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复发性胶质母细胞瘤：从分子景观到新的治疗视角
1 SorbonneUniversité，Inserm，CNRS，UMR S 1127，Institut du Cerveau，ICM，AP-HP，HôpitauxUniversitaires la Piti fiti salptisalpêtrière-Charlesfoix，服务De Neurolologie 2-Mazarin，F-75013 Paris，Frances，Frances，Frances; cristina.birzu-ext@icm.institute.org（c.b.）; ahmed.idbaih@aphp.fr（a.i.）2伊拉斯mus大学医学中心神经病学系Molewaterplein医生40，3015 GD鹿特丹，荷兰； p.french@erasmusmc.nl 3肿瘤学系，威尼托肿瘤学研究所IOV-irccs，通过Gattamelata 54，35128意大利帕多瓦； mario.caccese@iov.veneto.it（m.c。 ）; giulia.cerretti@iov.veneto.it（g.c. ）; vittorina.zagonel@iov.veneto.it（v.z。） *信函：giuseppe.lombardi@iov.veneto.it;电话。 ： +39-0498-215-888;传真： +39-0498-215-904†这些作者对这项工作也同样贡献。 ‡这些作者分享了高级作者身份。2伊拉斯mus大学医学中心神经病学系Molewaterplein医生40，3015 GD鹿特丹，荷兰； p.french@erasmusmc.nl 3肿瘤学系，威尼托肿瘤学研究所IOV-irccs，通过Gattamelata 54，35128意大利帕多瓦； mario.caccese@iov.veneto.it（m.c。）; giulia.cerretti@iov.veneto.it（g.c.）; vittorina.zagonel@iov.veneto.it（v.z。）*信函：giuseppe.lombardi@iov.veneto.it;电话。： +39-0498-215-888;传真： +39-0498-215-904†这些作者对这项工作也同样贡献。‡这些作者分享了高级作者身份。
复发性氯胺酮暴露对少年大鼠脑组织病理学的影响
1。引言氯胺酮（KET）由Calvin Stevens于1962年合成为麻醉剂，最初由Corssen＆Domino在1965年使用。自1970年代以来，它已被广泛用于临床实践[1]。这是唯一具有催眠（诱导睡眠），镇痛（疼痛降低）和失忆症（短期记忆丧失）影响的药物；因此，它是一种“独特的药物” [1]。它通过非竞争性阻断N-甲基-D-天冬氨酸和谷氨酸受体的非竞争性阻断导致了解离性麻醉[2]。它被广泛使用，尤其是在儿童中，由于其快速发作，功能持续时间短，血液动力学安全性，上呼吸道反射保护，缺乏呼吸道抑郁和强大的镇痛特性。目前，它甚至被用作阿片类药物诱发的呼吸道抑郁症拮抗剂，用于治疗慢性疼痛和耐药性抑郁症[2-6]。
吸烟与复发性气孔炎之间的关系：孟德尔随机研究
