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新的人工智能模型在迄今为止最大规模的研究中以高精度分析整晚睡眠

研究人员开发了一种强大的人工智能工具,基于与大型语言模型(如ChatGPT)相同的变换器架构,来处理整个夜晚的睡眠。迄今为止,这是最大的一项研究之一,分析了1,011,192小时的睡眠。该模型称为“用于睡眠的补丁基础变换器”(PFTSleep),分析脑波、肌肉活动、心率和呼吸模式,以比传统方法更有效地分类睡眠阶段,简化睡眠分析,减少变异性,并支持未来临床工具以检测睡眠障碍和其他健康风险。 艾坎医学院的研究人员开发了一种强大的人工智能工具,基于与大型语言模型(如ChatGPT)相同的变换器架构,来处理整个夜晚的睡眠。迄今为止,这是最大的一项研究之一,分析了1,011,192小时的睡眠。他们的研究结果在3月13日的期刊睡眠的在线刊物中报告。 该模型称为“用于睡眠的补丁基础变换器”(PFTSleep),分析脑波、肌肉活动、心率和呼吸模式,以比传统方法更有效地分类睡眠阶段,简化睡眠分析,减少变异性,并支持未来临床工具以检测睡眠障碍和其他健康风险。 当前的睡眠分析通常依赖于人类专家手动评分短时间段的睡眠数据或使用不具备分析患者整晚睡眠的人工智能模型。这种新方法利用数千个睡眠记录,采用更全面的视角。通过对全长睡眠数据的训练,该模型可以识别整夜及不同人群和环境中的睡眠模式,为睡眠研究和临床使用提供标准化和可扩展的方法,研究人员表示。 “这是在人工智能辅助的睡眠分析和解读方面的进步,”首席作者、艾坎医学院人工智能和新兴技术培训领域的博士生本杰明·福克斯说。“通过这种方式利用人工智能,我们可以直接从睡眠研究信号数据中学习相关的临床特征,并将其用于睡眠评分,以及未来其他临床应用,例如检测睡眠呼吸暂停或评估与睡眠质量相关的健康风险。”…

炎症信使助长阿尔茨海默病

研究人员详细描述了炎性信号分子IL-12如何促进阿尔茨海默病的精确机制。小胶质细胞,大脑的免疫细胞,通常作为勤奋的守卫。它们消灭微生物等入侵者并清除细胞碎片——包括阿尔茨海默病典型的斑块。然而,随着我们的大脑衰老,小胶质细胞也会发生变化。虽然有些小胶质细胞继续有效工作,但另一些逐渐失去其保护作用,开始分泌少量炎性信使。 其中一种信使是白介素-12(IL-12)。由查理特大学—柏林大学医学中心病理学系主任弗兰克·赫普纳教授与马克斯·德尔布吕克中心(MDC-BIMSB)医学系统生物学研究所主任尼古拉斯·拉耶夫斯基教授及其他合作伙伴领导的研究团队通过细致的分析,确定了IL-12如何触发和加速阿尔茨海默病痴呆的机制。他们的研究发表在《自然老化》杂志上,这可能为新的组合疗法铺平道路。 赫普纳表示:“几十年来,阿尔茨海默病研究几乎专注于淀粉样β和tau沉积,而炎症被视为副作用。”“直到最近,我们才开始认识到炎症过程可能是疾病进展的主要驱动因素。”在2012年,赫普纳的实验室在《自然医学》上报告称,阻断IL-12和IL-23显著减少小鼠的阿尔茨海默病相关大脑变化。“但我们无法用标准技术解开其潜在机制,”赫普纳解释道。他推测单细胞分析可能提供更明确的线索,因此请求拉耶夫斯基合作。 粘在一起和缠绕的脑细胞 在一生中,细胞参考其遗传指令以响应外部刺激。研究人员使用单细胞分析观察这一过程,同时重建成千上万个独立细胞中基因的读取和转化为蛋白质的情况。这些分析会生成大量数据集,现在可以借助人工智能和机器学习进行分析。然而,使用单细胞测序技术的一大挑战是从组织样本中分离单个细胞而不损害它们或导致意外变化。“在衰老的小鼠大脑中——特别是那些有阿尔茨海默病斑块的小鼠,细胞粘在一起,非常缠绕,以至于干净地分离它们几乎是不可能的,”拉耶夫斯基解释道。…

