多模态组学数据的联合运用在揭示细胞异质性和解析细胞命运调控机制方面具有重要意义,目前已有多种方法被开发,用于处理不同组学模态数据的整合.本研究通过对应用于不同整合任务的多种数据整合方法进行性能评测,为相关领域的研究提供有益参考.使用6个联合测序数据集对16种单细胞多模态配对数据整合方法在2类整合任务上的性能进行测试,再通过4个模拟数据集和1个真实数据集对6种空间转录组反卷积方法的性能进行评估.在RNA和ATAC配对数据整合任务中,MOFA+、SCOIT、Cobolt分别在PBMC、BMMC、SNARE数据集上取得最优表现,SCOIT在3个数据集的汇总得分中均排名前3,MMDVAE、DAE在基于AE的融合算法中表现突出.在RNA和蛋白质配对数据整合任务中,Cobolt、MOFA+、Seurat分别在P5_CITE、BM_CITE、COVID中取得最优表现,totalVI在3个数据集的汇总得分中排名靠前,基于AE的融合算法中以efMMDVAE、lfMMDVAE的表现最好.在空间转录组反卷积方法评测中,Cell21ocation和SPACEL在模拟数据和真实数据中的性能表现均优于其他方法的,其中Cell21ocation在真实数据集中表现最佳,正确地推断了两类心肌细胞在心室的比例.此外,本研究发现在配对数据整合任务中,不同方法对数据的适应性不同.SCOIT和totalVI分别是RNA与ATAC、RNA与蛋白质数据整合中表现稳定优异的方法.Seurat、MOFA+易受数据影响.

建构大概念的单元整体教学是高中生物学教学中落实学科核心素养的有效途径.通过概念层级剖析、进阶目标设计以及"情境—问题—任务—评估"的教学主线实践,阐述在单元整体教学中促进学生构建学科大概念和落实学科核心素养的可行性策略.

以"人体的呼吸"为例,依据2022年版课程标准,以核心素养为导向,指向深度学习,从学生本位出发,立足单元学习目标,通过"创设单元情境—分解核心问题—细化任务活动"展开单元学习活动,设计单元学习评价,在解决单元情境问题的过程中生成重要概念,达成素养目标.

目的 探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题.方法 提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届全国数字健康创新应用大赛健康医疗大数据主题赛基于图像的指甲病智能诊断模型任务数据集训练基于双模型策略的神经网络模型,该任务数据集涵盖甲母痣、甲沟炎、银屑病甲、甲真菌病、甲下出血、甲黑线、甲周疣、甲黑素瘤8类指甲病,各类别不平衡.评估双模型策略的诊断性能,并与相同软、硬件训练条件下单模型策略[图像分类模型(ResNet50、Swin Transformer)和基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的目标检测模型]进行比较.结果 纳入任务数据集包括甲母痣210例、甲沟炎186例、银屑病甲69例、甲真菌病203例、甲下出血149例、甲黑线71例、甲周疣93例、甲黑素瘤67例共1 048例样本,其中90％的样本用于训练不同策略的模型,10％用于评估模型.基于ResNet50的图像分类模型的micro F1值为0.324,基于Swin Transformer的图像分类模型为0.381,基于Faster R-CNN的目标检测模型为0.572,基于双模型策略的Mask R-CNN+Swin Transformer模型为0.714.双模型策略预测各指甲病的准确度为甲母痣80.95％(17/21)、甲沟炎89.47％(17/19)、银屑病甲100.00％(7/7)、甲真菌病70.00％(14/20)、甲下出血73.33％(11/15)、甲黑线14.29％(1/7)、甲周疣55.56％(5/9)、甲黑素瘤42.86％(3/7).双模型策略在该任务1 000例测试集中的micro F1值为0.844.结论 双模型策略可以有效结合功能不同的模型,更好地完成小数据量训练条件下的指甲病图像智能诊断任务.

目的:探讨一般攻击模型框架下挫折情境、归因方式对青少年内隐、外显攻击性的影响机制。方法:使用多维-多向归因量表筛选出具有内、外归因倾向的青少年各30名作为研究对象。采用2(有挫折、无挫折)×2(内归因、外归因)混合试验设计，并使用挫折情境任务、Buss-Perry攻击性量表、单类内隐联想测验进行研究。使用E-prime 1.0编写SC-IAT的试验程序，使用SPSS 17.0进行描述性统计、双因素方差分析、简单效应分析以及事后检验。结果:挫折情境对个体的外显、内隐攻击性的影响均差异有统计学意义( F(1，58)＝6.78， P<0.05，偏 η2＝0.11和 F(1，58)＝17.59， P<0.01，偏 η2＝0.23)。挫折的情境中被试的外显攻击性[(83.43±15.05)分]和内隐攻击性[(-0.06±0.35)分]高于无挫折的情境中的外显攻击性[(80.54±12.40)分]和内隐攻击性[(-0.33±0.49)分]。挫折情境对不同归因方式被试的外显、内隐攻击性的影响均差异有统计学意义( F(1，58)＝4.90， P<0.05，偏 η2＝0.08； F(1，58)＝8.68， P<0.01，偏 η2＝0.13)。挫折情境对内归因被试( D<0)的外显攻击性有较大影响[有挫折：(82.90±12.98)分；无挫折：(77.56±10.16)分]，而对外归因被试( D>0)的内隐攻击性有较大影响[有挫折：(0.07±0.35)分；无挫折：(-0.40±0.45)分]。 结论:挫折情境对青少年的外显、内隐性攻击的影响受到归因方式的调节，一般攻击模型适用于解释外显攻击性和内隐攻击性。

