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几何特征模脑指纹及其与青少年的纵向关联
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2024年8月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607260 doi：biorxiv preprint
指纹作为精神分裂症的预测因素：一项深度学习研究
1 Fidmag GermansHospitalàriesReesarch源泉，西班牙巴塞罗那； 2西班牙马德里的卡洛斯三世健康研究所心理健康网络（CIBERSAM）生物医学研究中心； 3西班牙巴塞罗那的贝尼托·门尼复杂的援助； 4西班牙马德里的Carlos III健康研究所（Investén-ICIII）的医疗保健研究部门； 5医院姐妹社会健康中心，西班牙帕伦西亚； 6西班牙巴塞罗那市Mare dedéudeLaMercè医院； 7 Padre Menni，西班牙桑坦德； 8西班牙桑坦德大西洋欧洲大学； 9医院姐妹协助综合大楼，西班牙马拉加；西班牙纳瓦拉市潘普洛纳市的10个精神病学诊所Padre Menni； 11贝尼托·门尼（Benito Menni）援助综合大楼，西班牙马德里市的塞姆波兹洛斯；西班牙马德里的圣米格尔医院诊所12；西班牙巴塞罗那Martorell的Sagrat Cor医院13； 14 Aita Menni，Mondragón，巴斯克国家； 15西班牙扎拉戈萨的卡门神经精神病中心圣母；西班牙西班牙省16位医院姐妹； 17西班牙巴塞罗那大学的生态学进化生物学系，生态学环境。
气候变化对非洲儿童疟疾的历史指纹和未来影响
气候变化带来的与健康相关的风险呈指数增长1，但直接对人类对气候影响的健康结果的直接归因仍然存在挑战-16 ING 2,3。在这里，我们利用了50,425次人口调查4至17的综合数据集调查了被人为引起的气候变化是否增加了整个撒哈拉以南非洲的儿童18 Hood疟疾的负担。在历史数据中，我们发现患病率19显示了对温度和极端降水的强烈反应，这与以前的经验和流行病学工作的20种期望一致。将His-21曲曲子的气候重建与反事实模拟进行比较，而没有人为22气候强迫，我们发现，自1901年以来，人类造成的气候变化已经弥合了人类造成的气候变化的总体损害率23，这损害了儿童疟疾的总体流行。我们估计，到2014年，人为引起的气候变化平均每10万名2至10岁的儿童平均有25例过剩的疟疾，而南非和东非的高海拔高26例，较凉爽的地区较高的地区较高的27次增长。在未来的气候变化下，我们预计温度升高28可以加速消除西部和中部非洲的疟疾，那里的29个现今负担最高，平均总体降低了94次（低绿色30室内气体排放，SSP1-rcp2.6），SSP5-SSP5-SSP5-rc5-rcp8.5-rcp8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rcp8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rcp8.5-rc8.5）世纪。我们的研究解决了35年关于气候36变化的第一个可疑健康影响之一数十年的辩论，并为未来的工作提供了衡量其真正全球负担的模板。37但是，我们32发现，将未来的全球变暖限制为2°C以下（SSP1-RCP2.6），而33 3°C（SSP2-RCP4.5）可以防止南部非洲的平均505例过量病例，34和33个过量案例，在东非，每100,000名儿童，每100,000名儿童，每100,000名儿童均为2100。
糖尿病中的免疫指纹：眼表和视网膜炎症
摘要：糖尿病是一个普遍的全球健康问题，与显着的发病率和死亡率相关。糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的众所周知的炎症性，神经血管并发症，是在工作年龄成年人中发达国家可预防失明的主要原因。然而，糖尿病眼睛的眼表成分也因不受控制的糖尿病而受到损害的风险，这种糖尿病通常被忽略。糖尿病患者角膜角膜的炎症变化表明，炎症在糖尿病并发症中起着重要作用，就像在DR中一样。眼睛的免疫特权限制了免疫和炎症反应，角膜和视网膜具有复杂的先天免疫细胞网络，可维持免疫稳态。然而，糖尿病中的低度炎症会导致免疫失调。本文旨在概述和讨论糖尿病如何影响眼部免疫系统的主要成分，具有免疫功能的细胞和炎症介质。通过了解这些影响，可以开发潜在的干预措施和治疗方法来改善糖尿病患者的眼部健康。
