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成人斑马鱼中的全脑映射和新型储罐测试的功能性脑网络的识别
研究文章：方法/新工具| Novel Tools and Methods Whole-brain mapping in adult zebrafish and identification of the functional brain network underlying the novel tank test https://doi.org/10.1523/ENEURO.0382-24.2025 Received: 30 August 2024 Revised: 10 January 2025 Accepted: 13 January 2025 Copyright © 2025 Rajput et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
生成人工智能的应用利用非结构化临床数据加速炎症性肠病研究
“提取以下信息：临床历史记录的半脱落清单190陈述，每个陈述描述了患者历史记录中的发现，包括任何诊断。只有191个包括明确提及“临床病史”或患者病史的部分。如果192中的任何历史提及为负，则否定应包括在每个陈述中，例如，193年“克罗恩斯或加州大学的历史没有任何历史”应成为“克罗恩病的史无前例”，“没有194个溃疡性结肠炎的历史”。195
2025年起步使用生成人工智能
• 准确性：人工智能可能生成虚假、有偏见或不正确的内容。因此，家谱社区成员会通过其他记录验证信息的准确性，并确认人工智能生成内容的可靠来源。• 披露：承认人工智能的使用可以增强信任。因此，家谱社区成员会根据情况披露人工智能对内容的创建或修改产生实质性影响的情况。• 隐私：人工智能的使用可能导致意外的数据泄露，使私人信息面临被公开的风险。因此，家谱社区成员在使用人工智能时会采取合理措施保护私人信息。• 教育：人工智能的使用带来了新的机遇和风险。因此，家谱社区成员需要学习人工智能相关知识，以最大限度地发挥其优势，并将其对工作的风险降至最低。• 合规：遵守法律和合同义务对于人工智能的道德使用至关重要。因此，家谱社区成员在使用或创建人工智能工具时，应遵守合同、服务条款、知识产权法和数据隐私法规。https://craigen.org/
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
成人心脏手术数据库每月网络研讨会
我发现患者的病例混合在区域内相似。当您查看可能针对某个地区的质量计划时，这一点很重要。，作为数据经理，我的外科医生总是问我：“ XYZ医院在街道/州/边界上有3颗星，如果这样做，他们是否会分享自己的工作不同，以便我们可以尝试一下”。如果您属于区域群体，则此问题变得易于回答，因为您直接与XYZ Hospital的数据经理建立联系，并且该人通常更愿意为您提供帮助。此外，当您的州或地区没有质量协作时，区域团体特别有用。
早期逆境与成人大脑的预期价值信号较低有关
抽象背景：假定早期不良经历会影响奖励学习和决策的基本过程。然而，在逆境中调查这些电路的计算神经影像学研究稀疏，仅限于在青少年样本中进行的研究，从而使长期效应未经探索。方法：使用纵向出生队列研究的数据（n = 156; 87女性），我们研究了逆境与奖励学习的计算标记之间的关联（即期望值，预测错误）。在33岁时，所有参与者都完成了功能性磁共振成像 - 基于被动回避任务。心理病理学测量。我们应用了主成分分析来捕获7种逆境度量的常见变化。由此产生的逆境因素（因子1：产后心理逆境和产前孕产妇吸烟；因子2：产前孕产妇的压力和产科逆境；因素3：较低的孕产妇刺激）与核心奖励网络中的心理病理学和神经反应相关联。结果：我们发现，主要由较低母体刺激告知的逆境维度与右壳核，右核核核和前扣带回皮质的较低的期望值表示有关。右核中编码的期望值进一步介导了这种逆境维度与心理病理学之间的关系，并预测了在COVID-19大流行期间较高的撤离症状。结论：我们的结果表明，护理人员环境中的早期不良经历可能对奖励相关的大脑区域中的奖励学习具有长期的破坏作用，这可能与次优决策有关，从而增加了心理病理的脆弱性。
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经学过程中的细胞种群动力学：保留
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经性过程中的细胞种群动力学：剩下的未知数。海马，33（4）：402-411。doi：https：//doi.org/10.1002/hipo.23475
生成人造时代的可持续就业能力...
系统旨在基于数据生成新输出的系统对系统进行了培训（Gozalo-Brizuela＆Garrido-Merchan，2023年）。自2022年下半年发布研究预览以来，Chatgpt吸引了许多人（他们没有故意生活在岩石下）的注意力，其能力能够写出几乎所有内容的信息，从烤蛋糕到埋葬尸体。根据Openai的说法，美国大约80％的劳动力可能至少有10％的工作任务受到引入诸如ChatGpt之类的生成AI系统的影响。更重要的是，随着生成AI的实施，在美国所有工作任务中约有15％可以在相同质量的水平上更快地完成（Eloundou等，2023）。正如美国进行的研究很容易被概括为世界其他地区（是的，这是讽刺），因此生成AI的兴起对全球工作实践和政策提出了令人着迷的挑战（Dwivedi等，2023； Hacker等，2023）。研究已经开始揭示生成AI系统对生产率的利益影响（Brynjolfsson等，2023； Noy＆Zhang，2023），但这种变化对就业能力的影响尚待观察。因此，作为其未来就业能力的一个人，可能会受到Chatgpt和其他生成AI系统的实施影响，我觉得这与任何人一样，对生成AI对可持续就业能力的含义的影响也是如此。在开始之前，我应该提到我绝不是可持续就业能力的专家。因此，为了确保我们都在同一页面上，我介绍了以下Chatgpt生成的可持续性定义（图1），这是“员工在职业生涯中保持生产力和可就业的能力。”我知道，这种定义可能不是最全面的（尽管如此，但现有的定义都不是），但是出于这种gom的目的，它会做到。
具有药物遗传学见解的药代动力学建模和模拟支持治疗性药物监测与成人HSCT中骨髓性升压的相关性
1儿科，妇科和妇产科系，CANSEARCH研究平台，儿科肿瘤学研究平台，瑞士日内瓦大学，日内瓦大学，日内瓦大学医学院2蒙佩利·埃雷恩·亚历山大·格罗顿迪克（Imim），CNRS，UMR 5149，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国5149，法国5149，临床药理学和毒理学部，部门巴塞尔，巴塞尔，瑞士和巴塞尔大学，瑞士巴塞尔大学8血液学分部，骨髓移植单元，日内瓦大学医院，日内瓦大学医院和医学院，瑞士日内瓦大学医学肿瘤学和血液学系9日内瓦大学医学肿瘤学和血液学系，瑞士苏里奇，瑞士，瑞士，瑞士学院10级，船长学院。瑞士Aarau 11儿科肿瘤学和血液学分校，瑞士日内瓦大学日内瓦医院妇女，儿童和青少年系