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奇异变形杆菌泛基因组景观中未表征和谱系特异性的附属基因
摘要 奇异变形杆菌是一种革兰氏阴性细菌，以其独特的群集运动能力和尿素酶活性而闻名。之前对四种菌株的蛋白质组学报告假设，与其他革兰氏阴性细菌不同，奇异变形杆菌可能不会表现出基因含量的显著种内变异。然而，目前还没有对来自各种来源的大量奇异变形杆菌基因组进行全面分析以支持或反驳这一假设。我们对 2,060 个变形杆菌基因组进行了比较基因组分析。我们对从美国三家大型学术医疗中心的临床标本中回收的 893 个分离株的基因组进行了测序，结合了来自 NCBI Assembly 的 1,006 个基因组和从公共域中的 Illumina 读取中组装的 161 个基因组。我们使用平均核苷酸同一性 (ANI) 来划分物种和亚种，使用核心基因组系统发育分析来识别高度相关的 P. mirabilis 基因组簇，并使用全基因组注释来识别模型 P. mirabilis 菌株 HI4320 中不存在的感兴趣基因。在我们的队列中，Proteus 由 10 个已命名的物种和 5 个未表征的基因组物种组成。P. mirabilis 可细分为三个亚种；亚种 1 占所有基因组的 96.7% (1,822/1,883)。P. mirabilis 全基因组包括 HI4320 之外的 15,399 个基因，其中 34.3% (5,282/15,399) 没有推定的指定功能。亚种 1 由几个高度相关的克隆群组成。编码假定面向细胞外的蛋白质的噬菌体和基因簇与克隆群相关。在泛基因组中可以识别出模型菌株 P. mirabilis HI4320 中不存在但与已知毒力相关操纵子具有同源性的未知基因。
诊断、治疗和了解自闭症谱系障碍的共病症状对生活质量的影响
摘要 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种多方面的神经发育障碍，其特征是社交困难、兴趣狭窄和重复行为。它经常与多种其他医学、精神和发育障碍共存，例如焦虑、多动症、癫痫、胃肠道问题和睡眠障碍。这些并发疾病会极大地影响自闭症患者的生活质量，增加诊断和治疗的复杂性。成功管理自闭症及其相关疾病需要采取全面的多学科方法，结合行为疗法、药物治疗和个性化支持系统。深入了解这些疾病如何相互作用并影响自闭症患者的整体功能对于改善结果至关重要。本文探讨了自闭症与其常见并发疾病之间的关系、它们对生活质量的影响以及及时和整体管理的重要性。它还探讨了家庭和社区支持的作用，以及旨在开发更有效的治疗和干预措施的未来研究方向。
流感B Yamagata谱系细胞培养衍生1 ...埃塞俄比亚布基纳法索
空气污染：WHO全球空气质量指南2021•WHO SDG指标11.6.2精细颗粒物的浓度（PM2.5）； 2019年数据•谁家用空气污染数据； 2019年数据•谁空气污染数据门户； 2019年的健康影响数据•UNEP 2021：调节空气质量：对空气污染立法的首次全球评估； 2020年的数据•谁家庭能源政策存储库；数据不断更新。WASH：联合国儿童基金会：供水，卫生和卫生的联合监测计划，2022年数据•谁供水，卫生和卫生：疾病负担，2019年数据•WHO GLAAS 2021/2022周期。气候变化：IEA 2023：现代可再生能源在最终能源消耗中的份额•谁健康和气候变化国家概况•Honda等。2014•Kendrovski等。 2017 • WHO Health and Climate Change Global Survey • WHO: Alliance for Transformative Action on Climate and Health (ATACH): Country Commitments • WHO 2023: 2023 WHO review of health in nationally determined contributions and long-term strategies: health at the heart of the Paris Agreement • ATACH baselines, 2024 data Biodiversity: World Bank Group, Terrestrial and marine protected areas, 2022 data • World Population Review 2024: Deforestation rates by国家 /地区•数据来源：粮农组织2020数据。 FAO 2020：全球森林资源评估•CBD在线报告工具2024化学药品：WHO：国际健康法规核心能力分数，2023年数据•2014•Kendrovski等。2017 • WHO Health and Climate Change Global Survey • WHO: Alliance for Transformative Action on Climate and Health (ATACH): Country Commitments • WHO 2023: 2023 WHO review of health in nationally determined contributions and long-term strategies: health at the heart of the Paris Agreement • ATACH baselines, 2024 data Biodiversity: World Bank Group, Terrestrial and marine protected areas, 2022 data • World Population Review 2024: Deforestation rates by国家 /地区•数据来源：粮农组织2020数据。FAO 2020：全球森林资源评估•CBD在线报告工具2024化学药品：WHO：国际健康法规核心能力分数，2023年数据•
社论：使用机器学习技术改善自闭症谱系障碍诊断
