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原始发表论文的引文（记录版本）：Skogh, M., Barucha-Dobrautz, W., Lolur, P. et al (2023). The electronic density: a fideli
在本研究中，我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具，而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定，电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理，2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一，5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础，DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者，所以责任通常落在电子密度上。重要的是，电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建，9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
引文 Fadhel FH、Sufyan NS、Alqahtani MMJ 和 Almaamari AA (2024) 对 COVID-19 的焦虑和恐惧是解释疫苗犹豫的潜在机制
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战，新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下，接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而，疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一；它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关，包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而，在中东和阿拉伯国家，COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此，确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现，在 COVID-19 大流行期间，普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加，尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用，但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段，它们探讨了精神健康障碍，但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来，而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示，在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而，先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如，由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决，而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明，报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一，但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此，犹豫不决的个人与社会直接对抗，因此会面临更多
原始发表论文的引文（记录版本）：Hasselqvist, H., Renström, S., Strömberg, H. et al (2022). 家庭能源弹性：
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点，因为能源系统正面临越来越多的挑战，例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺，以及极端天气导致的停电风险。通常，在这些情况下，能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点，以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解，我们提出了家庭能源弹性的定义，可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外，我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法（备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足），以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力，而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看，我们希望挑战电力需求不可协商的观念，并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
引文 Zhang YY, Yang XY and Wan Q (2025) 血浆动脉粥样硬化指数与 2 型糖尿病并发症的关系：横断面研究
