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World File Search System变性
Queuine是一种细菌衍生的过度移动核酶，在神经变性的体外模型中显示了保护
摘要摘要用于优化健康衰老和增加健康跨度的发现解决方案是我们社会面临的主要挑战之一。WHO将基于整合的新型医疗保健模型以及对维持最佳功能水平维持的研究和护理的转变被认为是优先事项。为了解决这个问题，缺少一种将纵向和实验人群与对生理功能的创新横向理解混合在一起的整合全球策略。虽然当前的衰老生物学方法主要集中在实质细胞上，但我们建议与年龄相关的功能丧失在很大程度上取决于构成支持不同特定实质的一般基础的三个元素：即基质，免疫系统和代谢。在Inspire项目中实施的这种策略可以强烈帮助找到一个能够通过阈值信号传递和护理依赖性来预测整个生命过程中容量变化的综合生物标志物。
与年龄相关的黄斑变性干预
与年龄相关的黄斑变性干预视网膜色素上皮（RPE）细胞位于眼睛内的脉络膜和光感受器之间，对于从血液到棒和锥体提供营养至关重要，以及视觉循环的类维生素性至关重要。视力丧失和各种眼部疾病归因于RPE细胞的变性或功能障碍，导致失明。RPE功能障碍的主要眼部问题之一是黄斑变性。与年龄相关的黄斑变性（AMD）可以经常在60岁以上的患者中诊断出来。在AMD的早期阶段，某些症状可能不明显，但两只眼睛都会导致视力丧失。诱导的多能干细胞（IPSC）可以源自体细胞，并已用于再生医学中，取代了丢失或损坏的细胞。IPSC培养物可以从“患者匹配”中得出，因为这些细胞来自血液或皮肤细胞。 i计划研究如何保护RPE细胞免受缺氧，高血糖和促炎症的影响。 结果将提供有关在不同病理条件下RPE存活的分子途径的重要信息。 我们的长期目标是研究如何由于衰老而保护RPE免受功能障碍，并探索了一种新型方法，以保护干细胞衍生的RPE进行AMD移植以恢复视力并防止视力丧失。IPSC培养物可以从“患者匹配”中得出，因为这些细胞来自血液或皮肤细胞。i计划研究如何保护RPE细胞免受缺氧，高血糖和促炎症的影响。结果将提供有关在不同病理条件下RPE存活的分子途径的重要信息。我们的长期目标是研究如何由于衰老而保护RPE免受功能障碍，并探索了一种新型方法，以保护干细胞衍生的RPE进行AMD移植以恢复视力并防止视力丧失。
等位基因特异性基因编辑方法用于恢复 RHO 相关视网膜色素变性患者的视力丧失
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2022 年 11 月 16 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2022.11.16.516784 doi：bioRxiv 预印本
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
lncRNA测序揭示神经变性 - ...
1在美国德克萨斯州休斯敦休斯敦市卫理公会研究所神经外科中心神经病室中心内的DNA维修研究部； vprovasek@houstonmethodist.org（v.e.p。 ）; mkodavati@houstonmethodist.org（M.K。 ）; whb.bio@gmail.com（H.W.） 2，德克萨斯农工大学，德克萨斯州大学站，德克萨斯大学77843，美国3 INSERM，UMR-S1118，MéCanismesCentraux etpériquesde laneuroodégénénénénénénénénénénénénénénénénénénénénedede de strasbourg，crbs，crbs，crbs，crbs，67000 strasberg，frances，弗朗斯，弗朗斯，弗朗西斯; woting.guo@inserm.fr 4 VIB，大脑与疾病研究中心，比利时3000卢文5卢文5卢文脑研究所（LBI），比利时3000卢文6干细胞研究所，开发与再生部，Ku Leuven，3000 Leuven，Belgium，Belgium; ludo.vandenbosch@kuleuven.be Be 7微生物学和免疫学系，德克萨斯大学医学分公司，加尔维斯顿，德克萨斯州77555，美国； sboldogh@utmb.edu 8美国德克萨斯州休斯敦休斯顿卫理公会研究所神经外科部； gbritz@houstonmethodist.org 9美国纽约市威尔康奈尔医学院神经外科部，美国10065，美国 *通信：mlhegde@houstonmethodist.org1在美国德克萨斯州休斯敦休斯敦市卫理公会研究所神经外科中心神经病室中心内的DNA维修研究部； vprovasek@houstonmethodist.org（v.e.p。）; mkodavati@houstonmethodist.org（M.K。）