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英国生物库中多种成像和生物标志物方式的机器学习改善了肝脂肪积累作者的遗传发现：H
代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病（MASLD），脂肪含量超过5.5％，是慢性肝病的主要危险因素，估计全球患病率为30％。尽管MASLD被广泛认为是多基因的，但遗传发现主要是由于需要准确且可扩展的表型，这被证明是昂贵，耗时和质量可变的。在这里，我们使用机器学习（ML）使用英国生物库中的三种不同数据模式来预测肝脂肪含量：双能吸收率（DXA； n = 46,461个参与者），血浆代谢物（N = 82,138），以及基于Bioportric和Bio Chem的Bio Chemals（N = 262），根据我们的估计，多达29％的UKB参与者符合MASLD的标准。这些估计值的全基因组关联研究（GWASS）分别鉴定出与DXA，代谢产物和生物标志物预测的15、55和314位点，总计321个独特的独立基因座。除了复制全基因组意义的14个已知基因座中的9个外，我们的GWASS还确定了312个新颖的基因座，从而显着扩展了我们对遗传贡献对肝脏脂肪积累的贡献的理解。遗传相关分析表明，ML衍生的肝脂肪跨模态（R G范围为0.85至0.96），并且与临床诊断的MASLD（R G范围为0.74至0.88）之间存在很强的相关性，这表明大多数新鉴定的位点可能与临床上的Masld相关。dxa表现出最高的精度，而生物标志物分别显示出最高的回忆。总的来说，这些发现证明了在正交数据源中利用基于ML的性状预测的价值，以提高我们对复杂疾病遗传结构的理解。
对英国生物库队列的睡眠时间、失眠和大脑结构进行全面评估
睡眠对身心健康至关重要。睡眠不足或睡眠剥夺会导致血压升高 [1]、体重增加 [2、3]、糖尿病和心脏病风险增加 [4-6] 以及免疫系统功能障碍 [7]。就心理健康而言，睡眠问题（嗜睡症或失眠症）是许多精神疾病的特征，尤其是痴呆、精神分裂症、躁郁症、重度抑郁和焦虑症 [8-11]。睡眠具有多种功能，包括恢复大脑能量储备 [12、13]、清除清醒状态下的代谢副产物 [14-16] 以及维持注意力和记忆功能 [17-20]。一些研究已经探讨了睡眠与大脑结构之间的关系。 Lifebrain 联盟 (N = 1299) [21] 的研究表明，睡眠质量较低和存在睡眠问题与一生中海马体积减小有关，而 Framingham 心脏研究 (N = 2060) [22] 的研究表明，较长的睡眠时间与整体大脑体积较低有关。对于人类连接组计划 (N = 974) 的一个子样本，较短的睡眠时间及较差的睡眠质量与扣带回、中颞叶及眶额皮质部分皮质内髓鞘含量较低有关 [23]。在几个较小规模的研究中，
关于发展中国家的生物库利用和生态保护的名称研讨会
健康证书健康证明是由当地公立医院签发的；没有中国法律法规不允许进入中国的疾病；没有严重的慢性疾病，例如严重的高血压，心血管/脑血管疾病和糖尿病；没有金属疾病或流行病，可能会对公共卫生造成严重威胁；不在重大手术或急性疾病后恢复；没有严重残疾或怀孕。
解锁医学的未来：生物库的作用
在医学研究和个性化医学的不断发展的景观中，生物库已成为重要的基石。这些生物样品的存储库以及相关数据在推进我们对疾病的理解，发现新疗法以及对个别患者的医疗干预措施方面起着关键作用。本文深入研究了生物库的世界，探讨了它们的意义，挑战，道德考虑以及它们塑造医疗保健未来的潜力。生物银行缩写的生物库是一个专业的设施，该设施存储和管理生物样品，例如组织，血液，DNA和其他体液，以及捐助者的全面临床和人口统计数据。这些存储库可以由学术机构，政府机构，制药公司或独立组织维护。这些从广泛的人群中收集样本和数据，从而实现了大规模的流行病学研究并确定对疾病的遗传倾向。专注于特定疾病或状况，这些生物库收集了来自受影响个体的样本和数据，以促进对该特定疾病的研究。学术机构和研究中心经常维持这些生物库来支持正在进行的研究项目，从而将其样本提供给科学界[1]。
TMS10生物库：AMP8和市场战略
每年，我们以安全可持续的方式回收约100万吨的生物固体作为肥料。我们总是按照所有相关立法进行回收，自介绍以来是对生物固体保证计划8的100％投诉；围绕生物固体管理的水行业质量协议。我们生产的肥料用于大约50,000公顷的土地，我们采集3000多种土壤样品，以确保我们的肥料适合该土地。我们的生物固体是磷酸盐，有机物和一系列其他营养素的绝佳来源，可帮助改善土壤健康。它以竞争性且具有成本效益的价格充当制造肥料的高质量替代品。从废水处理过程中回收生物固体用于农业，这是我们支持英国实现消除废物的再生循环经济的最可持续的方式之一。然而，围绕生物固体安全性的规定，竞争和公众看法的变化正在给我们可以使用的可用土地数量带来越来越多的压力。
评估吸烟对脑白质老化的因果影响：英国生物库的双样本孟德尔随机化分析
通讯作者： Shuo Chen，美国马里兰州巴尔的摩市马里兰大学医学院精神病学系马里兰精神病学研究中心。shuochen@som.umaryland.edu，Tianzhou Ma，美国马里兰州帕克市马里兰大学公共卫生学院流行病学和生物统计学系。tma0929@umd.edu。 作者贡献 Chen Mo：数据管理；形式分析；方法论；可视化；写作稿；写作评审和编辑。Jingtao Wang：形式分析；方法论；写作稿；写作评审和编辑。Zhenyao Ye：数据管理；方法论；可视化；写作稿；写作评审和编辑。Hongjie Ke：方法论；写作稿；写作评审和编辑。Song Liu：数据管理；写作评审和编辑。Kathryn Hatch：数据管理；写作评审和编辑。Si Gao：数据管理；写作-评论和编辑。Jessica Magidson：写作-评论和编辑。Chixiang Chen：写作-评论和编辑。Braxton D. Mitchell：写作-评论和编辑。Peter Kochunov：写作-评论和编辑。L. Elliot Hong：写作-评论和编辑。Tianzhou Ma：概念化；方法论；监督；写作-评论和编辑。Shuo Chen：概念化；资金获取；方法论；监督；写作-评论和编辑。
