PNAS：改善大数据集分析的准确性

一项研究发现，整合了交叉验证的一种数据集分析技术可能有能力识别出从生物信息学到语言学等领域的多维数据集的模式。对大数据集的自动分析可能识别出数据的模式，但是无法评估发现的模式的显著性，这可能导致无意义的结果。Claudio Luchinat及其同事发展了一种数据分析方法，它包括了一个交叉验证步骤，从而识别出最显著的模式，这种方法称为通过准确性最大化的知识发现（KODAMA）。

Cell Metab：更准确预测前列腺癌侵袭性的指标——胆固醇酯

当癌细胞代谢产生胆固醇时，前列腺癌的侵略性和化合物胆固醇酯积累之间产生联系，这一发现会给前列腺癌带来新的诊断和治疗方法。

英国引入新型大脑扫描技术 提高痴呆症诊断准确率

JAD：阿尔茨海默氏症诊断新标志物准确度达95%

据不完全统计，在英国一国就大约有820,000多名阿尔茨海默氏症（AD）患者，阿尔茨海默氏症是导致老年人痴呆的最普遍原因。就目前来说，如何正确区分阿尔茨海默氏症导致的记忆力减弱和因年龄增大导致记忆减弱是比较困难的。 近日，英国诺丁汉大学的研究人员在Alzheimer's Disease杂志上发表论文称：脑脊液中存在的七种异常蛋白或许可以作为AD患者发病早期的诊断生物标志物。

Diabetes Care：代谢标志物改善糖尿病预测准确性

7月11日，《糖尿病护理》（Diabetes Care）发表了美国学者的一项研究成果，在胰岛细胞抗体（ICA）阳性且代谢异常的人群中，由口服葡萄糖耐量试验衍生的代谢标志物组合可改善1型糖尿病进展的预测准确性。 此项研究共纳入339例受试者，受试者基线时均伴有ICA阳性、初相胰岛素反应（FPIR）和（或）糖耐量异常。随访受试者至临床糖尿病始发或随访结束（5年）。

Nature子刊：延伸体复合物环状结构有助确保蛋白准确产生

延伸体复合物环状结构固定住tRNA，它是由两个三蛋白组(标识为黄色、绿色和蓝色的三个蛋白组成的)成对排布而形成的。图片来自EMBL/S.Glatt。 来自德国海德堡市欧洲分子生物实验室(European Molecular Biology Laboratory, EMBL)和法国斯特拉斯堡市分子细胞和遗传学研究所(Institut de Génétique et Biologie Molécul

PLoS ONE：微芯片技术能更快更准确的检测流感

近日，波士顿大学生物医学工程系副教授Catherine Klapperich率领的团队和医学研究人员研制的显微镜载片大小的一次性微流控芯片，旨在代替现使用的以实验室为基础的、价格昂贵的、费时诊断测试。该芯片本质上使得RT-PCR检测微型化、简单化，该芯片检测技术被认为是流感检测的金标准、出结果更快、结果更准确。

Nat Commun：新方法准确记录大脑活动

本期Nature Communications上介绍了用来在实验和自然条件下准确定性特定类群神经元的一种方法。该方法为在复杂社会环境中研究人脑活动和从脑信号来重建自然体验（这是以前在实验室外不可能做到的事情）提供了一个手段。 用来记录大脑活动的方法（如功能性磁共振成像）大多数用在实验条件下，在其中自然环境的影响被实质性地降低了。

Lab on a Chip：准确自动化分析血清系统研制成功

加拿大多伦多大学（University of Toronto）生物材料及生物医学工程（Institute of Biomaterials and Biomedical Engineering，IBBME）教授Aaron Wheeler利用实验室晶片开发出能快速、准确并自动化分析血清的系统。

简单问题即可准确筛查药物过度使用性头痛

柏林(EGMN)——一项验证性研究显示，头痛治疗中心的医生通过询问患者 “您每月服用头痛发作治疗药物超过10天吗？”及“您定期服药吗？”这两个问题，便可快速筛查和确定药物过度使用性头痛(MOH)患者。法国波尔多大学波尔多头痛治疗中心主任Virginie Dousset博士在国际头痛学会(IHS)和美国头痛学会(AHS)主办的国际头痛大会(IHC)上报告了该研究结果。