目的:基于生物信息学分析，筛选唐氏综合征(DS)胎儿脑病变相关基因及信号通路，探究其在DS神经病变发生发展中的潜在作用机制。方法:回顾性研究。2021年12月从基因表达数据库下载数据集GSE59630，利用R软件筛选DS和正常胎儿脑组织之间的差异表达基因(DEGs)，并对其进行基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析和基因集富集分析(GSEA)。利用基因相互作用检索工具在线数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络，确定核心模块及核心基因。采用实时定量聚合酶链反应在3对22~33周龄DS和正常胎儿脑组织中验证神经退行性变相关核心基因的表达变化。结果:从DS和正常胎儿脑组织中共筛选出225个DEGs，其中18个为上调基因，207个为下调基因。GO功能富集分析显示DEGs主要富集在神经发生、神经元凋亡、转录调控、线粒体能量代谢等过程，KEGG通路富集分析显示DEGs与多种神经退行性疾病有关，GSEA提示细胞凋亡、炎症反应在DS神经病变发生中发挥重要作用。根据PPI网络筛选出10个核心基因，主要与组蛋白乙酰化和转录调控相关。经组织验证，其中 RAB8A、TBP、TAF6表达变化趋势与芯片数据相一致。 结论:通过胎儿脑组织转录组学分析筛选出的核心基因及关键信号通路，有助于全面了解DS神经病变发生的分子机制，为探索DS神经发育异常和智力低下的临床诊断及治疗靶点提供了新的方向。

专家引言：胆管癌是一种发生于肝内、外胆管上皮的原发性恶性肿瘤，具有高度的侵袭性和异质性，其中肝外胆管癌约占75%。近年来，胆管癌的发病率和死亡率逐渐增加，其高发地区主要位于东南亚；中国胆管癌的发病率大于6/10万，是全世界发病率最高的国家之一。胆管癌预后极差，在高发地区是继艾滋病和脑卒中之后死亡率最高的疾病之一。近年来，西南医科大学附属医院放射科舒健教授团队围绕肝外胆管癌的MRI开展了一系列研究，利用深度神经网络在MRI图像上对胆胰壶腹部及肝外胆管癌病灶进行了自动识别与分割，利用MRI的常规影像学特征、定量参数以及结合人工智能评估了肝外胆管癌的生物学行为并进行了生存分析的评估，为辅助肝外胆管癌的诊疗提供了影像学手段和依据。四川大学华西医院宋彬教授指出，2018年国家自然科学基金委员会确定了新时代资助导向，即“鼓励探索、突出原创；聚焦前沿、独辟蹊径；需求牵引、突破瓶颈；共性导向、交叉融合”。影像医学作为近年来医学发展最迅速的学科之一，影像科研工作充满机遇，但也面临挑战。舒健教授团队通过国家自然科学基金的资助，针对胆管癌这一相对高发、预后差的有需求牵引的疾病，通过临床、影像的内容进行了系列研究，就如何有效地进行治疗前评估、改善预后、提高生存质量和生存时间等重要研究方向进行逐一探索并突破瓶颈，所做的研究符合国家自然科学基金委所提出的要求，特别是建立了较好的有学科交叉特点的医工团队，科研产出硕果累累。上述主要研究结果表明舒健教授团队将影像学新技术应用于肝外胆管癌的自动检测、术前评估及临床预后预测等方面，为肝外胆管癌的临床决策提供了快速、无创、便捷和个性化的预测方法。期待该团队未来在肝外胆管癌这一疑难疾病能有更多、更好的研究，最终实现肝外胆管癌患者的生存获益。