调查疫苗垫的药物库 div>
一项药物警戒调查的目的是对卫生专业人员或药物或患者患有药物或一类药物的药物的医学和药理学分析。这些声明进行了分析，然后记录在国家药物保护基础中。该监视的目的是确定意外的不良影响（就新颖性或严重性而言），以发出信号，以期采取相关的风险降低措施，这解释了其近距离周期性。作为对COVVI-19疫苗的加强监测的一部分，波尔多地区药物守流中心（CRPV），Marseille CRPV，Strasbourg CRPV和Toulouse CRPV合成和监测Pfizer-Biontechcomirnaty®的不良效应。In addition, if there is a substantial number of cases of adverse effects/events of particular interest (EIIP) requiring an in -depth discussion, the CRPV expert (s) appointed on the analysis of this EIIP may make a specific expert report that can be annexed to this report, on direct request of the CRPV rapporteurs of the survey in consultation with the ANSM.在与CRPV的特定ANSM委员会内对本评估和调查的结果进行了介绍和讨论，以确定潜在的信号，以考虑要采取的措施并在必要时提醒EMA，卫生专业人员和患者。
在英国生物库和Whitehall II队列的痴呆风险评分的发展和验证
抽象背景当前的痴呆症风险评分在始终如一地识别不同年龄和地理位置的处于危险中的个体方面取得了有限的成功。目的我们旨在使用两个同龄人：英国生物库和英国Whitehall II研究，为中年英国人口开发和验证新型痴呆症风险评分。方法，我们将英国生物库队列分为训练（n = 176 611，80％）和测试样本（n = 44 151，20％），并使用了Whitehall II队列（n = 2934）进行外部验证。我们使用Cox Lasso回归来从28个候选预测因子中选择最强的入射痴呆预测指标，然后使用竞争风险回归进行风险评分。调查结果我们的风险评分称为英国生物银行痴呆症风险评分（UKBDRS），包括年龄，教育，痴呆症的父母历史，材料剥夺，糖尿病，中风，抑郁，高血压，高胆固醇，家庭占用和性别的病史。分数在英国生物库测试样本（曲线下（AUC）0.8，95％CI 0.78至0.82）和白厅队列（AUC 0.77，95％CI 0.72至0.81）中具有很强的歧视精度。UKBDR还大大优于最初在澳大利亚同伙（澳大利亚国立大学阿尔茨海默氏病风险指数），芬兰（心血管风险因素，衰老和痴呆症评分）和英国（Dementia风险评分）的其他三个广泛使用的痴呆症风险评分。临床意义我们的风险评分代表了一个易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的人。需要进一步的研究来确定其他人群中该分数的有效性。
英国生物库和白厅II同伙的痴呆风险评分的老年精神病学发展和验证
抽象背景当前的痴呆症风险评分在始终如一地识别不同年龄和地理位置的处于危险中的个体方面取得了有限的成功。目的我们旨在使用两个同龄人：英国生物库和英国Whitehall II研究，为中年英国人口开发和验证新型痴呆症风险评分。方法，我们将英国生物库队列分为训练（n = 176 611，80％）和测试样本（n = 44 151，20％），并使用了Whitehall II队列（n = 2934）进行外部验证。我们使用Cox Lasso回归来从28个候选预测因子中选择最强的入射痴呆预测指标，然后使用竞争风险回归进行风险评分。调查结果我们的风险评分称为英国生物银行痴呆症风险评分（UKBDRS），包括年龄，教育，痴呆症的父母历史，材料剥夺，糖尿病，中风，抑郁，高血压，高胆固醇，家庭占用和性别的病史。分数在英国生物库测试样本（曲线下（AUC）0.8，95％CI 0.78至0.82）和白厅队列（AUC 0.77，95％CI 0.72至0.81）中具有很强的歧视精度。UKBDR还大大优于最初在澳大利亚同伙（澳大利亚国立大学阿尔茨海默氏病风险指数），芬兰（心血管风险因素，衰老和痴呆症评分）和英国（Dementia风险评分）的其他三个广泛使用的痴呆症风险评分。临床意义我们的风险评分代表了一个易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的人。需要进一步的研究来确定其他人群中该分数的有效性。
血液蛋白水平预测英国生物库的主要事件疾病和死亡率
图1。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。 首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。 在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。 确定了与多种病因相关的蛋白质。 接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。 使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。 在测试集中选择了蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。 在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。 HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。蛋白质。接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。