心脏层在形成过程中的相互沟通

一支药物团队为心脏病治疗带来了新的希望,通过分享心脏在子宫内形成的基本过程的见解。 来自休斯顿大学药学院药物发现研究所的副教授吴名夫正在通过分享他对心脏在子宫内形成的基本过程的见解,为治疗心脏病提供新的希望。他的研究成果发表在《科学》期刊上,重点关注连接细胞之间的长而细的膜通道——称为隧道纳米管状结构(Tunneling Nanotube-Like Structures)。吴报告称,这些结构可能是细胞沟通的基本方式,为心脏病的发展和潜在治疗提供了新的见解。 心脏的形成依赖于其两个主要层次之间交换的关键信号:心肌(驱动心跳的肌肉)和心内膜(心脏的内衬)。这种沟通对确保心脏正确成形和有效功能至关重要。…

科学家们深入了解RNA编辑蛋白,这可能导致癌症和自身免疫疾病的改善治疗

一支研究团队揭示了关于ADAR1分子机制的新见解,这是一种调节由核糖核酸(RNA)引发的免疫反应的蛋白质。他们的发现可能为治疗自身免疫疾病和增强癌症免疫疗法开辟新的途径。 由莱斯大学的杨高教授领导的研究团队揭示了关于ADAR1分子机制的新见解,这是一种调节由核糖核酸(RNA)引发的免疫反应的蛋白质。他们的研究成果于3月17日发表在《分子细胞》杂志上,这些发现可能为治疗自身免疫疾病和增强癌症免疫疗法开辟新的途径。 ADAR1在双链RNA中将腺苷转化为次黄苷,这一过程对于防止不必要的免疫反应至关重要,但这一编辑的分子基础仍不明确。通过详细的生化分析和结构分析,研究人员发现ADAR1的编辑活性依赖于RNA序列、双链长度和编辑位点附近的错配。ADAR1与RNA结合的高分辨率结构揭示了其在RNA结合、底物选择和二聚化方面的机制。 “我们的研究提供了对ADAR1如何识别和处理RNA的全面理解,”高教授说道,他是生物科学助理教授以及德克萨斯州癌症预防和研究所(CPRIT)的学者。“这些见解为针对ADAR1相关疾病的新治疗策略铺平了道路。” ADAR1的RNA编辑机制…

研究人员展示了一种利用细菌促进植物生长的新技术

研究人员展示了一种成功包裹细菌的技术,这些细菌可以存储并应用于植物,以改善植物生长并防止害虫和病原体。这项技术为创建各种农作物应用打开了大门,使农民能够将这些有益细菌与农用化学品结合使用。 研究人员展示了一种成功包裹细菌的技术,这些细菌可以存储并应用于植物,以改善植物生长并防止害虫和病原体。这项技术为创建各种农作物应用打开了大门,使农民能够将这些有益细菌与农用化学品结合使用。 “我们所知的许多有益细菌相当脆弱,这使得将它们纳入可以应用于植物根部或叶子的实用且稳定的产品变得困难,”北卡罗来纳州立大学的一篇论文的共同首席作者、博士生约翰·奇德尔(John Cheadle)表示。“我们在这里展示的技术本质上是稳定这些细菌,使得可以开发针对植物的定制益生菌。” 问题在于促进植物生长的细菌(PGPBs),这些微生物有助于植物的健康和生长,帮助植物从环境中提取养分,并保护它们免受害虫或病原体的侵害。…

