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在图形处理单元上检测大型生物网络中有影响力节点的高效并行算法
在生物网络中，某些节点比其他节点更有影响力。最具影响力的节点是那些其消除会导致网络崩溃的节点，而检测这些节点在许多情况下至关重要。然而，当生物网络规模很大时，这是一项艰巨的任务。在本文中，我们设计并实现了一种高效的并行算法，利用图形处理单元 (GPU) 检测大型生物网络中的有影响力节点。所提出的并行算法背后的基本概念是重新设计几个计算量巨大的检测有影响力节点的程序，并将其转化为相当高效的 GPU 加速原语，如并行排序、扫描和缩减。四个局部指标，包括度中心性 (DC)、伴随行为 (CB)、聚类系数 (CC) 和 H 指数，用于衡量节点影响力。为了评估所提出的并行算法的效率，在实验中采用了五个大型真实生物网络。实验结果表明：(1) 与相应的串行算法相比，所提出的并行算法可以实现大约 48 ∼ 94 的加速比； (2) 与在多核 CPU 上开发的基线并行算法相比，所提出的并行算法对于 DC 和 H-Index 的加速比为 5 ∼ 9，而对于 CB 和 CC 的加速比由于度分布不均匀而略慢；(3) 当使用 DC 和 H-Index 时，所提出的并行算法能够在不到 3 秒的时间内检测出由 1.5 亿条边组成的大型生物网络中的影响节点。© 2019 Elsevier BV 保留所有权利。
靶向阿尔茨海默氏症治疗药的异常tau磷酸化
阿尔茨海默氏病（AD）是一种广泛的神经退行性疾病，其特征是进行性记忆和认知能力下降，带来了强大的公共卫生挑战。此重新探讨了AD发病机理中两个关键玩具之间的复杂相互作用：β-淀粉样蛋白（Aβ）和tau蛋白。虽然淀粉样蛋白级联理论长期以来一直在广告研究中占主导地位，但最近的发展引发了有关其中心性的辩论。Aβ斑块和tau nfts是AD中的标志性病理。adu-canumab和lecanemab，靶向Aβ的单克隆抗体，尽管存在争议，但已得到批准，这引起了人们对以Aβ为中心的中间疗法的治疗功效的问题。另一方面，tau特别是其高磷酸化，破坏了微管稳定性，并导致神经元功能障碍。tau的各种翻译后修改将其聚集驱动到NFT中。针对tau的新兴治疗方法，例如GSK-3β和CDK5抑制剂，在临床前和临床研究中都表现出了希望。恢复蛋白激酶和磷酸酶之间的等位基库，尤其是蛋白质磷酸酶-2a（PP2A），是AD治疗的有前途的途径，因为TAU主要受其磷酸化状态的调节。tau特异性磷酸酶的激活为减轻tau病理的潜力提供了潜力。AD药物开发的不断发展的景观强调以tau为中心的疗法和淀粉样蛋白级联假设的重新评估。此外，探索神经炎症的作用及其与Tau病理学的相互作用提出了有希望的研究方向。
文献计量研究
方法：2022 年 7 月 28 日，从 Web of Science 核心合集检索了 2001 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间发表的有关康复机器人主题的报告。文献类型仅限于“文章”和“会议”（不包括“评论”类型），以确保我们对该研究随时间演变的分析具有高度有效性。我们使用 CiteSpace 进行共现和共引分析，并可视化该研究领域的特征和新兴趋势。使用中介中心性和爆发强度等指标来识别具有里程碑意义的出版物。结果：通过数据检索、清理和去重，我们检索到了 2001 年至 2020 年期间出版的关于康复机器人主题的 9287 篇出版物和其中引用的 110,619 篇参考文献。Mann-Kendall 检验的结果表明，与康复机器人相关的出版物数量（P <.001；S t =175.0）和引用数量（P <.001；S t =188.0）均呈现显著的逐年增加趋势。共现结果显示有 120 个类别与康复机器人研究相关；我们使用这些类别来确定研究关系。共引结果确定了 169 个共引集群，这些集群表征了该研究领域及其新兴趋势。最突出的标签是“软机器人技术”（爆发强度为 79.07），它已成为上、下肢康复领域备受关注的主题。此外，任务导向的上肢训练、机器人辅助下肢康复的控制策略以及外骨骼机器人的动力都是当前研究的热门话题。结论：我们的工作为康复机器人的研究提供了深刻的见解，包括其在过去 20 年的特点和新兴趋势，从而为该研究领域提供了全面的了解。
通过联合...融合多视图功能脑网络
