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社论：与急性和慢性病毒疾病相关的神经炎症和神经变性预后的生物标志物
许多RNA和DNA病毒表现出神经脱落特性，并且可能与急性或慢性神经系统表现有关（Debiasi和Tyler，2004）。因此，引起中枢神经系统（CNS）疾病的病原体的快速鉴定至关重要，预后的生物标志物对早期疾病管理和对治疗性干预措施有帮助。然而，研究与病毒感染有关的神经退行性和神经蛋白的流动过程的生物标志物，由于实验模型的数量有限，在访问人类中枢神经系统中的多项培养，并且通常可用的脑组织可用（Rauf等人，20222年）。在研究由病毒感染触发的神经退行性疾病时，应考虑许多因素。可能引起中枢神经系统感染的因素是病毒接种物，这常常被忽略。例如，小鼠模型仅在感染高剂量的黄热病病毒（YFV）时会出现神经系统症状，这表明某些血浆YFV浓度对于神经浸觉是必需的（Douam等，2017）。一方面感染的途径也至关重要。神经细胞可以直接暴露，例如嗅觉细胞，如人类β-核可纳病毒所述（Desforges等，2014）。此外，神经元可以通过神经元到神经元转移感染，如疱疹和狂犬病病毒所示（Ugolini，2011年）。某些病毒可能是高度神经性到未成熟的中枢神经系统的神经性，例如寨卡病毒（Garcez等，2016; Schuler- Faccini et al。，2016）。此外，感染部位也可能是症状发展的关键。最后，神经元绕过血脑栓（BBB），例如通过感染BBB内皮细胞感染或在“ Trojan马”策略中感染白细胞的迁移，如Nipah Virus（Mathieu等2008），htlv-1（AFN），如nipah virus eT。蓝色病毒（Maximova and Pletnev，2018年）。从这个意义上说，莎（Sha and Chen）在重庆三大大学（Chonging Three Gorges University）
基准对囊性纤维化变体的字母固定致病性预测
对囊性纤维化变体的字母敏感性致病性预测Eli Fritz McDonald 1,2，Kathryn E. Oliver 3,4，Jonathan P. Schlebach 5，Jens Meiler 1,2,6,7**生物学，范德比尔特大学，纳什维尔，田纳西州37240，美国3美国埃默里大学医学院儿科学系，亚特兰大，佐治亚州30322，美国4囊性纤维化和航空疾病中心，亚特兰大和埃默里大学的儿童医疗保健，亚特兰大大学，亚特兰大，亚特兰大，加利福尼亚州30322，美国5个部门。范德比尔特大学药理学，纳什维尔，田纳西州纳什维尔37240，美国7莱比锡大学药物发现研究所，莱比锡大学，莱比锡，萨克斯04103，德国8号，8 8日，纳什维尔大学生物科学系，纳什维尔，田纳西州37235，美国37235作者：JM（jens@meilerlab.org），lp（lars.plate@vanderbilt.edu）囊性纤维化跨膜电导调节剂基因（CFTR）中的摘要变体导致囊性纤维化 - 一种致死性自身骨膜衰减障碍。在CFTR蛋白中改变单个氨基酸的错义变体是最常见的囊性纤维化变体之一，但是迄今为止，用于准确预测错义变体的分子后果的工具已限制为迄今为止。字母启示（AM）是一项新技术，可预测基于双重学识料蛋白质结构和进化特征的错义变体的致病性。在这里，我们评估了AM预测CFTR错义变种的致病性的能力。AM预测总体CFTR残基的致病性很高，从而在CFTR2.org数据库的CF变体上产生了高的假阳性率和公平分类性能。AM致病性评分与CF患者的致病性指标适度相关，包括汗液氯化物水平，胰腺功能不全率和铜绿假单胞菌感染率。相关性也与CFTR运输和体外折叠能力相关。相比之下，AM分数与CFTR通道功能在体外良好相关 - 尽管在训练过程中缺乏此类数据，但表明双重结构和进化训练方法学习了重要的功能信息。跨指标表明AM的不同性能可能会确定CFTR中的多态性是否是隐性CF变体，但无法区分机理效应或病理生理学的性质。最后，AM预测提供了有限的实用性，以告知CF变体的药理响应，即Theratype。开发新方法以区分CFTR变体的生化和药理学特性，仍然需要完善新兴精度CF治疗剂的靶向。
临床蛋白质组学中的多模式学习：使用化学信息增强抗菌抗性预测模型
