Разработка индекса химической смеси, информированного биологией, для окислительного стресса и смертности в NHANES 2005-2010: подход к квантильной g-компьютингу с учетом веса опроса

Тонкие частицы (PM) были предложены как потенциальный фактор риска для женского репродуктивного здоровья. Однако исследования, посвященные конкретным компонентам PM и резерву яичников, остаются ограниченными. Более того, уязвимые временные окна воздействия загрязнения воздуха недостаточно изучены. Наша цель состояла в оценке взаимосвязи между компонентами PM и резервом яичников в Китае. В исследование вошли 29,610 женщин в возрасте от 20 до 45 лет, которые проходили лечение с применением вспомогательных репродуктивных технологий в центре репродуктивной медицины в провинции Шэньси, Китай, в период с 2015 по 2020 год. Воздействие резидентного PM и пяти ключевых компонентов, включая сульфат (SO), нитрат, аммоний, органическое вещество и черный углерод, на протяжении пяти этапов развития фолликулов было оценено с помощью спутниковых моделей. Для анализа взаимосвязи между воздействием компонентов PM на каждом этапе и показателями резерва яичников, включая количество антральных фолликулов и анти-Мюллеров гормон, применялась обобщенная линейная регрессия. Воздействие PM было связано с уменьшением количества антральных фолликулов в несколько периодов, особенно в период с первичных до вторичных фолликулов. Скорректированный β варьировался от -0.123 (95% доверительный интервал: -0.232, -0.013) для периода 3 (первичный фолликул до вторичного фолликула) до -0.190 (95% доверительный интервал: -0.295, -0.085) для периода 1 (первичный до небольшого антрального фолликула). Модель остатка по компонентам показала, что SO наиболее сильно связан с ухудшением резерва яичников. Надежность результатов подтверждается дополнительными анализами чувствительности. Эти взаимосвязи были более выраженными среди женщин с низким уровнем образования. Наши выводы подчеркивают важность охраны общественного здоровья для снижения загрязнения воздуха с целью улучшения репродуктивного здоровья женщин.

Использование крупных языковых моделей (LLM) для молекул в качестве единой платформы для понимания молекулярных структур и функций становится новой тенденцией в таких задачах, как молекулярный дизайн и открытие лекарств. Тем не менее, эти модели не способны в полной мере отражать визуальное представление молекулярных структур, что ограничивает их потенциал. Хотя существующие молекулярные модели визуального языка (VLM) показывают обнадеживающие результаты, они по-прежнему сталкиваются с проблемами структурной подгонки и недостатком необходимого топологического моделирования для точного понимания молекул. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем MolSight — платформу модели визуального языка, учитывающую графы, предназначенную для повышения понимания молекулярных изображений с помощью VLM. MolSight интегрирует Модуль молекулярной топологии, чтобы внедрить информацию о соседстве химических связей в визуальные токены, и Модуль молекулярного сопоставления для согласования визуальных особенностей с химической символикой семантики. Наши эксперименты показывают, что MolSight значительно превосходит существующие VLM, молекулярные LLM и специализированные инструменты по множеству задач понимания химических изображений, достигая нового уровня рассуждений о молекулярных изображениях.

Несмотря на увеличение масштаба и разрешения, многие биологические измерения остаются разрушительными, раскрывая лишь пространственную информацию, а не динамику, которую они кодируют. Совмещая гибкие представления с механистическими ограничениями, физически обоснованное машинное обучение предлагает многообещающий путь для вывода этих динамик из статических снимков. Исходя из субклеточной визуализации экспрессии генов, мы задаемся вопросом, когда статический пространственный паттерн молекул может идентифицировать пространственно изменяющуюся диффузию, создание, разрушение и обмен на границе, и как различные схемы вывода выполняют эту задачу. Структурный анализ идентифицируемости показывает, что распределенные источники не могут быть идентифицированы, тогда как точечный источник, такой как место транскрипции, может восстановить идентифицируемость. Эти ограничения дополнительно формируются, казалось бы, безобидными выборами моделей: граничные условия, пространственная регулярность базовой динамики и даже конвенция стохастического исчисления. Затем мы адаптируем несколько схем, основанных на физических принципах, отличающихся тем, как они представляют решение и учитывают управляющие уравнения, и демонстрируем эффективный вывод из одного снимка. Таким образом, подходы, основанные на физических принципах, могут восстановить пространственные гетерогенности биологических динамик из статических данных, но их использование должно сопровождаться и направляться тщательным анализом идентифицируемости для значительной интерпретации результатов.