众所周知，2型糖尿病是一种因胰岛素相对或绝对缺乏而导致血糖升高的严重慢性疾病，被认为是内分泌代谢紊乱的重要组成部分（1,2）。国际糖尿病联盟（IDF）发布的《2021年糖尿病图谱》显示，到2030年糖尿病患者数量将达到6.43亿，预计到2045年将上升到惊人的7.83亿，全球与糖尿病相关的医疗保健支出可能超过1.05万亿美元（3,4）。2021年全球疾病负担研究表明，截至2021年，糖尿病已成为个人死亡和残疾的第八大风险因素（5）。事实上，大量研究糖尿病相关死亡原因的研究表明，大多数 2 型糖尿病患者至少患有一种合并症全身并发症，包括神经病变、肾病、视网膜病变，尤其是心血管损害，这是糖尿病患者死亡的主要原因（6、7）。研究表明，越来越多的 2 型糖尿病患者在年轻时（40 岁以下）被诊断出来，导致预期寿命缩短和寿命损失年数增加（8）。因此，美国糖尿病协会在其糖尿病护理标准中一直强调实施适当策略对预防和延缓糖尿病相关多系统并发症的重要性（9）。虽然葡萄糖代谢和脂质代谢是相对独立的代谢途径，但它们通过肾素-血管紧张素-醛固酮系统、线粒体功能、氧化应激和炎症反应错综复杂地相互联系。这些被破坏的分子和细胞机制共同导致了糖尿病和动脉粥样硬化的发展（10）。随着全球代谢性心血管疾病负担的不断加重，越来越多的研究强调，需要采取关键的预防和治疗干预措施，以减轻代谢因素对心血管健康的影响（11）。周围神经病变是糖尿病患者中最常见、最复杂、最严重的并发症之一，显著增加了溃疡、非创伤性截肢和足部感染的风险，可能导致长期残疾，并给 2 型糖尿病患者带来巨大的经济和心理负担（12）。此外，一项在亚洲人群中进行的观察性研究显示，2 型糖尿病患者中 2 型糖尿病肾病（DKD）的患病率高达
引文 Giuliani L、Pezzella P、Giordano GM、Fazio L、Mucci A、Perrottelli A、Blasi G、Amore M、Rocca P、Rossi A、Bertolino A、Galderisi S 和 Maj M
精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病（1-5）。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响，例如社交、职业和独立生活技能（6-14）。在与疾病相关的方面中，阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素，比阳性症状、混乱和抑郁更为重要（7、9、12、15-21）。阴性症状是精神分裂症的核心特征，它们通常在疾病的不同阶段保持稳定，这在很大程度上导致患者的残疾（15、22-27）。它们可分为两个领域：动机缺陷，包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失，以及表达缺陷，包括情感迟钝和失语症（22、24、28-30）。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分，但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍，并对日常功能产生重大影响（31-35）。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害，例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能（36）。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息（37-40）。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关（28、41-44）。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关，而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域（28）。具体而言，已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路（45）、扣带回-岛叶通路（46）、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路（47）、楔前叶（48）以及内侧前额叶和颞叶通路（49）内的静息态功能连接功能障碍有关，也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体（50）之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关（22、51-53）。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联，结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关（54、55）。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节（41）。
引文
糖尿病在具有并发症的高收入和低收入国家中越来越普遍（1-3）。它可能导致微血管（肾病，视网膜病和神经病）和宏 - 血管并发症（4-6）。除了管理高血糖外，糖尿病患者还需要临床监测和评估其他危险因素，并管理并发症的潜在预测因素（6-8）。糖尿病神经病的发病率正在增加，即使撒哈拉以南非洲人的现有病例相对降低（9）。糖尿病神经病（DNP）是糖尿病最常见的并发症（10，11）。根据在拉丁美洲进行的系统审查，其患病率在2型DM和1型糖尿病中的患病率在7.0％至34.2％之间的范围为34.5％（6）。尽管大约一半的糖尿病患者无症状对于DNP，但大多数患者都会出现麻木，刺痛，疼痛和无力，导致全世界造成残疾的残疾（12-15）。它会因慢性疼痛，跌倒，肢体截肢和足部溃疡而导致的生活质量。DNP的这些表现进一步导致睡眠障碍，焦虑和抑郁（6，10，15）。糖尿病神经病是低收入和高收入国家的全球医疗保健问题（16，17）。估计每30秒在世界某个地方，由于糖尿病神经病而进行下肢截肢（18）。糖尿病神经病是全球施加社会经济负担和残疾的糖尿病并发症的迅速增长（7，19 - 21）。IT占足迹溃疡的80％，50-60％的非创伤肢体截肢（15）。糖尿病患者中糖尿病神经病的汇总患病率在全球22％至46.5％（6）范围内。在非洲和埃塞俄比亚，它分别在22-66％至52.2 - 53.6％之间，分别患有糖尿病神经病（22-24）。由于诊断迟到，筛查和诊断资源的不足，对血糖的控制不佳，健康支出不足，医疗资源短缺以及缺乏质量糖尿病护理的增加，发展中国家的糖尿病神经病的患病率和发生率很高（20，22）。在黑狮医院进行的一项研究表明，糖尿病神经病是主要的糖尿病并发症，