; whb.bio@gmail.com（H.W.）2，德克萨斯农工大学，德克萨斯州大学站，德克萨斯大学77843，美国3 INSERM，UMR-S1118，MéCanismesCentraux etpériquesde laneuroodégénénénénénénénénénénénénénénénénénénénénedede de strasbourg，crbs，crbs，crbs，crbs，67000 strasberg，frances，弗朗斯，弗朗斯，弗朗西斯; woting.guo@inserm.fr 4 VIB，大脑与疾病研究中心，比利时3000卢文5卢文5卢文脑研究所（LBI），比利时3000卢文6干细胞研究所，开发与再生部，Ku Leuven，3000 Leuven，Belgium，Belgium; ludo.vandenbosch@kuleuven.be Be 7微生物学和免疫学系，德克萨斯大学医学分公司，加尔维斯顿，德克萨斯州77555，美国； sboldogh@utmb.edu 8美国德克萨斯州休斯敦休斯顿卫理公会研究所神经外科部； gbritz@houstonmethodist.org 9美国纽约市威尔康奈尔医学院神经外科部，美国10065，美国 *通信：mlhegde@houstonmethodist.org2，德克萨斯农工大学，德克萨斯州大学站，德克萨斯大学77843，美国3 INSERM，UMR-S1118，MéCanismesCentraux etpériquesde laneuroodégénénénénénénénénénénénénénénénénénénénénedede de strasbourg，crbs，crbs，crbs，crbs，67000 strasberg，frances，弗朗斯，弗朗斯，弗朗西斯; woting.guo@inserm.fr 4 VIB，大脑与疾病研究中心，比利时3000卢文5卢文5卢文脑研究所（LBI），比利时3000卢文6干细胞研究所，开发与再生部，Ku Leuven，3000 Leuven，Belgium，Belgium; ludo.vandenbosch@kuleuven.be Be 7微生物学和免疫学系，德克萨斯大学医学分公司，加尔维斯顿，德克萨斯州77555，美国； sboldogh@utmb.edu 8美国德克萨斯州休斯敦休斯顿卫理公会研究所神经外科部； gbritz@houstonmethodist.org 9美国纽约市威尔康奈尔医学院神经外科部，美国10065，美国 *通信：mlhegde@houstonmethodist.org
深度学习对Al与Att的心脏淀粉样变性MR图像
摘要：这项工作的目的是比较神经网络和经验丰富的人类读者对AL与ATT淀粉样蛋白病的心脏MR形象的分类。研究了120名患者的Cine-MR图像和GADOLIN升高（LGE）的晚期图像（70 Al和50 TTR）。VGG16卷积神经网络（CNN）接受了5倍的交叉验证过程训练，并注意训练组或测试组中给定患者的图像。通过平均每个图像获得的预测，在患者级别进行分析。Cine-CNN在AL和ATT淀粉样变性之间获得的分类精度为0.750，Gado-CNN的分类精度为0.611，人读者在0.617至0.675之间。Cine-CNN的ROC曲线的相应AUC为0.839，GADO-CNN（p <0.004 vs. Cine）为0.679，最佳人类读者的AUC为0.679（p <0.004 vs. Cine）（p <0.714）（p <0.007 vs. Cine）。使用Cine-CNN和Gado-CNN的逻辑回归，以及针对特定取向平面的分析，并未改变整体结果。我们得出的结论是，与Gado-CNN或人类读者相比，Cine-CNN导致AL和ATT淀粉样变性的明显更好地歧视，但是在视觉诊断很容易的研究中，其性能低于所报道的，目前是临床实践的次优。
CRISPR/Cas9 介导的视网膜色素变性模型揭示了非洲爪蟾和热带爪蟾穆勒细胞的差异性增殖反应
摘要：视网膜色素变性是一种遗传性视网膜营养不良症，由于视杆细胞逐渐退化，视锥细胞随后非细胞自主性死亡，最终导致失明。视紫红质是本病中最常见的突变基因。本文利用 CRISPR/Cas9 技术，在两种非洲爪蟾（非洲爪蟾和热带爪蟾）中开发了基于视紫红质基因编辑的视网膜色素变性模型。在这两种蟾蜍中，视紫红质功能的丧失都会导致大量视杆细胞变性，其特征是外节逐渐缩短，偶尔会出现细胞死亡，随后视锥细胞形态恶化。尽管这些退化环境看似相似，但我们发现 Müller 神经胶质细胞在非洲爪蟾和热带爪蟾中的行为不同。虽然非洲爪蟾中相当一部分穆勒细胞重新进入细胞周期，但它们在热带爪蟾中的增殖仍然极其有限。因此，这项研究揭示了近亲物种对视网膜损伤的不同反应。这些模型应该有助于我们在未来加深对进化过程中塑造再生的机制的理解，而脊椎动物之间存在巨大差异。