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新辅助免疫疗法对微卫星不稳定性高（MSI-H）胃癌患者的有效性
1。纳帕尔科夫州预算医疗机构化学疗法部，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学），圣彼得堡，罗斯2.纳帕尔科夫州预算医疗机构腹部外科系，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，罗斯3.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业医疗服务的实用中心（肿瘤学），圣彼得堡，罗斯4.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医学护理（肿瘤学）实用中心，圣彼得堡，罗斯5.Napalkov国家预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业类型医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，RUS 6。Napalkov国家预算医疗机构放射学系，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）实用中心，圣彼得堡，RUS 7。纳帕尔科夫州预算医疗机构医疗和放射治疗部，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，罗斯8.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业医疗服务的实用中心（肿瘤学），圣彼得堡，RUS
AI和医疗保健算法对...
摘要：目的：人工智能（AI）技术为医学带来了许多好处，在该领域中应用AI的重要性不可忽视。在本文中，我们面临着道德考虑因素和挑战，AI的道德和负责任的整合可以将患者护理带到新的高度，从而带来更好的结果，更大的可及性，最终是一个以患者为中心的医疗保健系统。设计/方法论/方法：综合方法已用于评估医疗保健中人工智能的出现，具有转变治疗和患者经验的巨大希望。发现：从改进的诊断和个性化护理到简化的管理过程和远程患者监控。本研究论文确定，AI驱动的创新有可能彻底改变医疗保健局势。实践含义：事实证明，AI不仅具有提高医疗保健质量和效率的潜力，而且还可以为患者创造更人性化的个人体验。独创性价值：虽然AI技术为医学带来了许多好处，但伦理在该领域的应用中越来越重要。有必要为使用患者数据，隐私和安全性以及对AI做出的决定的责任制定明确的准则。关键词：人工智能，远程医疗，医学算法，卫生法，Covid-19。JEL代码：I12，I18，K32，K38。纸质类型：研究文章。
个性化算法对AI增强虚拟购物助理中消费者参与和购买行为的影响
算法越来越多地用于以消费者为导向的决策，并了解客户对他们的反应至关重要。这项研究基于自决理论，旨在确定影响消费者决策的AI算法变量。这些可以通过提高客户忠诚度来改善消费者的乐趣，参与和增加收入。在线购物涉及通过五个阶段的过程通过Internet进行购买。人工智能通过提供量身定制的体验和见解来彻底改变客户参与。生成和对话性AI可以生成产品建议，而AI驱动的系统为企业和消费者提供了优势，提高销售额和客户满意度以及优化购物过程。该研究使用社会交流理论（集合）和服务为主导逻辑（SDL）来研究AI驱动的技术如何通过提供个性化建议和快速服务来使消费者受益。
PS YC HEN CO DE 2 评估样本细胞反卷积方法对人类大脑转录组数据的性能和应用
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达，但它们的性能和生物学应用仍未被探索，特别是在人脑转录组数据中。在这里，使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示，dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳，而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型，通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明，decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制，为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。
化学疗法对正常血细胞的长期作用
图2 |正常和化学疗法暴露的血细胞中的突变负担和突变信号。a，正常（蓝色）年龄（年龄）的单个基本替代负担和四种化疗（红色）个体，具有最高的indel负担。盒子表示中位数和四分位间范围，晶须表示最小值和最大值，点代表外围值。蓝线代表了未暴露的个体突变负担的年龄的回归，其阴影为95％。b，如a中的数据描述，但y轴在2000个单碱基取代处被切断，以更好地可视化大多数数据。c，使用HDP从正常和化学疗法暴露的HSPC菌落的完整数据集中提取的突变特征和大量成熟血细胞亚群的双工测序。
文章类型：原始研究如何引用本文：Feitosa，M。和Mosconi，M。（2022）。社交媒体算法对品牌Visib