摘要：背景：基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）的功能性脑网络（FBN）在识别脑部疾病，如自闭症谱系障碍（ASD）方面显示出巨大的潜力。因此，近年来提出了许多FBN估计方法。现有的大多数方法仅从单一视角对大脑感兴趣区域（ROI）之间的功能连接进行建模（例如，通过特定策略估计FBN），无法捕捉大脑中ROI之间的复杂相互作用。方法：为了解决这个问题，我们提出通过联合嵌入融合多视角FBN，这可以充分利用通过不同策略估计的多视角FBN的共同信息。更具体地说，我们首先将用不同方法估计的FBN的邻接矩阵堆叠成一个张量，并使用张量分解来学习每个ROI的联合嵌入（即所有FBN的共同因子）。然后，我们使用 Pearson 相关性计算每个嵌入 ROI 之间的连接，以重建新的 FBN。结果：使用 rs-fMRI 数据在公共 ABIDE 数据集上获得的实验结果表明，我们的方法优于自动 ASD 诊断中的几种最新方法。此外，通过探索对 ASD 识别贡献最大的 FBN“特征”，我们发现了 ASD 诊断的潜在生物标志物。所提出的框架实现了 74.46% 的准确率，通常优于比较的单个 FBN 方法。此外，与其他多网络方法相比，我们的方法实现了最佳性能，即准确率提高了至少 2.72%。结论：我们提出了一种通过联合嵌入的多视图 FBN 融合策略，用于基于 fMRI 的 ASD 识别。从特征向量中心性的角度来看，所提出的融合方法有一个优雅的理论解释。
![arXiv:2209.13529v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日](/simg/d\d730240faa47ca5024c3571e0d7b1d02fc162902.webp)
arXiv:2209.13529v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日
摘要。连接脑模板 (CBT) 捕获给定脑连接组群中所有个体的共同特征，从而充当指纹。从脑图来自不同神经成像模式（例如功能和结构）和不同分辨率（即节点数）的群体中估计 CBT 仍然是一项艰巨的挑战。这种网络整合任务允许学习跨不同模式和分辨率的丰富且通用的脑连接表示。由此产生的 CBT 可大量用于生成全新的多模态脑连接组，这可以促进下游任务（例如脑状态分类）的学习。在这里，我们提出了多模态多分辨率脑图集成器网络（即 M2GraphIntegrator），这是第一个将给定连接组群映射到中心良好的 CBT 的多模态多分辨率图集成框架。 M2GraphIntegrator 首先利用特定于分辨率的图形自动编码器统一脑图分辨率。接下来，它将生成的固定大小的脑图集成到位于其种群中心的通用 CBT 中。为了保持种群多样性，我们进一步设计了一种新颖的基于聚类的训练样本选择策略，该策略利用最异构的训练样本。为了确保学习到的 CBT 的生物学健全性，我们提出了一种拓扑损失，以最小化真实脑图和学习到的 CBT 之间的拓扑差距。我们的实验表明，从单个 CBT 中，可以生成真实的连接组数据集，包括不同分辨率和模态的脑图。我们进一步证明，我们的框架在重建质量、增强任务、中心性和拓扑健全性方面明显优于基准。
感觉功能受限条件下专业射击运动员射击准备阶段脑网络研究
摘要：射击是一项受心理因素主导的运动项目，在射击瞄准过程中干扰射手的感觉功能将严重影响其心理状态和射击成绩。对30名射击运动员在噪声干扰、弱光及正常条件下射击准备阶段的脑电图测量结果进行记录，采用基于图论的功能连接与脑网络分析方法，探究不同干扰条件下射手射击瞄准过程中脑内神经机制的差异，并比较脑网络特征与射击成绩之间的关系。研究结果表明：（1）噪声干扰下射手β频带平均连接强度和左右颞叶连接强度显著高于其他两种干扰条件下的射手，脑网络表现出更高的全局和局部效率；（2）弱光条件下β频带枕叶区域功能连接强度高于正常条件下的射手。射击过程中左顶叶区域的信息交互也不断增强。（3）另外，两种条件下射手在感觉功能受限的颞叶和枕叶区域的特征向量中心性均低于正常条件下的。这些发现表明，噪声干扰激活了射手脑部的唤醒水平，提高了脑网络的信息处理效率，但同时也增加了脑力负荷。弱光条件下，射手在瞄准时更加注重视觉信息处理，加强了与射击行为无关脑区功能的抑制。视听干扰使得射手脑部与视听感知功能相当的皮层区域在整个脑网络中的重要性低于正常条件下。因此，这些结果揭示了视听干扰对射击准备阶段皮层功能网络的影响，为进一步理解感觉干扰下射击过程的神经机制提供了理论基础。
健康老龄化中脑电图网络连接的年龄相关变化
摘要：新兴研究报告称，功能性大脑网络会随着年龄的增长而发生变化。图论用于了解与年龄相关的大脑行为和功能差异，并使用脑电图 (EEG) 检查区域之间的功能连接。正常衰老对工作记忆 (WM) 状态下的功能网络和区域间同步的影响尚不清楚。在本研究中，我们应用图论来研究衰老对静息状态下网络拓扑的影响以及在执行视觉 WM 任务期间对衰老 EEG 信号进行分类。我们记录了 20 名健康中年人和 20 名健康老年受试者睁眼、闭眼和执行视觉 WM 任务时的脑电图。EEG 信号用于构建功能网络；节点由 EEG 电极表示；边表示功能连接。计算了包括全局效率、局部效率、聚类系数、特征路径长度、节点强度、节点中介中心性和同配性的图论矩阵来分析网络。我们应用了 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 三个分类器对两组进行分类。分析显示老年组的网络拓扑特征显著减少。在睁眼、闭眼和视觉 WM 任务状态下，老年组的局部效率、全局效率和聚类系数显著降低。KNN 在视觉 WM 任务中实现了 98.89% 的最高准确率，并且比其他分类器表现出更好的分类性能。我们对功能网络连接和拓扑特征的分析可以用作探索人类大脑正常与年龄相关的变化的适当技术。