1经验推理系，麦克斯·普朗克智能系统研究所，马克斯 - 普朗克 - 环4，图宾根72076，德国2 Bio3-Giga-r医学基因组学，Lie'ge University of lie'ge de l'Hoˆpital University of de l'Hoˆpital 11，layge Gege 4000，Belgium 3 Eth Ai Center，Eth eTh Zu Zu'rich and Zu'rich and Zu'rich and Zu Zu's＆Zu Zu easssse 5研究小组统计遗传学，麦克斯·普朗克精神病学研究所，克雷佩林斯特拉斯特拉赛10，穆恩80804，德国5信号理论与通信系，卡洛斯·卡洛斯三世大学，莱根大学，莱根28911，西班牙6，西班牙6，6 6号，Zurich4058。 （SIB），Amphipoˆle，Quartier Unil-Sorge，Lausanne 1015，瑞士8机器学习与系统生物学系，Max Planck生物化学研究所，Martinsried，Martinsried 82152，德国 *相应的作者。生物系统科学与工程部，瑞士巴塞尔4058号Eth Zurich。电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B. ） ）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.） †同等贡献。 副编辑：Pier Luigi Martelli电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B.）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.）†同等贡献。副编辑：Pier Luigi Martelli
用布鲁顿的酪氨酸激酶抑制剂治疗的患者的抗血栓性预防
ibrutinib均由欧洲药品局（EMA）批准以下血液学适应症：1）作为单一药物，用于治疗成年患者的复发或难治性地幔细胞淋巴细胞（MCL）； 2）作为单一药物或与利妥昔单抗或obinutuzumab或venetoclax结合使用，用于治疗先前未经治疗的慢性淋巴细胞性白血病（CLL）的成年患者； 3）作为单一药物或与Bendamustine和Rituximab（BR）结合使用，用于治疗至少接受过一种先前治疗的CLL的成年患者； 4）作为一种犯罪药物，用于治疗成年患者Waldenström的巨型球蛋白血症（WM），这些患者至少接受过一种先前的治疗，或者在对不适合化学免疫疗法的不适合使用Rituximab结合使用Rituximab的患者的一线治疗中，以治疗患者患有WM的患者。Acalabrutinib获得批准：1）作为单一疗法或与Obinutuzumab结合使用，用于治疗先前未经治疗的慢性
微心心脏生理的慢性预应力调节
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月29日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.28.568627 doi：Biorxiv Preprint
婴儿早期的增长驱动最佳的大脑功能连通性，该连通性预测了童年后期的认知灵活性
Growth in early infancy drives optimal brain functional connectivity which predicts 1 cognitive flexibility in later childhood 2 3 Short title: Early growth predicts brain networks development 4 5 Chiara Bulgarelli 1,2 , Anna Blasi 2 , Samantha McCann 3,4 , Bosiljka Milosavljevic 5,6 , Giulia 6 Ghillia 3 , Ebrima Mbye 4 , Ebou Touray 4 , Tijan Fadera 4，Lena Acolatse 4,8，Sophie E. Moore 3,4、7 Sarah Lloyd-Fox 5，Clare E. E. E. E. Elwell 2，Adam T. Eggebrecht 9和Bright Study Team 10 8 9 1大脑与认知发展中心，英国伦敦伯克贝克，英国伯克贝克。10 2伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系，英国11。12 3英国伦敦国王学院妇女和儿童健康部。13 4医学研究委员会部门伦敦卫生学院的冈比亚和热带14医学，冈比亚。15 5英国剑桥大学心理学系。16 6英国伦敦皇后大学生物学和实验心理学学院。17 7英国利物浦大学妇女和儿童健康系。18 8营养创新食品与健康中心，生物医学学院，爱尔兰Ulster 19大学。20 9美国圣路易斯华盛顿大学医学院Mallinckrodt放射学院，21。