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    NPP:结构MRI数据的生理性别分类显示跨性别者女性的错误分类增加

    跨性别者(TIs)表现出不同于其生理性别和心理性别的大脑结构变化。本文结合多变量和单变量的分析方法,证实TIs的大脑结构不同于男性和女性。对1753名顺性别者(CG,就是从心理上认同自己的生理性别)健康被试,基于体素的形态测量预处理后得到灰质分割结果,用于训练(N=1402)和验证(20%,N=351)可以对生理性别进行分类的支持向量机分类器。作为第二次验证,对1104名抑郁症患者进行分类。第三次验证使用与CG样本匹配的跨性别者女性(生理性别男、心理性别女,TW)样本。最后,通过控制性取向、年龄和大脑总体积的单变量分析,比较了CG男性、女性和TW跨性别激素治疗(CHT)前后的大脑体积。将生理性别分类器应用于跨性别者样本,真阳性率显著降低(TPR-男性=56.0%)。有抑郁者(TPR(真实标签正确预测)-男性=86.9%)与无抑郁者(TPR-男性=88.5%)的TPR差异无统计学意义(P>0.05)。对跨性别者样本的单变量分析表明,TW治疗前后在壳核和脑岛,CG女性和CG男性的脑结构存在差异,与全脑分析的结果一致。作者的结果支持这样的假设,即TW(跨性别者女性)的脑结构不同于其生物学性别(男性)的脑结构,也不同于他们感知的性别(女性)的脑结构。这一发现证实了TIs大脑结构发生变化,导致了与CG个体的不同。

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    Nucleic. Acids. Res. | HMDD4.0 人类miRNA与疾病关联的数据

    今天为大家介绍的是来自Qinghua Cui团队的一篇数据集论文。微小RNA(miRNA)是一类重要的小型非编码RNA,在几乎所有生物过程中具有关键的分子功能,因此在疾病诊断和治疗中发挥着重要作用。人类微小RNA疾病数据库(HMDD)是与miRNA相关的医学领域的生物医学研究人员的重要综合资源。在这里,作者介绍了HMDD v4.0,该版本从文献中整理了53530个miRNA与疾病相关的条目。与五年前发布的HMDD v3.0相比,HMDD v4.0包含了1.5倍多的条目。此外,还整理了一些新的分类,包括与疾病相关的外泌体miRNA、涉及人类疾病的病毒编码miRNA,以及包含miRNA-circRNA相互作用。作者还整理了与疾病相关的性别差异miRNA。

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    Python 初学者的三个疑惑之解答

    第一个问题:学习 Python 不知道从何处着手。求对应的解决办法。 Python 是一门编程语言,任何编程语言从一开始就离不开动手实践,光靠看书、看视频是不可能学会的,当然看书这些是非常重要的,看书能让形成自己的知识点体系,从而对 Python 形成自己的方法论;书的话对于初学者,我还是推荐董付国老师的《Python 程序设计基础》,这本书非常适合小白,语言浅显易懂,例程代码清晰明了。 看书的一个好习惯是,看懂书上的一个代码例程,马上自己动手实现,看运行结果是否和书上的一样,注意一定不要复制,不要小瞧这个看似很笨的操作,因为只有亲手敲过书上每一行你看似理解的代码之后,才会对 Python 编程的细节有所体会,进而有更深刻的理解,在这里获得的每一个理解,以后可能就是你解决 bug 的一个启发。 对 Python 的知识体系有大致了解后,就可以去看你感兴趣领域的教程了,可以是论坛上的教程,也可以是视频教程,一来强化巩固基础知识,二来积累编码经验,提升编码水平。 第二个问题:学习 Python 有哪些正确高效的姿势? 一曰读,分为泛读、精读、攻读;比如那些基础的语法,比如方法、对象、常用模块就可以泛读快速过一遍,因为这些知识点要用的时候看一遍就会。要精读的是列表、字典、生成器这些知识点,最好一次性吃透一个知识点,只有掌握了这些知识点,才能灵活运用。最高阶的是攻读,对于一个疑惑的知识点,书上没有解答,网上也没有相关经验,这就需要你自己手脑并用,编码测试解决这个疑惑了。 二曰写,写精读的理解,写攻读的心得。写博客有两大裨益,一来可以让你的经验让更多人看到,这本身就是一种乐趣,同时可以让别人检验你总结的不足。二来,你下次遇到类似的情况,可以很快的get到点。 三曰找,IT 从业者的一个禁忌就是重复造轮子,要实现一个功能,在动手编码之前,首先要广泛调研,可以去 Github/码云 上看有没有类似的轮子,有的话直接迁移来用,凡事从零开始不易,不如站在巨人的肩膀上。 第三个问题:熟悉 C++/Java,还要必要学习 Python吗? C++/Java 是编译型语言,Python 是脚本型语言。现在的人才趋势是掌握一门编译型语言的同时掌握一门脚本语言,C++/Java 可能是你的工作语言,但是 Python 可以成为你的工具,多数问题,用 Python 来验证结论往往最快。Python 这个工具可以助你的 C++/Java 开发更加方便快捷。两者并不矛盾。

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    BMC Medicine:自闭症谱系障碍静息态EEG信号的定量递归分析​

    自闭症谱系障碍(ASD,Autism spectrum disorder )是一种神经发育障碍,患病率为1-2%。特别是在低资源环境中,对ASD的早期识别和诊断是一个重大挑战。因此,ASD迫切需要一种“语言自由、文化公平”,并且不需要专业人员参与的低成本筛选工具。在ASD和神经发育障碍中,EEG可用来寻找生物标记物。其中,关键挑战之一是确定适当的多元下一代分析方法(multivariate, next-generation analytical methodologies),这些方法可以描述大脑中复杂的非线性神经网络动态性,同时也考虑到可能影响生物标记物发现的技术和人口学混淆因素。开普敦大学儿童和青少年精神病科T. Heunis和P. J. de Vries等人在BMC Medicine杂志发文,评估定量递归分析(RQA,recurrence quantification analysis )作为ASD潜在生物标记物的稳健性,并对一系列潜在的技术和人口混杂因素进行系统的方法学探索。

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