磁性微藻正致力于成为机器人

科学家开发了一种涂有磁性材料的单细胞绿色微藻。这种微型机器人进行了测试:这款涂有磁性外衣的微藻能否在狭窄的空间中游动,并且在模仿人体内液体的粘稠液体中游动?这款微小的机器人能否在这些困难条件下奋斗? 斯图加特的马克斯·普朗克智能系统研究所(MPI-IS)的一组研究人员开发了一种涂有磁性材料的生物混合微游泳者,其游泳能力在很大程度上不受涂层的影响。来自MPI-IS物理智能部门的团队在材料科学研究广泛涵盖的期刊Matter上发表了他们的工作。 在自然界中,十微米的小型单细胞微藻是一种出色的游泳者,它们通过前方的两条鞭状鞭毛来推动自己。然而,科学家们并不清楚如果将微藻覆盖上一层薄薄的天然聚合物壳聚糖(以获得良好的附着性)与磁性纳米颗粒混合后会发生什么。这款微型游泳者还能否找到自己穿越狭窄空间的路径,并且——如果这还不够具有挑战性——在与粘液密度相似的粘稠液体中前行? 科学家们发现,他们基于绿色藻类的微型游泳者几乎没有受到额外负荷的影响。它们用执行蛙泳动作的鞭毛迅速向前推进,像子弹一样飞驰。尽管有涂层,它们在磁化后仍保持了游泳速度,显示出平均游泳速度为每秒115微米(约每秒12倍体长)。相比之下,像迈克尔·菲尔普斯这样的奥运会游泳运动员能达到每秒1.4倍体长。请注意,这款微藻只是一个没有腿和脚的细胞。 共同领导这项研究的Birgül…

新策略减轻肉食性细菌造成的组织损伤

一项新的研究揭示了一种新颖的方法,可以减轻由链球菌(Streptococcus pyogenes)引起的组织损伤,这种细菌是导致严重感染如坏死性筋膜炎的食肉菌。这项研究强调了扰乱细菌代谢如何帮助身体更好地耐受感染并更有效地愈合。 一项发表在Nature Communications上的新研究揭示了一种新颖的方法,可以减轻由Streptococcus pyogenes引起的组织损伤,这种细菌是导致严重感染如坏死性筋膜炎的食肉菌。这项研究强调了扰乱细菌代谢如何帮助身体更好地耐受感染并更有效地愈合。…

蜂鸟雏鸟如何像毛虫一样求生

科学家首次描述了一只蜂鸟幼鸟可能模仿有毒毛虫以避免被捕食。在巴拿马密林中,当杰伊·福克(Jay Falk)和斯科特·泰勒(Scott Taylor)首次看到白颈犁头蜂鸟幼鸟时,这两位鸟类生物学家并不知道他们看到的是什么。这只刚出生一天的幼鸟比小指还小,身上布满棕色的绒毛。当福克和泰勒走近鸟巢时,幼鸟开始抽动并摇动头部——这是他们之前从未在鸟类中见过的行为。 事实证明,蜂鸟可能通过模仿生活在同一地区的有毒毛虫来抵御捕食者。在3月17日发表在《生态学》(Ecology)上的一篇新论文中,科罗拉多大学博尔德分校生态与进化生物学系副教授泰勒及其团队首次描述了蜂鸟中的这种异常模仿行为。 “我们对热带地区鸟类巢穴的行为知之甚少,”该论文的第一作者、泰勒实验室的博士后研究员福克表示。“但如果我们更加努力观察和发现自然世界的新事物,这可能是一种非常普遍的现象。”…

新的研究探讨了工作中情感劳动的心理健康成本

“假装直到成功”可能是攀登公司阶梯的常见建议,但新的研究表明,这种态度可能会对工作满意度和心理健康产生不利影响。 卡什·阿夫沙尔(Kash Afshar),密西西比大学市场营销助理教授,以及奥马尔·伊塔尼(Omar Itani),黎巴嫩美洲大学市场营销副教授,最近在《工业市场管理》(Industrial Marketing…