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。
部分地方茄子基因型的分子表征和 DNA 指纹分析
1207，孟加拉国 电子邮件：kashpia_tas@live.com 摘要 — 收集和表征地方基因型和地方品种是任何作物改良计划的先决条件。分子多样性和 DNA 分析显示了任何作物的确切基因蓝图。因此，该实验旨在确定一些地方茄子基因型及其野生近缘种之间的分子多样性和多态性，以供未来的育种计划使用。该实验在孟加拉国达卡的 Sher-e-Bangla 农业大学生物技术实验室进行，使用了 25 种茄子地方品种和 2 种野生近缘品种（Solanum sisymbriifolium 和 S. villosum），以研究这些基因型的分子多样性和 DNA 指纹。五个众所周知的 SSR 引物（EPSSR82、smSSR01、EM114、EM120 和 smSSR04）用于基因型的分子表征。分离出具有 27 种基因型的优质 DNA，并使用这些引物进行 PCR 扩增。扩增的 DNA 片段通过 2% 琼脂糖凝胶显影，并通过 POWERMAKER（版本 3.25）和 NTSYS-PC（版本 2.2）分析数据。总共产生了大约 10 个不同的等位基因，每个基因座的范围为 1 至 3 个等位基因，平均为 2.0 个等位基因。在引物 EPSSR82 和 smSSR01 中观察到了最多的多态性带数（2）。SSR 标记的多态性信息含量 (PIC) 范围为 0.37 至 0.67，平均值为 PIC = 0.54。基因多样性范围从 0.49（smSSR01）到 0.72（EPSSR82），平均值为 0.61。 UPGMA 方法将 27 种基因型分为两个主要簇（I 和 II）。在这些簇中，野生种 Solanum villosum 属于亚簇（IIb），显示出与其他品种的明显差异。另一方面，野生种 Solanum sisymbriifolium 与 13 种地方茄子基因型形成同一簇，显示出密切的亲缘关系。在 25 种地方茄子种质及其野生近缘种中鉴定了分子多样性和 DNA 分析。
单个CSPBBR3纳米晶体中量子限制的光谱指纹
每个生命周期步骤对总GWP的影响取决于研究中所包含的步骤。通常，生产分解为2个子步骤，这是原材料提取和电池的产生（[9] - [12]），或者是整体考虑的（[13]，[14]）。对于寿命末而存在相同的现象：可以将其整体思考或分解为2个步骤，它们正在回收和终止寿命。使用阶段包括用于电池操作，维护和电池更换的电力（[8]，[13]，[14]）。在这些步骤之间，研究了不同的运输路径：第一个是制造步骤之间的运输（[9]，[14]），第二个是生产地点和车辆组装现场之间的运输（[5]，[15]）。
婴儿期功能连接组指纹的存在及其数月内的稳定性
功能连接组指纹是一组个体化的大脑功能连接模式，能够区分不同个体。尽管它已在青少年和成人中得到证实，但尽管它在识别可能反映不同行为表型的内在连接组模式的起源方面具有重要意义，但这种个体化模式是否存在于婴儿期却很少被研究。为了填补这一知识空白，利用纵向高分辨率结构和静息态功能磁共振成像数据集，包括 104 名人类婴儿（53 名女性）的 806 次纵向扫描（年龄，16 – 876 天）和婴儿特定的功能分区图，我们观察到大脑功能连接组指纹可能自婴儿期就存在，并在早期大脑发育的数月内保持稳定。具体而言，通过使用；5% 的选定功能连接，我们实现了；78% 的个体识别率，而没有连接选择的最佳识别率为 60%。额顶叶网络被认为是成人功能连接组指纹中最有贡献的网络，尽管人们普遍认为它在儿童时期发展迅速，但它在婴儿中仍然保持着优势。功能连接组指纹的存在和稳定性在相邻年龄组中得到进一步验证。此外，我们发现婴儿额顶叶网络在预测个体早期学习综合得分方面可以达到与全脑连接组类似的准确度，这再次与成人的观察结果相似，并突出了功能连接组指纹与认知表现的相关性。这些结果首次表明，每个个体在早期大脑发育过程中可能保留一个独特而稳定的功能连接组标记。
国际刑警组织关于指纹、面部和生物特征信息交换数据格式的实施
10.100. EFS Deltas（XML）- DEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 10.107. 位置不确定度半径 - RPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342