PowerEdge AI 服务器 , 将可并行计算任务转移到 GPU 或 FPGA , 释放了 CPU 的同时 , 使其学习时间从几天 , 几周缩短到几
在所有地理区域中,某些DNA Genotek产品可能不可用。†Omnigene TM•肠道(OM-200)标记为体外诊断使用,在美国不可出售。Omnigene TM•肠道(OMR-200),Omnigene TM•口服(OMR-110/120),Omnigene TM•阴道,综合TM•Saliva(OMR-610)和Omnigene TM•皮肤仅用于研究,不适用于诊断过程。Omnigene,Omnimet和DNA Genotek是DNA Genotek Inc.专利的商标(www.dnagenotek.com/legalnotices)©2023 DNA Genotek Inc.是Orasure Technologies,Inc.,Inc.,Inc。,保留所有权利。MK-01281第3/2023-01号
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研究亮点•肠道微生物营养不良与肝硬化进展显着加剧,这是特定微生物和代谢产物的同时发生的变化。有趣的是,肝硬化诱导的肠道和代谢产物的转移增加与与肝硬化相关的临床标记密切相关。这项研究扩大了针对特定肝硬化相关并发症的肝硬化生物标志物的范围。此外,这项研究高点肝硬化患者的粪便微生物和代谢标志物的相关性与临床标志物紧密相关,例如MELD和CTP评分,以及AST,ALT,ALT,ALT,胆红素和γ-GT水平。这些发现增强了我们对肝硬化中肠道微生物组的理解及其与相关的微生物物种和代谢产物的联系。
在过去的十年中,人工智能 (AI) 领域取得了广泛的发展。现代放射肿瘤学基于对先进计算方法的利用,旨在实现个性化和高诊断和治疗精度。可用成像数据的数量和机器学习 (ML),特别是深度学习 (DL) 的不断发展,引发了从解剖和功能医学图像中发现“隐藏”生物标志物和定量特征的研究。深度神经网络 (DNN) 在图像处理任务中取得了出色的性能并得到了广泛的应用。最近,DNN 已被考虑用于放射组学,它们在可解释人工智能 (XAI) 方面的潜力可能有助于临床实践中的分类和预测。然而,它们中的大多数都使用有限的数据集并且缺乏普遍适用性。在本研究中,我们回顾了放射组学特征提取的基础知识、图像分析中的 DNN 以及有助于实现可解释人工智能的主要可解释性方法。此外,我们讨论了多中心招募大型数据集的关键要求,增加了生物标志物的变异性,从而确定放射组学的潜在临床价值和开发强大的可解释人工智能模型。
大脑各区域之间的功能连接 (FC) 可以通过用功能神经成像模式测量的时间相关程度来评估。基于这些连接构建网络的事实,基于图的大脑连接组分析方法为人类大脑的功能提供了见解。能够从图结构化数据中学习表示的图神经网络 (GNN) 的发展,导致人们对学习大脑连接组的图形表示的兴趣日益浓厚。尽管最近将 GNN 应用于 FC 网络的尝试已显示出有希望的结果,但仍存在一个常见的限制,即它们通常不包含随时间波动的 FC 网络的动态特性。此外,一些尝试使用动态 FC 作为 GNN 输入的研究报告称,与静态 FC 方法相比,性能有所下降,并且不能提供时间上的可解释性。在这里,我们提出了 STAGIN,一种使用时空注意来学习大脑连接组的动态图形表示的方法。具体来说,将脑图的时间序列输入到 STAGIN 以获得动态图表示,而新颖的 READOUT 函数和 Transformer 编码器分别提供具有注意力的空间和时间可解释性。在 HCP-Rest 和 HCP-Task 数据集上的实验证明了我们提出的方法的卓越性能。时空注意力的分析还提供了与神经科学知识的并发解释,这进一步验证了我们的方法。代码可在 https://github.com/egyptdj/stagin 获得