目的:提出一种新型脉冲神经元模型及其网络，描述其建模方法，并用计算机模拟验证其性能。方法:在充分考虑生物学适应性（激活电位阈值和不应期开关），及其对尖峰放电脉冲产生及其传导的动态调节机制基础上，在新型脉冲神经元模型中引入了突出后电位多通道滤波器，实现了输出电流及神经元突触强度的动态调节。提出基于自适应最小均方（LMS）的误差反向传播（BP）学习算法，并将其应用于尖峰放电神经网络的调节。结果:在自发噪声下，新型脉冲神经元模型的尖峰放电间期信号直方图满足泊松分布。通过2个新型脉冲神经元的简单连接，可以形成多种复杂的尖峰放电模式。新型脉冲神经元模型具有自发本征噪声的特征，能够形成复杂的周期尖峰放电模式。对于输入噪声控制，该模型的不应期与门限电位适应性参数的稳定性较好。刺激电流-尖峰放电脉冲频率间的线性关系较好。结论:所提出的新型脉冲神经元模型在自发噪声条件下能产生多种模式的振荡和相干振荡，这与生物神经元极其相似，能实现复杂的噪声信号处理。所采用的具有不同频带的多通道突触后电位滤波器，能使一些突触后电位信号变得平稳。所提出的基于于自适应LMS的BP学习算法克服了尖峰放电信号的瞬态变化特性导致的误差驱动学习算法无法应用的问题。

癫痫是一种严重影响国民身体健康的神经系统疾病，其治疗一直以来是神经外科治疗领域的重要方向，新的癫痫理论与外科治疗技术成为未来癫痫外科治疗的新方向。本文将就脑网络及脑计划新时代背景下的癫痫再认识、癫痫脑网络的构建、癫痫脑网络外科的探索以及未来展望方面进行述评，以期探索癫痫的外科治疗新方向，推动新的癫痫脑网络外科发展方向，为癫痫患者提供新的精准治疗方法。

雌激素是女性生殖系统分泌的重要激素，其主要功能与生殖、生长及发育有关。研究表明，雌激素还具有调节血管收缩、抗氧化应激、抗炎和神经保护等生物学功能，还会影响大脑结构和网络。有研究显示，雌激素与脑白质高信号(white matter hyperintensities, WMHs)的发生和发展密切相关。文章就雌激素和更年期激素替代治疗与WMHs之间的关系及其可能的病理生理学机制进行了综述。

目的:运用生物信息学方法挖掘农药慢性暴露诱导的差异表达基因（DEGs）及其富集的信号通路，探索其潜在致病机制和关键基因。方法:于2021年7月，从基因表达综合数据库（GEO）中下载与农药毒效应相关的高通量基因表达谱数据，样本来源为长期接触农药的美洲男性农场工人和其他行业工人，获取DEGs；利用R软件clusterProfiler包对所选择的DEGs进行GO、KEGG及基因集富集分析（GSEA）；采用STRING、Cytoscape等工具对其进行蛋白质相互作用网络的构建及可视化分析；借助MCODE及Cytohubba等分析得到基因功能模块，从而筛选出核心基因。结果:共筛选出GSE30335数据集的DEGs 189个，其中上调基因101个，下调基因88个。GO、KEGG及GSEA结果显示，DEGs主要富集于神经元投射发育调控、运动调节、核糖体蛋白合成等生物学功能及以帕金森病为代表的复杂神经系统疾病相关的通路上。综合筛选发现，KLF1为农药暴露的核心基因，其差异表达倍数为0.456（ t=-3.82， P=0.021）。 结论:长期农药暴露可造成接触人群多个基因的差异表达，可能通过下调KLF1并经由其介导的一系列生物学途径参与神经系统的病理学改变。

