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fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解哪些大脑区域与特定的1个神经系统疾病或认知刺激有关，一直是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，这是一个图神经网络-3工作（GNN）框架，以分析功能磁共振图像4（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊5属性，我们设计了新型的Roi Awaw Agraw consolu-6 Tional（RA-GCONV）层，以利用fMRI的拓扑和功能7信息。是在需要透明度的透明度分析中的动机中，我们的braingnn包含ROI选择的池池9 ers（R-Pool），突出了显着的ROI（图中的节点），因此10我们可以推断出哪个ROI对预测很重要。此外，我们11提出正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和12个组级别的一致性（GLC）损失 - 通过汇总结果，以鼓励13个可追溯的ROI selection，并提供完全14个个人或与小组级别数据一致的单个个人或模式。我们将15个BRAINGNN框架应用于两个独立的fMRI数据集：自闭症16频谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Con-17 Nectome Project（HCP）900主题释放的数据。我们研究了超参数的18种选择，并表明Braingnn优于19的替代fMRI图像分析方法，该方法在四个不同的20个ENT评估指标方面。获得的社区聚类和显着的21 ROI检测结果表明，与先前的22个神经影像学衍生的ASD和特定任务的生物标志物的证据相应很高。23为HCP解码的状态。25接受后，我们将公开公开24。
乌干达心形 - 内部 - 外部 - job-odvert-october-2023.pdf
乌干达心脏研究所（UHI）由《 2016年乌干达心脏研究所法》（UHI）建立，是一个自治政府实体，以进行和协调乌干达心血管疾病的预防和治疗。UHI获得了乌干达政府的资金，用于开展12张病床的心脏重症监护病房（ICU）病房。除其他关键干预措施外，UHI打算招募合同人员，以增强其在ICU病房履行职责的人力资源能力。申请邀请合格的乌干达人填写列出的帖子。合格的人应讨论其申请，包括求职信，其学术/专业证书和成绩单的副本，注册证书和执业许可证，即申请，课程Vitae（CV）（CV）以及工作经验的证据，需要给执行董事，乌干达心脏病研究所执行董事。框37392，坎帕拉。还可以将申请手工交付给穆拉戈山脉–Kampala的乌干达心脏研究所总部。在线申请应在UHI官方电子邮件info@uhi.go.ug上发送。所有申请必须不迟于2023年11月2日。此职位广告也可以从研究所的网站下载：www.uhi.go.ug
有效形成单拷贝人造染色体
大型DNA组装方法是合成原核生物和发芽酵母染色体的里程碑成就的基础。通过〜125碱基对DNA序列定义的中心粒，哺乳动物和许多其他真核生物使用大型表观遗传性centromeres时，通过〜125碱基对dna序列定义的centromeres的染色体遗传。 利用中心粒表观遗传学允许人造染色体（HAC）形成，但不足以避免在引入细胞时初始DNA分子的多个多层次化。 我们描述了一种有效形成单拷贝HACS的方法。 它采用了一个〜750 kilobase的构建体，该构建体足够大，可以容纳存在于内部和外侧丝粒处的不同染色质类型，从而避免了对多聚体的需求。 通过使用酵母球体融合来简化向哺乳动物细胞的递送。 这些发展允许在后生细胞的背景下忠实的染色体工程。 y通过〜125碱基对dna序列定义的centromeres的染色体遗传。利用中心粒表观遗传学允许人造染色体（HAC）形成，但不足以避免在引入细胞时初始DNA分子的多个多层次化。我们描述了一种有效形成单拷贝HACS的方法。它采用了一个〜750 kilobase的构建体，该构建体足够大，可以容纳存在于内部和外侧丝粒处的不同染色质类型，从而避免了对多聚体的需求。通过使用酵母球体融合来简化向哺乳动物细胞的递送。这些发展允许在后生细胞的背景下忠实的染色体工程。y
MATLAB中的随机仿射变换和分形
但是，由于在我们的房屋示例中，“向量” x实际上是一个矩阵x（x列中列出的许多点的集合），因此我们需要使用翻译矩阵B，由（相同）翻译向量b的许多副本组成。
细胞骨架成分的先天突变引起DNA dna甲基化...