目的:比较脑小血管病（CSVD）患者认知以及运动双重任务行走（DTW）的步态特征差异，并判断何种步态参数能够更好地诊断CSVD及判断疾病的严重程度。方法:纳入2020年9月1日至2021年7月1日在解放军总医院第七医学中心神经内科就诊的经磁共振成像证实有CSVD的患者106例以及同期的体检人员21名，根据Fazekas评分，将研究对象分为轻度组（34例，1分）、中度组（34例，2分）、重度组（38例，3分）以及健康对照组（21名）。在单任务行走（STW）和DTW条件下记录参与者参数，并通过单任务和双任务之间的差异计算双重任务效应（DTC）。采用广义估算方程评估疾病严重程度以及行走条件对基本步态参数及DTC的影响，事后分析通过Bonferroni方法校正。通过Spearman相关分析确定疾病严重程度与步态参数及DTC间的相关性。通过Logistic回归建立联合预测因子，应用联合诊断试验计算步态参数及其DTC预测CSVD的敏感度、特异度及受试者工作特征（ROC）曲线下面积。结果:试验组中STW的基础步态参数显著优于认知或运动DTW（均 P<0.05），而对照组中不同任务下的基础步态参数差异无统计学意义（均 P>0.05）。在认知DTW中，时间步态参数（步频和跨步时间）仅在中重度组出现显著恶化［步频：中度组（100.220±1.795）步/min，重度组（94.525±2.139）步/min；跨步时间：中度组（1.227±0.024）s，重度组（1.299±0.031）s］，但空间参数（跨步长及步速）在各组（除对照组和轻度组外）间［跨步长：对照组（1.050±0.021）m，轻度组（0.974±0.022）m，中度组（0.903±0.025）m，重度组（0.793±0.026）m；步速：对照组（0.944±0.028）m/s，轻度组（0.866±0.030）m/s，中度组（0.751±0.027）m/s，重度组（0.606±0.022）m/s］差异均有统计学意义（均 P<0.05）。同样无论疾病严重程度，认知DTW条件下所有步态参数DTC均高于运动DTW（均 P<0.05），而对照组中不同任务下的步态参数DTC差异无统计学意义（均 P>0.05）。其中认知DTW的时间参数DTC仅在中重度组出现异常，而空间参数DTC在各组间差异均有统计学意义（包括对照组和轻度组；均 P<0.05）。认知DTW条件下，空间参数及DTC与疾病严重程度的相关性显著高于时间参数（0.50< r<0.64比0.15< r<0.39）。应用空间参数对CSVD的判别进行联合诊断试验发现，联合诊断因子ROC曲线下面积显著大于单一指标。 结论:认知DTW能够更好地反映CSVD患者的步态异常。认知DTW的空间参数及其DTC能更有效地诊断CSVD并区分其严重程度，DTC可能是更好的指标。对于诊断CSVD而言，空间参数及其DTC之间差异并无统计学意义，但联合因子可以显著提高敏感度，降低假阴性率。

PET可以实现局部体内肿瘤生物学的无创显像。通过设计放射性示踪剂来靶向与肿瘤相关的特定生物过程(例如肿瘤代谢、血流、增殖和肿瘤受体表达或配体结合)，PET可以检测肿瘤扩散，表征肿瘤表型，并评估其对治疗的反应。例如，放射性标记的葡萄糖类似物 18F－FDG糖代谢显像已被广泛用于完成上述3种任务，并在癌症护理中发挥着重要作用。然而，目前的临床实践通常是在示踪剂注射后的单个时间点进行显像(即静态显像)，并没有使用PET肿瘤显像可提供的所有信息，尤其是在解决肿瘤检测以外的问题时，仅依赖从静态显像获得的示踪剂测量信息可能出现误导性结果。该篇论文由2部分组成，描述了肿瘤PET显像动力学分析的原理(第1部分)，然后举例说明了肿瘤PET显像动力学分析的具体实现(第2部分)。该综述旨在介绍肿瘤显像中动力学分析的基本概念，阐明动力学分析如何增强对体内肿瘤生物学的理解，改进临床决策方法，并指导对静态图像定量测量的解释。