本研究旨在探讨社交媒体算法如何影响品牌知名度和新企业的客户参与度，确定这些业务面临的关键策略和挑战。这项定性研究采用了半结构化访谈来收集来自18名参与者的深入见解，包括创始人和社交媒体经理。使用目的抽样选择参与者，以确保与研究的重点相关。使用NVivo软件对访谈进行了转录和分析，并在15次访谈后实现了数据饱和。主题分析是为了确定与社交媒体算法，品牌知名度和客户参与度有关的经常出现的主题和子主题。 分析中出现了三个主要主题：算法对品牌知名度，通过社交媒体的客户参与以及利用算法的挑战的影响。 在这些主题中，子类别包括平台特异性算法更改，内容优化技术，帖子的时间和频率，与算法功能，参与策略，内容个性化，影响者协作，资源分配，平台依赖性，知识差距和数据隐私问题的互动。 参与者强调需要持续适应算法变化，有效的内容策略以及个性化的参与策略，以增强可见性和参与度，同时还面临着诸如资源限制和维持道德实践之类的重大挑战。 关键字：社交媒体算法，品牌知名度，客户参与，新企业，社交媒体营销，内容优化，数字营销策略。主题分析是为了确定与社交媒体算法，品牌知名度和客户参与度有关的经常出现的主题和子主题。分析中出现了三个主要主题：算法对品牌知名度，通过社交媒体的客户参与以及利用算法的挑战的影响。在这些主题中，子类别包括平台特异性算法更改，内容优化技术，帖子的时间和频率，与算法功能，参与策略，内容个性化，影响者协作，资源分配，平台依赖性，知识差距和数据隐私问题的互动。参与者强调需要持续适应算法变化，有效的内容策略以及个性化的参与策略，以增强可见性和参与度，同时还面临着诸如资源限制和维持道德实践之类的重大挑战。关键字：社交媒体算法，品牌知名度，客户参与，新企业，社交媒体营销，内容优化，数字营销策略。该研究得出结论，了解和有效利用社交媒体算法对于新的企业增强品牌知名度和客户参与至关重要。
通过转移功能和遗传算法对心脏的电活动进行建模
摘要：尽管医疗保健和医疗技术在过去几十年中已经取得了显着发展，但心脏病仍然是全球死亡率的主要原因。心电图（ECG）是检测心脏病的最广泛使用的工具之一。本研究提出了基于转移函数的数学模型，该模型允许使用遗传算法（GA）在拉普拉斯空间中探索和优化心脏动力学。使用GA对传递函数参数进行微调，并用临床心电图记录用作参考信号。基于多项式和延迟的提议模型近似于根平方误差为4.7％，R 2值为0.72的真实心电图。该模型通过使用单个周期性脉冲输入来实现ECG信号的周期性。它的简单性使人们可以通过对其效果的预定理解来调整波形参数，这可用于产生心律不齐模式和健康信号。这是与其他大量微分方程和许多参数负担的其他模型相比，这是一个显着的优势。
评估小麦品种和加工方法对糖尿病风险的影响：系统评价
糖尿病仍然是全球重大健康挑战，饮食在其管理和预防中都起着至关重要的作用。在饮食因素中，基于小麦的产品是全球的主食，但它们对糖尿病风险的影响受到多种小麦的影响以及其加工中使用的方法。该系统评价旨在综合有关不同小麦品种及其加工方法如何影响糖尿病风险的研究。我们对多个数据库进行了全面的搜索，选择了符合针对小麦特征和糖尿病结果的预定义纳入标准的研究。我们的评论根据其遗传特征和血糖指数对小麦品种进行了分类，并研究了传统和现代加工方法（例如铣削和发酵）如何改变这些特性并影响健康结果。初步发现表明，与精致和转基因菌株相比，全谷物和古老的小麦品种通常具有较低的血糖反应。此外，已经证明诸如石材研磨和发酵之类的过程可改善血糖概况，并可能降低糖尿病的风险。本综述凸显了当前研究中的显着差距，尤其是在长期临床结果和遗传变异的比较中。我们讨论了对饮食准则的影响，并提出了未来研究的方向，以更好地理解和利用小麦预防糖尿病的营养潜力。
间充质干细胞衍生的细胞外囊泡的蛋白质组学分析：分离方法对蛋白质货物的影响
1-罗扬干细胞科学研究中心干细胞和发育生物学系德黑兰，伊朗4-美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州哈佛医学院4-美国5-澳大利亚蛋白质组分析设施，麦奎里大学，麦格理大学，新南威尔士州，澳大利亚，澳大利亚6-高级治疗治疗药物产品技术发展中心，罗伊安人科学研究中心，干细胞生物学研究所，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，艾伦，科学研究所。 8-澳大利亚新南威尔士州北莱德市麦格理大学的自然科学学院：隔离对MSC衍生的EV蛋白质组的隔离作用，相应的作者：Faezeh Shekari，干细胞和发育生物学系，细胞科学研究部，Royan Royan Cell Cell Institute for Stem Cell Biology and acecr，Acem forem，aciem，tehran，Tehran，iran，iran，iran，irhhem： Hosseini Salekdeh，澳大利亚新南威尔士州北莱德市麦格理大学自然科学学院。电子邮件：hosseini.salekdeh@mq.edu.au抽象的细胞外囊泡（EV）是纳米囊泡，具有脂质双层，由细胞分泌，在细胞间通信中起关键作用。随后，我们检查了EV标记表达，大小分布和形态表征，然后进行生物信息学分析。尽管有关于其诊断和治疗潜力的有希望的报告，但由于有关其货物的信息不足以及在隔离和分析方法中缺乏标准化的信息，在临床环境中对电动汽车的利用受到限制。Considering protein cargos in EVs as key contributors to their therapeutic potency, we conducted a tandem mass tag (TMT) quantitative proteomics analysis of three subpopulations of mesenchymal stem cell (MSC)-derived EVs obtained through three different isolation techniques: ultracentrifugation (UC), high-speed centrifugation (HS), and ultracentrifugation on蔗糖垫子（SU）。蛋白质组结果的生物信息学分析表明，这些亚群显示出不同的
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl