XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System病学
介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
--------------------------------------------------------------------------------
建立帕金森氏病再生疗法
本研究旨在创建帕金森氏病小鼠模型，分析诱导再生肽的有效性，并阐明诱导再生肽在中枢神经系统疾病中的作用机理。这项研究通过开发抑制帕金森氏病进展，探索大脑稳态机制的疾病改良疗法以及发现新的治疗靶点的可能性来为社会和科学做出贡献。 3。作为帕金森氏病小鼠模型的研究方法，创建了小鼠立体定义地注入病理突变（G51D）α-突触核蛋白的原始原纤维（PFF）中，并通过施用诱导再生的肽或车辆来分析。具体而言，重组G51D-α突触核蛋白被纯化，搅拌产生的纤维被超声破坏以创建PFF，并且通过透射电子显微镜或原发性神经元培养给药进行质量评估后，PFF或生理盐是对小鼠Nigra sindia nigra nigra sideia nigra inigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra的施用。 PFF给药后一个月，建立了多种方案，以反复给予再生诱导再生肽或盐水。给药后，随着时间的推移，进行行为测试（转子杆测试和开放式测试），以评估小鼠的行为和运动功能。建模六个月后，使用组织染色分析脑组织，以分析与病理α-突触核蛋白病理学扩散，多巴胺神经元还原的程度和其他机制有关的数据（图1）。除了上述PFF模型外，还将开发出多巴胺神经毒素6-羟基多巴胺（6-OHDA）的有毒帕金森氏病模型，将开发给尼古拉或纹状体，开发出来，并将重新引起毒性毒性毒性的效率和机制评估为2-8周。在此模型中，行为测试是阿哌汀给药测试。
在致病CD4阳性T细胞中表达的microRNA是...
图1。高度致病性的自身反应性CD4阳性T细胞（CXCR6阳性和SLAMF6阴性）表达miR-147-3p，抑制了趋化因子受体CXCR3的表达，并发挥了致病性。
配对的血浆脂质组学和蛋白质组学分析从轻度认知障碍转化为阿尔茨海默氏病
Beerse，在研究时，在研究时，X X放射与核医学系，阿姆斯特丹UMC，Vrije Universiteit，荷兰Y Queen Square神经病学研究所和医学图像计算中心，英国伦敦大学学院，英国Z临床神经化学实验室，Sahlgrenska University Hospital，Sahlgrenska University Hospital，Mithem and n neur Internity，swire and swira and swira and swira and swira and swira Sahlgrenska Academy神经科学与生理学，哥德堡大学，瑞典AB UK UK OLNDAL，UCL伦敦UCL，英国AC神经退行性疾病系UCL神经退行性疾病系，UCL神经病学研究所，伦敦伦敦，英国AD Janssen Medical（UK），UK for and High janssen Medical Adipl in Bistriman for Interdiral Kingbect and Bistry Kingbect分析，吕贝克大学，吕贝克大学，德国AF心理学系，奥斯陆，奥斯陆，奥斯陆，挪威AG IRCCS FONDAZIONE FONDAZIONE DON CARLO GNOCCHI OGNOCCHI ONLUS，米兰，意大利AH AH AH AH AH Institute of Psychital＆Neuroscience，King o. Neuroscience，国王学院，伦敦国王学院
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
全面的多摩学分析揭示了预测阿尔茨海默氏病的独特特征
阿尔茨海默氏病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是进行性认知能力下降，记忆力丧失和日常功能障碍。这是全球痴呆症的最常见原因，影响了数百万个人，并对医疗保健系统和社会造成了重大负担（Brookmeyer等，2007； Nichols等，2022）。AD的病因是多因素的，涉及遗传，环境和表观遗传因素的结合（Breijyeh和Karaman，2020年）。目前，在某些情况下，AD诊断涉及病史，身体检查，神经心理学检查和脑脊液分析的结合。成像是一种支持工具，并有助于排除其他认知障碍的原因。但是，专业人士的全面评估对于准确的诊断至关重要（Rodrigue，2013； Duckure and Dickson，2019； Porsteinsson等，2021）。鉴于这些诊断挑战，了解潜在的生物学过程，并确定可靠的生物标志物以早期检测和准确的诊断对于制定有效的治疗策略和干预措施至关重要。近年来，高通量技术的持续进步为探索分子层的复杂疾病提供了前所未有的机会。这些技术改进不仅增加了可用的OMICS平台的多样性，而且增加了它们的解决方案。虽然对单个OMICS平台的分析提供了独特的视角，并捕获了与感兴趣特征相关的特定分子变化，但这种方法也限制了我们对复杂发病机理基础的完整分子景观的理解。为了解决这一限制，人们对跨多个OMIC平台的数据集成（即“多派”）越来越感兴趣，以全面探索在多个生物学层面上发生的相互作用和变化。多摩s集成旨在捕捉生物系统的更广泛的视野，因此在揭开生物领域的复杂分子相互作用方面具有巨大的希望（Ivanisevic and Sewduth，2023年）。这种知识对于增强我们对驱动复杂疾病（例如AD）的基本机制的理解至关重要，并促进了个性化和有针对性的疗法的发展。在这项研究中，我们介绍了四个OMIC平台的综合分析，包括单核苷酸多态性（SNP），甲基化（CPG），转录组（RNA）和蛋白质组学数据，以表征AD的生物学特征。利用宗教秩序的研究与记忆和衰老项目（Rosmap）（Bennett等人，2012年Bennett等，2012），由被分类为无认知障碍（NCI），轻度认知障碍（MCI）和AD患者的个体组成的个体，我们采用综合疾病的方法来预测每个疾病的状态。随后，我们利用了广义规范相关分析（SGCCA）（Kettenring，1971; Tenenhaus等，2014）的变体来集成四个数据集并识别与广告参与者的多摩学特征。