自闭症谱系障碍（ASD）是一种复杂的神经发育状况，其特征是社会沟通，重复行为和限制利益的挑战（美国精神病学协会，2013年）。早期和准确的诊断对于有效的干预至关重要，使患有ASD的人能够获得更好的发展结果和改善的生活质量。但是，通常依赖主观行为观察的传统诊断方法仍然是耗时且不一致的。这强调了迫切需要创新，可扩展和客观的诊断工具（Rasul等，2024； Jeyarani和Senthilkumar，2023）。机器学习（ML）已成为ASD诊断的一种变革性方法，具有分析大型，复杂数据集的能力并发现超过人类能力的模式。例如，已广泛利用眼神追踪技术来量化凝视行为，例如固定和扫视，以及自闭症的公认标记。采用深度学习的研究在基于眼睛跟踪数据的典型开发个体的ASD分类方面已经取得了很高的准确性（Jeyarani和Senthilkumar，2023; Alsharif等，2024）。这些技术进步为开发不仅有效，而且在不同种群中可能推广的工具提供了基础。此外，诸如将视线扫描路径转换为分类的视觉表示诸如诊断管道的方法，从而实现了传统上费力的过程的自动化（Carette等，2019）。此外，无监督的学习技术，包括眼球跟踪数据的聚类，已经证明了对可变性的独特见解的潜力
自闭症谱系障碍（TEA）的丹佛方法
4.3 Potenciais vantagens e desvantagens da tecnologia em relação aos comparadores disponíveis no SUS.................................................................................................................................................... 21
基于磁共振成像 - 基于精神分裂症谱系障碍的机器学习分类：荟萃分析
1 Department of Neuroscience (DNS), University of Padova, Padua, Italy 2 Padova Neuroscience Center, University of Padova, Padua, Italy 3 Department of Psychological Medicine, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom 4 Department of Mental Health and Addictions, ASST Papa Giovanni XXIII, Bergamo, Italy 5 Department of Psychiatry and Psychotherapy, Ludwig-Maximilian University, Munich, Germany 6 International Max Planck Research School for Translational Psychiatry (IMPRS-TP), Munich, Germany 7 Max-Planck-Institute of Psychiatry, Munich, Germany 8 Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, Milan, Italy 9 Department of Neurosciences and Mental Health, Fondazione IRCSS Ca ' Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy 10 Department of Psychiatry, Munich University Hospital, Munich, Germany 11 Department of Psychosis Studies, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom * Correspondence: Email: fabio.sambataro@unipd.it
定量脑电图作为注意力缺陷多动障碍、认知障碍或自闭症谱系障碍的诊断辅助手段
III. 基于定量脑电图的评估被视为自闭症谱系障碍的诊断辅助手段，目前仍在研究中。 注：请参阅附录 A，查看与前一版本相比的政策声明变更（如有）。 政策指南 编码 有关详细信息，请参阅代码表。此项测试可能会使用现有的脑电图 CPT 代码进行报告。临床医生将报告适当的脑电图代码（例如 95812-95813），并报告脑电图数字分析代码（95957）以进行分析。 描述 患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的患者的脑电波模式可能会发生改变，这可以通过定量脑电图 (EEG) 进行测量。一种市售系统，即基于神经精神 EEG 的 ADHD 评估辅助手段，可测量脑电图的静息 θ/β 比率。这项技术正在接受评估，以协助诊断临床怀疑患有 ADHD 的青少年和儿童的 ADHD。定量脑电图也正在接受评估，以协助诊断其他疾病，例如患有认知障碍（例如痴呆症）和自闭症谱系障碍的个体。本证据审查不涉及定量脑电图在癫痫或紧急术中环境中的使用。相关政策
怀孕期间外部压力源及其对自闭症谱系障碍发展的影响
电子邮件：sandra.fernandes@ceub.edu.br 摘要 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经系统疾病，其特征是发育变化，例如沟通受限、社交互动和刻板行为。其病因尚不十分清楚，但已知其原因是多方面的。证据表明，受怀孕期间环境因素的影响，ASD 风险有 40-50% 的变化。因此，母亲在怀孕期间经历过压力事件的孩子患ASD的几率更高，这与遗传倾向有关，是支持这一理论的重要系数。旨在分析妊娠期压力因素的发生率、患病率及其与ASD发展的关系。这是一项探索性和回顾性研究；数据是通过技术调查程序收集的。研究结果显示，除了与怀孕次数及家庭中确诊的自闭症病例有关外，自闭症患病率还随母亲和父亲年龄的增加而增加。观察到影响
自闭症谱系障碍中的代谢减退
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 11 月 19 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.18.624092 doi：bioRxiv 预印本