快速参考指南 2024
1 GLP-1 RA / SGLT2i：应按已证实具有血管保护作用的剂量给药。加拿大卫生部未批准用于 1 型糖尿病。2 请参阅加拿大心血管协会 (CCS) 脂质指南，了解其他必要的疗法。如果脂质目标未达到，则调整剂量，例如 LDL-C ≤2.0 mmol/L（非 HDL-C ≤ 2.6 mmol/L，载脂蛋白 B ≤ 0.8 g/L）；或者，患有 ASCVD，LDL-C ≤1.8 mmol/L（非 HDL-C ≤2.4 mmol/L，apo B ≤0.7 g/L）3 应以已证明具有血管保护作用的剂量给予 ACE 抑制剂或 ARB（例如，培哚普利 8 mg 每日一次 [EUROPA 试验]、雷米普利 10 mg 每日一次 [HOPE 试验]、替米沙坦 80 mg 每日一次 [ONTARGET 试验]）。4 ASA 不应常规用于糖尿病患者心血管疾病的一级预防。ASA 可用于二级预防。如果不耐受 ASA，可考虑使用氯吡格雷。5 吸烟；血脂异常（使用脂质调节疗法或有记录表明未经治疗的 LDL ≥3.4 mmol/L 或 HDL-C 男性 <1.0 mmol/L 和女性 <1.3 mmol/L，或甘油三酯 ≥2.3 mmol/L）；或高血压（使用降压药或未经治疗的 SBP ≥140 mm Hg 或 DBP ≥90 mmHg）；中心性肥胖 6 患有 2 型糖尿病的成人 7 TC > 5.2 mmol/L、HDL-C < 0.9 mmol/L、高血压、白蛋白尿、吸烟
检查中的效果 - 行为效果 -
摘要本研究研究了认真度，感知的行为控制，购买意图以及对可持续标记产品的行为之间的关系和调解效应。使用横断面调查设计和自我报告的数据，该研究采用统计方法来分析这些关系。这些发现验证了H1至H7的假设，揭示了研究变量之间的显着直接和中介作用。结果强调，认真度通过感知到的行为控制和购买意图的中介作用对购买行为产生积极影响。从实际的角度来看，营销人员和政策制定者可以通过针对性的教育，透明的沟通以及改善可持续产品的可访问性来促进消费者的认真和感知的行为控制，从而增强可持续的购买行为。这项研究提供了对多步骤过程的宝贵见解，通过这种过程，尽职尽责，驱动了可持续的购买行为，强调了感知到的行为控制和购买意图的关键作用。关键字：可持续的标签，包装，感知的行为控制，认真度，购买意图，购买行为介绍（SYAFIQ）对可持续性的上升重视极大地影响了消费者的行为，促使人们向标记为可持续性的产品转变（Sharma，2021）。这一趋势强调了了解促使个人更喜欢这些产品而不是常规替代品的心理和行为因素的必要性。2021）。在各种人格特质中，良心性，五大人格特质的维度已成为亲环境行为的关键预测指标（Akhtar，2022）。以责任感，组织和目标行为而闻名的认真个人倾向于表现出对购买可持续产品的更强有力的承诺（Khan等人
研究论文：基于皮质厚度的半球大脑形态网络中的性别相关和半球效应
目的。本研究通过基于皮质厚度的大脑结构协方差网络（即半球形态网络）计算得出图形指标的性别差异。方法。使用从人类连接组计划 (HCP) 中检索到的 285 名参与者（150 名女性，135 名男性）的 T1 加权磁共振成像扫描，为每个参与者构建半球形态网络。在这些半球形态网络中，两个不同大脑区域在皮质厚度值分布模式方面的相似度（Jensen - Shannon 散度）被定义为连接两个不同大脑区域的网络边的权重。在计算和总结全局和局部图形指标之后（跨网络稀疏度级别 K = 0: 10 - 0: 36），得出这些图形指标的不对称指数。结果。半球形态网络满足小世界性和全局效率，网络稀疏度范围为 K = 0 : 10 – 0 : 36 。不对称指标的组间比较（女性与男性）显示，对于归一化聚类系数、归一化特征路径长度和全局效率的全局指标，不对称的方向性相反（向左与向右）（所有 p < 0 : 05）。对于局部图形度量，男性扣带回-顶上回的节点效率向右不对称性大于女性，女性颞极的度中心性向左不对称性大于男性，直肠回的度中心性在女性（向右）和男性（向左）的半球间不对称性方向相反（所有 p < 0:05）。结论。由于皮质厚度分布与其他大脑区域的相似性，男性和女性的扣带回、顶上回、颞极和直肠回的半球间不对称模式不同。因此，在未来的大脑形态和大脑结构协方差网络研究中，必须考虑性别与半球相互作用的可能影响。