22 10 Bright Team（按字母顺序）：Muhammed Ceesay，Kassa Kora，Fabakary，Fabakary 23 NJAI，Andrew Prentice，Mariama Saidykhan。24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 Corresponding Author : 42 Dr. Chiara Bulgarelli 43 Email: c.bulgarelli@bbk.ac.uk 44 Address: Centre for Brain and Cognitive Development 45 Department of Psychological Sciences 46 Birkbeck, University of London 47 Malet Street 48 London, WC1E 7HX (UK) 49
季节性预测的摘要评估-Uerotempest
在2009年的ENSO和QBO的一年中，在每年的这个时候处于类似的状态（到现在），而现在大西洋SST比现在要热得多，但它们至少表现出正异常，尽管比目前的情况要小得多。欧洲天气到2009年11月至2009年1月，总体上的特征是北到南梯度，其温度低于平均温度，较轻的西风和低于欧洲 /斯堪的纳维亚半岛遥远的降水量低于平均降水量，逐渐变暖，潮湿，比平均风度较高。与其他大多数候选模拟年份共同，在NDJ 2009期间没有显着的欧洲风暴事件。但是，从12月中旬开始，欧洲大部分地区确实开始经历重大的冻结条件。
基准的机器学习方法用于癌症的合成致死性预测
合成致死性（SL）是一种遗传相互作用，当两个基因中的缺陷导致细胞死亡时发生，而单个基因中的缺陷则不会。靶向在癌症中突变的基因的SL伴侣可以选择性地杀死肿瘤细胞。用于SL筛查的传统湿lab实验是资源密集的。因此，已经开发了许多计算方法来虚拟筛选SL基因对。这项研究基准了用于SL预测的最新机器学习方法，包括三个矩阵分解和八个深度学习模型。我们使用各种数据拆分方案，负样本比例以及分类和排名任务的负抽样方法来仔细检查模型性能，以评估模型的通用性和鲁棒性。我们的基准分析了模型之间的性能差异，并强调了数据和现实情况的重要性。最后，我们建议将来以预测能力和解释性来改善SL发现的机器学习方法的未来方向。
抗生素耐药性，药物靶标，细菌致病性和毒力以及抗生素获取和负担能力对新生儿败血症的结局的影响：一种国际微生物学和药物评估前瞻性预期（Barnards）
引用张，F。（2023年11月7日）。对高级微颗粒和新实体的相互作用进行建模。摘自https://hdl.handle.net/1887/3656647
妊娠糖尿病女性预测性血糖监测的长期短期记忆方法
摘要：妊娠糖尿病（GDM）是糖尿病的亚型，在预疾病期间发展。在健康的生理范围内管理血糖（BG）可以减少妊娠糖尿病女性的临床并发症。这项研究的目标是（1）开发具有长期短期记忆（LSTM）复发性神经网络模型的基准葡萄糖预测模型，使用从GDM-Health平台收集的时间序列数据，（2）将预测准确性与已发表的结果进行比较，（3）表明，（3）表明，优化的临床审查时间可在降低水平测试的潜在范围内，以降低测量的效果，以降低整体数量的测试和启发。在三种不同的预测方案下，总共使用了1110名患者的1110名患者的190,396 bg读数：BG读数7天，以预测接下来的7或14天14天，以预测14天。Our results show that the optimized BG schedule based on a 7-day observational window to predict the BG of the next 14 days achieved the accuracies of the root mean square error (RMSE) = 0.958 ± 0.007, 0.876 ± 0.003, 0.898 ± 0.003, 0.622 ± 0.003, 0.814 ± 0.009 and 0.845 ± 0.005 for the after-breakfast,后午餐，餐后，早餐前，午餐前和餐前预测。这是第一个机器学习研究，它提出了优化的血糖监测频率，该研究是根据血糖预测的准确性来监测接下来14天的7天。总而言之，堆叠的LSTM模型是捕获时间序列数据模式的有前途的方法，从而准确地预测了BG水平。此外，与使用连续的葡萄糖监测（CGM）读数相比，我们提出的基于纤维葡萄糖测试的模型的准确性与预测准确性相当。使用常规纤维化葡萄糖收集的深度学习模型是针对妊娠糖尿病女性的BG监测的一种有希望，可预测和低成本的解决方案。