良好的育儿有帮助,但在重大剥夺下有限制

育儿技能在促进新生儿语言习得和认知能力方面可以产生重大影响,但是,培养这些技能的挑战对在高度不利背景出生的儿童来说,育儿的作用可能有其限度。 良好的育儿可以在新生儿学习沟通和处理信息时改变一切,越来越多的早期儿童发展研究表明,父母培训是一项值得投资的举措,可以改善儿童的成长结果。 然而,技术成熟的育儿可能在改善新生儿的语言和认知能力方面有其限度,特别是在家庭面临重大贫困的情况下。 圣路易斯华盛顿大学的研究人员希望了解“产前社会不利”如何影响新生儿的脑容量,以及育儿在认知和语言能力发展中的作用。产前社会不利是指缺乏满足家庭基本需求的资源。为此,他们从圣路易斯的产科诊所招募了不同背景的孕妇。 他们追踪了约200名新妈妈及其新生儿在1岁和2岁时的情况,进行育儿观察以及语言和认知评估。他们发现产前社会不利与较低的认知和语言得分相关,并且支持性的育儿行为可以改善这些指标——但仅限于一定程度。…

基于人工智能的数学:为学童提供个性化支持

研究人员开发了一种基于人工智能的学习系统,通过使用网络摄像头跟踪眼动来识别数学中的强项和弱项,并生成问题解决提示。这使教师能够为更多的儿童提供个性化支持。 慕尼黑工业大学(TUM)和科隆大学的研究人员开发了一种基于人工智能的学习系统,通过使用网络摄像头跟踪眼动来识别数学中的强项和弱项,并生成问题解决提示。这使教师能够为更多的儿童提供个性化支持。 一台更新的电脑、一张好的显卡和一台标准的网络摄像头:根据阿希姆·利连塔尔教授的研究,这就是识别学生在数学上强项和弱项所需的一切。原理是:网络摄像头跟踪眼动。根据任务的不同,会出现特定的模式,这些模式可以在热图上以数字形式显示,其中红色表示儿童频繁注视的区域,绿色表示他们仅短暂瞥一眼的区域。这有助于研究人员分析数据。“该人工智能系统对模式进行分类,”TUM的机器人教授说。在此基础上,软件为学生选择学习视频和练习。 通过热图识别学习策略 “使用网络摄像头在同一系统中跟踪眼动、通过模式识别学习策略并提供个性化支持,以及最终为教师创建自动支持报告,这完全是新的,”迈克·申德勒说。科隆大学包容性和特殊教育背景下的数学教授,她与TUM的利连塔尔教授合作已达十年。她还负责最近完成的KI-ALF研究项目,该项目由德国联邦教育与研究部(BMBF)资助,开发了基于网络摄像头的眼动追踪系统。她的研究重点是“在学习数学方面有很大困难的学生。”利连塔尔教授认为,“未来也可以为高能力儿童提供个性化的课程。”…

限制屏幕时间有助于保护儿童的心理健康

一项最新的研究表明,限制屏幕时间并从小鼓励身体活动可能有助于保护青少年的心理健康。考虑到心理健康问题影响高达30%的年轻人,并且对社会构成日益严峻的挑战,这些发现尤为重要。 一项最新的芬兰研究表明,限制屏幕时间并从小鼓励身体活动可能有助于保护青少年的心理健康。考虑到心理健康问题影响高达30%的年轻人,并且对社会构成日益严峻的挑战,这些发现尤为重要。 这项研究由于温雅大学体育与健康科学学院和东芬兰大学生物医学研究所进行,跟踪了187名青少年,持续了八年。研究人员发现,花更多时间使用屏幕——尤其是移动设备的儿童,更可能在青春期经历更高的压力和抑郁症状。 相反,较高水平的身体活动和参与有组织的运动则与较低的压力和较少的抑郁症状相关。然而,身体活动与抑郁症状之间的联系比屏幕时间与抑郁症状之间的联系要弱。既具有高屏幕时间又具有低身体活动的青少年,其压力和抑郁症状的水平最高。 “多个国际、基于证据的建议表明,儿童和青少年的休闲屏幕时间应限制为每天两个小时。”…

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