA 变体做出最佳预测。我们在一个新的 sgRNA 数据集上验证了规则集 3，该数据集涵盖了必需和非必需基因，与之前的预测模型相比有显著的改进。通过分析 tracrRNA 变体之间 sgRNA 活性的差异，我们表明 Pol III 转录终止是 sgRNA 活性的重要决定因素。我们期望这些结果能够提高 CRISPR 筛选的性能，并为未来对 tracrRNA 工程和 sgRNA 建模的研究提供参考。