uhrf1在受精后主要迁移到卵和胚胎中的细胞质，其中少量的UHRF1在某些区域（例如ICR）中维持甲基化修饰的细胞核中剩余少量。另一方面，除了受精后立即卵和胚胎外，所有UHRF1均易位到细胞核中，并在与细胞分裂相关的DNA复制过程中复制甲基化修饰。由于使用卵的实验受到局限性，因此研究小组使用人类培养的细胞发现NLRP5和OOEEP与构成SCMC的核心蛋白之间的结合。研究小组还产生了一条细胞系，可以通过药物诱导的诱导UHRF1（称为Cuhrf1：图1），该细胞系已被修饰以将其定位为细胞质，就像卵子一样，并检查了Cuhrf1在NLRP5和OOEP存在下CuHRF1变化的蛋白质稳定性。我们发现，在OOEEP存在下，CuHRF1的稳定性不会改变，但是在NLRP5存在下，Cuhrf1的稳定性增加了两倍以上（图2）。我们还发现，NLRP5缺陷小鼠的卵中的细胞质和细胞核中UHRF1蛋白的量均降低。该结果表明，在易位进入细胞核后，稳定的UHRF1的一部分可能稳定存在。
3D打印多孔钛合金植入物在兔胫骨干骨缺损模型中的骨整合性
先前的研究已经证明了多孔钛植入物在松质骨中骨整合的能力。我们的研究旨在（i）使用 CT 扫描和组织学研究骨长入兔子皮质骨上 3D 打印多孔钛合金植入物的能力，以及（ii）确定临床锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和微型计算机断层扫描 (μ CT) 在评估骨长入方面的放射学信息的一致性。多孔钛合金植入物采用电子束熔化 (EBM) 技术 3D 打印，预期孔径为 600 μ m，孔隙率约为 50%。将每个植入物插入一只兔子的胫骨骨干，并将其孔隙分为接触骨或非接触骨。根据移植时间，将兔子分成两组：第 1 组由 6 只 13 至 20 周的兔子组成，第 2 组由 6 只 26 至 32 周的兔子组成。通过 CBCT 和组织学评估组织向非骨接触孔的长入情况。使用 μ CT 进一步研究骨长入四个种植体的情况（每组随机选择两个）。CBCT 检测到所有种植体的骨接触孔和非骨接触孔中均存在具有骨样密度的组织。μ CT 分析也支持这一结果。然后通过组织学证实所有骨样组织均为成熟骨。当将 μ CT 评估作为金标准时，分析 CBCT 数据以评估多孔种植体中的骨长入具有 85%、84%、93% 和 70% 的敏感性、特异性、阳性和阴性预测值。全多孔钛合金植入物具有良好的骨整合能力，在修复骨干骨缺损方面具有巨大潜力。CBCT 是一种很有前途的评估多孔植入物骨长入情况的方法。
适应“糖尿病预防......”的形成性研究
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
不同类型小麦粒形特征比较
本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此，三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革（裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革）。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率（TS EN ISO 3376）、单边和双边撕裂强度（TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2）、抗裂和抗破裂性（TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379）、抗屈挠性（TS EN ISO 5402-1）以及干湿摩擦牢度试验（TS EN ISO 11640）。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估，并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
分割不确定性定量的心形模型
心脏图像的分割是许多患者特定计算管道的可变组成部分，但其对模拟结果的影响仍未得到充分了解。探索赛车变异性影响的障碍是建立心室统计形状模型的技术挑战。在这项研究中，我们通过创建一个统一的形状模型（包括心外膜和eCardium），改善了以前的形状分析。我们在Shapeworks中测试了四种技术，以生成心室形状模型：标准，多体，混合，混合多域和地球距离。使用所有11个分割的多域和混合多域生成了形状模型，而Geodesic距离方法使用四个分段的子集生成了形状模型。每个形状模型在分段变异性的空间依赖性特征上，包括壁厚，环直径和基础截断。虽然三种方法中的每一种都有好处，但混合多域方法为最精确的形状模型提供了最少的点，并且在大多数应用中可能最有用。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解某些大脑区域与特定神经系统疾病或认知刺激的关系是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，即图形神经网络（GNN）框架，以分析功能磁共振图像（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊特性，我们设计了利用fMRI的拓扑和功能信息的新型Roi Aware图（RA-GCONV）层。以医学图像分析需要透明度的启发，我们的Braingnn包含ROI选择池层（R-池），突出显示了显着的ROI（图中的节点），因此我们可以推断哪些ROI对预测很重要。此外，我们提出了正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和组水平一致性（GLC）损失 - 在汇总结果上鼓励有理由ROI选择，并提供灵活性，以保留个人或组级别的模式。我们将BRAINGNN框架应用于两个独立fMRI数据集：自闭症谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Connectome Project（HCP）900主题释放。我们投资超参数的不同选择，并表明Braingnn在四个不同的评估指标方面优于替代fMRI图像分析方法。获得的社区聚类和显着的ROI检测结果表明，与ASD和特定任务状态为HCP解码的ASD和特定任务状态的生物标志物的先前神经成像衍生的证据相应很高。