ras是多方面的，可能涉及遗传易感性，局部创伤，免疫系统功能障碍，营养缺乏，感染和心理压力4。RAS的药理学管理提出了重大挑战，缺乏有效的治疗剂。此外，缺乏确定的病因理解和公认的治疗方案，强调了继续研究其发病机理的必要性。此类调查对于告知公共口腔健康干预措施至关重要。吸烟是一个关键的生活方式因素，并且在全球范围内构成了重要的公共卫生关注。与之相关的慢性疾病包括呼吸系统疾病，心血管疾病和各种形式的癌症5。此外，吸烟可能会对口腔健康产生不利影响，导致口咽癌和牙周疾病的风险升高6,7。Chaudhuri等人的研究。8建议在吸烟成瘾与RAS的发生之间存在关联。相反，Kudsi等人。9发现吸烟与口腔粘膜病变无关。尽管如此，这些观察性研究的发现表现出不一致的情况，并且存在可能的混杂变量，再加上反向因果关系的固有风险，阻碍了建立吸烟与RAS之间的最终因果关系的能力。鉴于遗传变异是根据Mendel的第二定律随机分配的，因此该方法与随机对照试验中观察到的随机分配相似。孟德尔随机化（MR）是一种方法学方法，它采用了自然存在的遗传变异，特别是与特定暴露的单核苷酸多态性（SNP），作为工具变量（IVS），以阐明暴露因素与目标结果之间的因果关系。此外，这些遗传突变的发生在表型的表现之前。因此，减轻混淆变量和反向因果关系。随着基因组广泛关联研究数据库（GWAS）数据库的迅速发展，MR分析方法已在流行病学研究中广泛使用。已经表明，MR分析比传统
复发性外阴阴道念珠菌病和肠道营养不良之间的关系
目的：关联由肠道营养不良引起的复发性外阴阴道念珠菌病。书目综述：肠道菌群天然由细菌，真菌和遗传元素组成。这些微生物与宿主与幸福感和人类健康的基础有着互惠的关系，但是这种体内稳态的丧失有利于建立病理，包括重复的念珠菌病。复发性外阴毒素炎与肠道断症疾病之间的关系在于这样一个事实，即肠道菌群在维持免疫系统平衡并防止念珠菌过度生长方面起着关键作用。发生肠道营养不良时，免疫系统会受到损害，肠粘膜失去了整体，促进了菌群失衡并使人体更容易感染。复发性的外阴阴道念珠菌每天影响数千名女性，尽管对女性健康的影响仍未达成共识，但应治疗这种疾病的方式。最终考虑：重要的是要了解肠道营养不良与复发性念珠菌病的关系，以提供预防，诊断和适当的个性化治疗，以便为许多患有这种病理学的妇女提供生活质量。
在复发性植入失败患者中的子宫内膜微生物组的表征
摘要：异常子宫内膜微生物群与植入衰竭有关；因此，评估它可能很重要，以改善不育患者的生殖结果。我们研究的主要目的是比较患有抗植入术衰竭（RIF）患者的子宫内膜微生物组和接受辅助繁殖治疗（ART）的对照患者。一项前瞻性队列研究，包括45名具有自己或捐赠配子的患者。通过细菌16S rRNA基因的大规模测序分析子宫内膜微生物组。在RIF和对照患者中检测到不同的细菌群落。乳酸杆菌是最常见的属，RIF患者为92.27％，对照患者的97.96％脱颖而出，两组之间有显着差异（P = 0.002）。在α多样性指数方面没有发现显着差异。在β多样性分析中，在既定组之间的细菌群落分离中观察到了一个显着的趋势（p <0.07）。相对丰度分析鉴定出普雷特氏菌（p <0.001），链球菌（p <0.001），双杆菌（p = 0.002），乳杆菌（p = 0.002）和拨号（p = 0.003）。我们的结果表明，RIF患者的特征是存在近代菌群的特征，并表明子宫内膜微生物组和胚胎植入失败之间可能存在关系，这使我们有可能改善该患者的临床结果。
在工作记忆任务期间，前额叶大脑活动的复发性神经网络模型
当将多个项目保存在短期内存中时，回顾性优先级优先级优先于另一个项目（复古示意）可以促进后续召回。然而，这种作用的神经和计算基础知之甚少。最近的一项研究记录了在复古任务期间猕猴侧向前额叶皮层（LPFC）中的神经信号，在（预先提示）和（会引发后）回归开始之前（预告症）和之后的延迟期间活动对比。他们报告说，在提示前延迟中，单个刺激被维持在神经种群活动的非独立子空间中，而在提示后延迟中，先前的项目被旋转成一个共同的子空间，有可能允许一种常见的读取机制。为了了解如何通过错误最小化可以学习此类代表性转变，我们通过监督训练了经常性的神经网络（RNN），以执行同等的提示回复任务。rnns提供了两个表示结合性颜色刺激的输入，然后进行了预示记忆延迟，位置返回和后提示延迟。我们发现，在猕猴LPFC中观察到的正交到平行的几何变换自然出现在经过训练以执行任务的RNN中。有趣的是，仅当需要在读数之前将提示信息用于几个周期的短期记忆中才能形成平行几何形状，这表明它在维护过程中可能具有鲁棒性。我们通过分析RNN的学习动态和连接模式以及用概率提示训练的模型的行为来扩展这些发现，从而使我们能够为将来的研究做出预测。总的来说，我们的发现与最新的理论说明是一致的，该账目提出的回顾将优先的内存项转化为前瞻性，面向动作的格式。