目的:筛选与胶质瘤患者预后相关的差异表达基因(DEGs)并预测其潜在生物学功能。方法:通过基因表达综合数据库(GEO)数据集下载胶质瘤mRNA数据集、中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据集下载胶质瘤甲基化数据集，进行差异分析并取交集。对差异化基因进行生物功能及通路富集分析( P<0.05)，使用STRING和Cytoscape构建DEGs的蛋白-蛋白相互作用网络(PPI)，筛选核心基因。利用癌症基因组图谱计划(TCGA)数据库对筛选出核心基因进行表达验证及生存分析( P<0.05)。 结果:在不同级别胶质瘤的差异化分析中共识别出3个上调DEGs和25个下调DEGs，PPI分析得出11个核心基因。这11个基因生物功能富集主要是神经再生( P<0.01)，信号通路富集主要是羟色胺能神经突触( P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析发现，其中9个DEGs的高表达与患者总生存率呈正相关( P<0.01)。 结论:筛选出的DEGs参与胶质瘤的恶性进展，从而影响患者预后。

帕金森病冲动控制障碍是指帕金森病患者在某种强烈欲望的驱使下进行的一类重复的、过度的、强迫的行为活动，患者往往难以自控，甚至对他人和自身造成伤害。帕金森病冲动控制障碍共有4种主要临床表型：病理性赌博、冲动性购物、强迫性进食以及强迫性性行为。帕金森病冲动控制障碍的致病机制可能是在遗传易患性的基础上，涉及神经环路、多巴胺能受体、神经递质改变等机制，因此临床诊疗中应重视可控因素的识别与干预。帕金森病冲动控制障碍的诊断依赖于评估量表和功能影像学检查，而其治疗的主要策略在于积极的临床患者教育和个体化治疗。同时推进基于基因-脑功能网络的临床研究。

目的:利用反向传播神经网络（BPNN）算法，建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法:通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息，共计219 000条，作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据，每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果:BPNN步长设置为10，全部偏差下假阳性率均在0.1%以内；MovSD的最佳步长为150，拦截限为10%，全部偏差下假阳性率为0.38%，比BPNN高0.28%。MovSD在0.5与1误差因子下全部未检出，误差因子>1之后，可检出，但MNPed偏高；而BPNN在全部偏差下MNPed均低于MovSD，两者相差最高达91.67倍。计量学溯源过程生成460 000条参考数据，采用参考数据评定BPNN模型的不确定度仅为0.078%。结论:成功建立了基于BPNN算法识别检测过程随机误差的实时质控方法，模型准确度高，临床效能显著优于MovSD方法。

目的:建立燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个微小RNA（microRNA，miRNA）靶基因的蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction，PPI）网络，筛选具有重要作用的基因及基因模块。方法:将本课题组前期筛选的燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA（hsa-miRNA-3131、hsa-miRNA-4516、hsa-miRNA-6501-5p、hsa-miRNA-10b-5p、hsa-miRNA-4683）的靶基因定位到STRING在线数据库（https：//string-db.org），筛选PPI网络。使用Cytoscape v3.6.0软件对PPI网络可视化，通过NetworkAnalyzer插件得到拓扑属性值度和拓扑属性值介数，筛选PPI网络的中心节点（度和介数均最高的节点）。同时，采用CytoHubba插件中的最大团中心（MCC）分析方法来确定PPI网络中的重要节点。通过MCODE插件进行聚类分析，筛选PPI网络的基因模块。将基因模块所包含的蛋白质名称在线提交KOBAS v3.0数据库（http：//kobas.cbi.pku.edu.cn/），对MCODE插件筛选出的基因模块进行KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路富集分析。结果:靶基因的PPI网络由1 035个节点和4 346个边组成。泛素蛋白A-52残基核糖体蛋白融合产物1（UBA52）的度（101）和介数（0.010 723 89）均最高，为PPI网络的中心节点。经MCC分析，UBA52为PPI网络中的重要节点。从PPI网络中选择排名前5的基因模块，5个基因模块的KEGG通路富集分析中高度富集的基因通路分别为泛素介导的蛋白水解、剪接体、内吞作用、神经活性配体-受体相互作用、囊泡转运。结论:成功建立了燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA靶基因的PPI网络，筛选出UBA52基因和5个基因模块主要通路。