目的:研究基于多任务学习轻量级卷积神经网络(MTLW-CNN)在肺部危及器官(OAR)自动分割中的应用。方法:MTLW-CNN包含多个特征共享层和OAR的对应勾画分支。收集497例肺癌病例，以同时包含肺、心脏和脊髓的CT及医生勾画的轮廓为样本，随机划分300例用于训练与验证，197例用于测试。在测试集应用MTLW-CNN计算OAR的戴斯相似性系数(DSC)，与Unet、DeepLabv3+的DSC、训练及测试时长、空间复杂度(S)进行对比。为研究多任务学习对模型泛化性能的影响，按照MTLW-CNN结构建立3个OAR的单任务学习模型(STLW-CNN)，使用相同数据训练与测试，统计并对比两者DSC。结果:MTLW-CNN的肺、心脏、脊髓DSC平均值分别为0.954、0.921、0.904。与Unet、DeepLabv3+的DSC差距<0.020，训练与测试时长是Unet、DeepLabv3+的1/3~1/30，S分别为Unet、DeepLabv3+的1/42、1/1220。STLW-CNN的肺、心脏DSC平均值、标准差与MTLW-CNN差距约为0.005、0.002，脊髓平均值相差0.001，但标准差却比MTLW-CNN高0.014。结论:MTLW-CNN以更小的时间、空间代价实现肺部OAR的高精度自动勾画，不仅可以提高模型应用效率，还有利于提高模型的泛化性能。

目的:通过心算任务的行为学实验探讨早期帕金森病(PD)患者心算能力的变化及其相关的影响因素。方法:对31例早期PD患者及40例与之相匹配的健康对照进行测试。先采用简易精神状态检查量表(MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)对所有被试进行认知功能评定，再采用行为学实验比较2组被试心算能力的差异。结果:早期PD患者执行基线任务和简单心算任务时正确率及反应时与健康对照相比，差异无统计学意义( P>0.05)；2组间校正后反应时亦差异无统计学意义( P>0.05)。而PD患者在完成复杂心算任务时正确率下降( t＝－2.232， P＝0.029)，反应时明显增加( t＝2.149， P＝0.035)；2组间校正后反应时差异仍有统计学意义( t＝3.139， P＝0.003)。PD患者完成复杂心算任务的正确率与MoCA得分呈正相关( r＝0.561， P＝0.004)；与年龄呈负相关( r＝－0.532， P＝0.008)。PD患者完成复杂心算任务的反应时、校正后反应时与MoCA得分均呈负相关( r＝－0.525， P＝0.01； r＝－0.554， P＝0.005)；与年龄均呈正相关( r＝0.485， P＝0.037； r＝0.514， P＝0.012)。 结论:早期PD患者存在复杂心算能力损害，且与患者的认知功能及年龄有关。

目的:探讨催产素鼻雾剂对男性品行障碍青少年共情能力的影响。方法:选取2015年9月至2016年8月于中南大学湘雅二医院心理咨询门诊就诊的品行障碍患者，采用随机数字表法将其随机纳入催产素组(46例，催产素鼻雾剂每日给药2次，每次24 IU，连续给药2周)与安慰剂组(51例，给予0.9%氯化钠溶液，操作方法同催产素组)。干预前后分别采用疼痛共情任务及人际反应指针量表(interpersonal reactivity index，IRI)评估患者共情能力。应用SPSS 20.0软件进行统计分析，采用重复测量方差分析对比干预前后两组患者的共情能力。结果:重复测量方差分析结果显示：疼痛共情任务测评中的针头-痛苦表情维度评分( F＝13.86， P<0.001)、IRI总分( F＝5.59， P＝0.020)及共情关心因子分( F＝4.99， P＝0.028)的时间×组别交互效应显著。IRI量表观点采择因子分的组别主效应显著( F＝4.22， P＝0.043)。简单效应分析显示：经2周干预后，在疼痛共情任务中催产素组患者的针头-痛苦表情评分明显高于基线时评分( t＝-2.08， P＝0.040)。干预2周后，催产素组患者的针头-痛苦表情评分明显高于安慰剂组被试，差异有统计学意义( t＝2.33， P＝0.022)。干预2周后，催产素组的IRI总分( t＝-2.58， P＝0.011)及共情关心因子分( t＝-3.15， P＝0.002)均高于基线水平。干预后，催产素组IRI总分( t＝2.30， P＝0.024)及观点采择因子分( t＝2.57， P＝0.012)均高于安慰剂组。 结论:催产素可改善男性品行障碍青少年的共情能力，可能对认知及情感共情能力均有提高作用。