锌缺乏对复发性呼吸道感染患者免疫反应的影响 Barbosa 等。等
摘要本文回顾了目前关于锌缺乏对反复呼吸道感染患者免疫反应的影响的文献。使用 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库来选择文章，其中包含术语“锌缺乏症”、“免疫反应”和“复发性呼吸道感染”。该综述涵盖了最近研究锌缺乏与免疫参数变化（如细胞因子产生、巨噬细胞功能和淋巴细胞增殖）之间关系的研究。结论强调，补锌可以显著降低呼吸道感染的严重程度和频率，改善临床结果和患者的生活质量。然而，补充剂的生物利用度和安全性仍然是重要的挑战，需要更加个性化和基于证据的方法。关键词：锌缺乏症；免疫反应；复发性呼吸道感染。
onc201（dordaviprone）在复发性H3 K27M - 突变弥漫性中线神经胶质瘤
Isabel Arrillaga-Romany，医学博士，博士1;莎朗·加德纳（Sharon L. Gardner），医学博士2； Yazmin Odia，医学博士，MS，FAAN 3；多莉·阿奎莱拉（Dolly Aguilera），医学博士4；约书亚·E·艾伦（Joshua E. Allen），博士5； Tracy Batchelor，医学博士，MPH 6； Nicholas Butowski，MD 7；马里兰州克拉克·陈（Clark Chen），博士8； Timothy Cloughesy，医学博士9； Andrew Cluster，MD 10；约翰·德·格鲁特（John de Groot），医学博士7； Karan S. Dixit，MD 11; Jerome J. Graber，医学博士，MPH 12； Aya M. Haggiagi，医学博士13;丽贝卡·哈里森（Rebecca A. Harrison），医学博士14； Albert Kheradpour，医学博士15； Lindsay Kilburn，医学博士16； Sylvia C. Kurz，医学博士，博士17;广播Lu，MBBS 18； Tobey J. MacDonald，医学博士4； Minesh Mehta，医学博士3; Allen S. Melemed，MD 5； Phioanh Leia Nghiemphu，医学博士9; Samuel C. Ramage，博士5； Nicole Shonka，医学博士19； Ashley Sumrall，医学博士，FACP 20； Rohinton Tarapore，博士5； Lynne Taylor，医学博士，Faan，Fana 12； Yoshie Umemura，医学博士21；以及医学博士Patrick Y. Wen，PhD 6
使用基于人工智能的脑波进行运动预测深度学习复发性神经网络
脑电图（EEG）研究因其对人体运动的宝贵见解而在各种研究领域中广泛使用。在这项研究中，我们通过采用人工智能深度学习复发性神经网络（GRU，GRU，GRU）来调查运动歧视预测的优化，对来自EEG信号之间特定运动类型产生的独特EEG数据。实验涉及参与者，分为姿势控制的五个困难，针对二十多岁的体操运动员和主教体育教育的大学生（n = 10）。机器学习技术被应用于从收集的脑电图数据中提取脑运动模式，其中包括32个通道。使用快速傅立叶变换转换进行了EEG数据进行了光谱分析，并且使用GRU模型网络用于每个EEG频率域上的机器学习，从而改善了学习的性能索引