摘 要 : 目的:本研究旨在明确枳椇果梗多糖( HDPs )对酒精暴露所致的小鼠神经行为异常的改善效果,并探究谷 氨酸代谢和紧密连接蛋白表达在其中的作用。方法:雄性 C57BL/6 小鼠按 114 μL/20 g 剂量连续酒精灌胃 14 d ,建 立酒精暴露模型,同时设置干预组进行 HDPs 干预( 114 μL/20 g 酒精 +100 mg/kg HDPs )。应用行为学实验(旷场 实验、高架十字迷宫实验)评估神经行为学变化,采用气相色谱法测定小鼠血液中乙醇浓度, γ -H2AX 荧光检测小 鼠脑海马组织 DNA 损伤,免疫组化分析检测小鼠脑组织中紧密连接蛋白 Claudin-1 和 ZO-1 的表达,并通过超高 效液相色谱 - 四级杆飞行时间质谱法( UPLC-Q-TOF-MS )代谢组学技术对小鼠脑组织代谢物进行分析。结果: HDPs 可有效降低酒精暴露小鼠血液乙醇浓度,由 4.69±0.29 g/L 降至 1.64±0.104 g/L ;改善酒精暴露所致的小鼠神 经行为异常,旷场实验中,与酒精组相比, HDPs 干预组总路程显着提升至 27340±3304 cm ( P <0.05 ),平均速度 显着提升至 67.4±13.4 cm/s ( P <0.05 ),不动时间缩短 29% ( P <0.05 );高架十字迷宫实验中,与酒精组相比, HDPs 干预组闭臂停留时间显着减少至 195.6±10.3 s ( P <0.05 ),开放臂进入次数显着增加 26% ( P <0.05 ));还 可降低酒精诱导的脑组织氧化应激与 DNA 损伤水平, ROS 、 MDA 分别降低 5.4% 、 29.5% ( P <0.05 ), T-AOC 提 高 10.9% ,上调脑海马组织中 Claudin-1 ( 2.2 倍)和 ZO-1 ( 0.1 倍)蛋白的表达;并调节脑组织谷氨酸代谢通路, 提高甘氨酸( 19.7% )、谷光甘肽( 25% )、琥珀酸( 22.6% )等代谢物水平。结论: HDPs 可有效改善酒精对小鼠 神经行为的影响,其机制或可能通过抗氧化、保护紧密连接蛋白和调节谷氨酸代谢通路发挥作用,研究结果可为 扩展枳椇资源在食品领域中的应用提供理论依据。
尽管有几种备受瞩目的最先进的方法可用,但分析批量RNA-Seq数据仍在面临重大挑战。最近的研究的证据表明,流行的差异表达(DE)工具(例如EDGER和DESEQ2)容易受到惊人的错误发现率(FDR)的影响。这些研究表明,在这些模型中观察到的FDR通货膨胀可能归因于诸如违反参数假设的问题或无法有效处理数据中的异常值。在这里,我们认为群体异质性也可以促进这一提升的FDR,这一现象在很大程度上被研究界忽略了。我们介绍了一种新型的统计模型Robseq,该模型旨在在差异分析中有效的每种功能建模,当时是当群均均一的假设未得到满足时。Robseq利用了稳健的统计文献中建立的统计机制,包括M估计量来稳健地估计基因表达水平变化和Huber-Cameron方差估计器来计算异性设置中的鲁棒标准误差。此外,出于推理目的,它还结合了Welch T统计量的自由度调整,有效地解决了RNA-Seq差异表达中FDR通胀的问题。通过详细的模拟和全面的基准测试,我们表明Robseq成功地将错误的发现和I型错误率保持在名义级别,同时与众所周知的DE方法相比保留了高统计能力。对种群级RNA-seq数据的分析进一步表明,Robseq能够鉴定出与复杂人类疾病有关的具有生物学上重要的信号和途径,这些信号和途径涉及复杂的人类疾病,否则这些信号和途径否则无法通过已发表的方法揭示。Robseq的实现可在https://github.com/schatterjee30/robseq上公开提供。