引文 Pepe G, Coco R, Corica D, Luppino G, Morabito LA, Lugarà C, Abbate T, Zirilli G, Aversa T, Stagi S 和 Wasniewska M (2024) 内分泌失调
雷特综合征 (RTT；OMIM ID 312750) 是一种严重的神经发育障碍，几乎只发生在女性身上，主要发生在 6 个月大的婴儿身上 ( 1 )。每 15,000 名新生儿中就有 1 名患有此病 ( 2 )。它是继唐氏综合征之后导致女孩智力障碍的第二大遗传病因 ( 3 )。在 90 – 95% 的病例中，甲基-CpG 结合蛋白 2 基因突变是导致大多数典型 RTT 和较小比例非典型 RTT 的原因。另一方面，具有 Rett 表型的患者会同时患有由细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶样 5 基因 ( CDKL5 ) 突变引起的早发性癫痫 ( 4 )。另一种称为 FOXG1 的基因与非典型 RTT 或 RTT 样表型有关，并且可能表现出保留的功能和特定的临床特征 ( 5 )。 1999 年，首次描述了甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 ) 基因突变。MeCP2 基因编码甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 )，该蛋白与基因的长期沉默有关，并在所有组织中表达 ( 6 )。MeCP2 基因突变主要导致功能丧失，是 RTT（一种影响 X 染色体的疾病）的主要原因 ( 7 )。由于大约 95% 的突变是新生的，因此产前检测和/或 Rett 综合征的遗传咨询通常无济于事。MeCP2 在大脑功能和神经元发育中起着关键作用，无论是在神经元分化开始时还是之后 ( 8 )。RTT 患者一开始看起来都很“健康”。然而，从 6 到 18 个月大的时候，这些儿童会经历早期发育里程碑的退化，运动技能、眼神交流、言语和运动控制能力下降，头部生长减速，并出现明显的重复性、无目的的手部运动 (9)。随着时间的推移，通常会出现一系列神经系统问题，包括焦虑、呼吸问题（呼吸节律失常）和癫痫发作 (10)。RTT 的临床表型高度多变，可分为两大类：典型 (经典) RTT 和非典型 (变异) RTT。典型 RTT 的诊断标准需要一段时间的退化，然后恢复或稳定，并满足所有主要标准（失去有目的的手部技能、失去口语、步态异常和刻板的手部动作）(3)。进一步的表现可以包括自闭症特征、间歇性呼吸异常、自主神经系统功能障碍、心脏异常和睡眠障碍。除了典型或经典的 RTT 外，一些患者可能表现出许多（但不是全部） RTT 临床特征，因此存在“变异型”或“非典型型” RTT（11）。这些包括三种主要变异型：保留言语、早发性癫痫和先天性变异（12）。曲奈肽是目前 FDA 自 2023 年以来批准的唯一一种 RTT 疾病改良疗法，是一种潜在的有效且安全的治疗机会（13）。不同的药物，包括醋酸格拉替雷和右美沙芬，已在小规模临床试验中进行了研究，但效果不显著 ( 14 )。基因疗法目前正处于药物开发阶段，可能带来新的治愈机会 ( 15 )。最初，RTT 被认为是一种纯粹的神经系统病理，但近年来，它已成为一种复杂且
引文：Jayanta Bhattacharya。“近50年来医学及其他学科的发展史”。PriMera Scientific Surgical Resae
版权所有：© 2025 Jayanta Bhattacharya。本文为开放获取文章，根据知识共享署名许可协议发布。该许可协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制本文，但需正确引用原文。
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
引文：Patterson, MR、Cogan, JA、Cassidy, R、Theobald, DA、Wang, M、Scarth, JA、Anene, CA、Whitehouse, A、Morgan, EL 和 Ma
人乳头瘤病毒 (HPV) 是大多数宫颈癌以及日益增多的肛门生殖器癌和口腔癌的病因，其中大多数病例由 HPV16 或 HPV18 引起。HPV 劫持宿主信号通路以促进致癌作用。了解这些相互作用有助于识别 HPV 驱动的恶性肿瘤急需的治疗方法。Hippo 信号通路在 HPV 阳性癌症中起着重要作用，其下游效应子 YAP 发挥促癌作用。相比之下，其旁系同源物 TAZ 在这些癌症中的作用尚不清楚。我们证明 TAZ 以 HPV 类型依赖的方式失调，其机制与 YAP 不同，并通过其他细胞靶点控制增殖。宫颈癌细胞系和患者活检样本的分析显示，TAZ 表达仅在 HPV18+ 和 HPV18 样细胞中显著增加，而 TAZ 敲低仅在 HPV18+ 细胞中降低增殖、迁移和侵袭。HPV18+ 宫颈细胞的 RNA 测序显示，YAP 和 TAZ 具有不同的靶点，表明它们通过不同的机制促进致癌作用。因此，在 HPV18+ 癌症中，YAP 和 TAZ 发挥着非冗余的作用。该分析确定了 TOGARAM2 是一个先前未被表征的 TAZ 靶点，并证明了其在 HPV18+ 癌症中作为 TAZ 介导的增殖、迁移和侵袭的关键效应因子的作用。