Статус мутации гистона H3K27M определяет клинически агрессивную подгруппу педиатрической диффузной срединной глиомы и влияет на прогноз и право участия в клинических испытаниях, однако подтверждение обычно требует биопсии из важных срединных структур. Мы оценили, может ли радиомика, основанная на стандартной МРТ с T2-взвешиванием, предоставить дополнительный сигнал для скрининга в неоднородной выборке, где сканирование часто выполняется внешними учреждениями, и MРТ с T2-взвешиванием является единственной последовательно доступной последовательностью. Было проанализировано 98 педиатрических пациентов с подтвержденным статусом по биопсии (73 с положительной мутацией, 25 с дикой формой). Экспертные сегментации опухоли определили области интереса для извлечения признаков PyRadiomics после изотропной переработки, двойного исключения черепной кости и фильтрации на разных масштабах. Мы систематически отключали предобработку, устраняли корреляцию с помощью повторного рекурсивного выбора признаков, объема опухоли и синтетической миноритарной агментации TabDDPM по 100 стратифицированным выборкам обучения/тестирования с реальными тестовыми наборами. Чистая радиомика достигла точности 0.664 и F1-оценки 0.784. Лучший процесс включал предобработку, выбор признаков и объем с CatBoost, достигнув точности 0.730 $\pm$ 0.068 и F1-оценки 0.826 $\pm$ 0.044. TabDDPM улучшил TabPFN до F1-оценки 0.81 $\pm$ 0.05 при 200 увеличенных строках. Эти результаты поддерживают использование радиомики на МРТ с T2-взвешиванием как умеренной вспомогательной помощи для скрининга и триажа, но не заменяют диагностику на основе ткани.

Цель: Расстройство аутистического спектра (РАС) является генетически и фенотипически гетерогенным состоянием, что усложняет выявление причинных вариантов. Современные диагностические подходы имеют ограниченную эффективность, подчеркивая необходимость в новых стратегиях. Методы: Мы разработали фенотипический каркас для приоритизации генетических вариантов, ассоциированных с РАС, используя полные фенотипические данные и данные экзомного секвенирования (ЭС) от 125 детей с РАС. Мы использовали номенклатуру Общей фенотипической онтологии (HPO) для приоритизации кандидатных вариантов у каждого ребенка на основе сходства между наблюдаемыми фенотипами и ожидаемыми фенотипами, специфичными для вариантов. Результаты: Мы идентифицировали 228 терминов HPO, объединенных в 41 категорию фенотипов. Гены, ассоциированные с РАС, согласно базам данных HPO и SFARI Gene, были значительно обогащены этими фенотипами по сравнению с не-РАС генами (среднее 16.1+/-5.7 против 6.5+/-5.4; p=1.1e-231; HPO, и 16.0+/-6.7 против 7.3+/-6.0; p=2.1e-57; SFARI), что подтверждает актуальность этой батареи фенотипов для генетики РАС. У 36 генетически разрешенных участников подход, основанный на сходстве фенотипов, поставил 58% причинных вариантов на первое место и 89% в топ-3. В 89 неразрешенных случаях он выделил шесть новых клинически значимых вариантов, что увеличило диагностическую эффективность на 45%. Заключение: Наша новая батарея фенотипов РАС облегчает приоритизацию клинически значимых вариантов РАС и, следовательно, может повысить диагностическую эффективность, открытие генов и точную медицину на основе фенотипов для РАС.

Аннотация Введение: Генетика болезни Паркинсона (БП) в основном изучалась на популяциях Западной Европы и Северной Америки, в то время как Центральная Европа была недостаточно представлена. Целью нашего исследования было охарактеризовать генетическую архитектуру БП в странах В4 (Словакия, Чехия, Венгрия и Польша). Методы: Исследование CEGEMOD объединило систематический обзор опубликованных генетических исследований БП из региона В4 с проспективным генетическим скринингом 1373 пациентов. Все участники прошли генотипирование, в то время как генетически неразрешенные пациенты с ранним началом или семейной формой БП прошли анализ полного экзома. Варианты интерпретировались с использованием современных клинических стандартов и валидировались с помощью секвенирования по Сэнгеру. Результаты: Систематический обзор выявил 48 подходящих исследований, сообщающих о патогенных или рискованных вариантах у пациентов с БП из стран В4. В проспективной когортной группе были идентифицированы патогенные, вероятно патогенные или установленные рискованные варианты у 157 из 1373 пациентов (11,4%). Варианты GBA1 составили большинство обнаруженных, в первую очередь определяемые двумя мягкими распространенными рискованными вариантами GBA1:p.(Thr408Met) и p.(Glu365Lys), после чего следуют LRRK2, PRKN, POLG, PLA2G6 и ATP1A3. Секвенирование полного экзома обеспечило дополнительную диагностическую доходность в 5% у генетически неразрешенных высокорисковых пациентов. Наши результаты также демонстрируют значительные различия в генетических исследованиях по Центральной Европе. Заключение: Данное исследование предоставляет крупнейшую генетическую характеристику БП в Центральной Европе на сегодняшний день. Исследование CEGEMOD расширяет знания о региональном генетическом ландшафте, поддерживает внедрение генетического тестирования в клиническую практику и создает важный ресурс для будущей прецизионной медицины и совместных исследований генетики БП.