The European wild boar was crossed with the domesticated Large White pig to genetically dissect phenotypic differences between these populations for growth and fat deposition. The most important effects were clustered on chromosome 4, with a single region accounting for a large part of the breed difference in growth rate, fatness, and length of the small intestine. The study is an advance in genome analyses and documents the usefulness of crosses between divergent outbred populations for the detection and characterization of quantitative trait loci. The genetic mapping of a major locus for fat deposition in the pig could have implications for understanding human obesity.

We present a catalog of galaxy cluster candidates, selected through their Sunyaev–Zel'dovich (SZ) effect signature in the first 720 deg2 of the South Pole Telescope (SPT) survey. This area was mapped with the SPT in the 2008 and 2009 austral winters to a depth of ∼18 μKCMB-arcmin at 150 GHz; 550 deg2 of it was also mapped to ∼44 μKCMB-arcmin at 95 GHz. Based on optical imaging of all 224 candidates and near-infrared imaging of the majority of candidates, we have found optical and/or infrared counterparts for 158, which we then classify as confirmed galaxy clusters. Of these 158 clusters, 135 were first identified as clusters in SPT data, including 117 new discoveries reported in this work. This catalog triples the number of confirmed galaxy clusters discovered through the SZ effect. We report photometrically derived (and in some cases spectroscopic) redshifts for confirmed clusters and redshift lower limits for the remaining candidates. The catalog extends to high redshift with a median redshift of z = 0.55 and maximum confirmed redshift of z = 1.37. Forty-five of the clusters have counterparts in the ROSAT bright or faint source catalogs from which we estimate X-ray fluxes. Based on simulations, we expect the catalog to be nearly 100% complete above M500 ≈ 5 × 1014 M☉ h−170 at z ≳ 0.6. There are 121 candidates detected at signal-to-noise ratio greater than five, at which the catalog purity is measured to be 95%. From this high-purity subsample, we exclude the z < 0.3 clusters and use the remaining 100 candidates to improve cosmological constraints following the method presented by Benson et al. Adding the cluster data to CMB + BAO + H0 data leads to a preference for non-zero neutrino masses while only slightly reducing the upper limit on the sum of neutrino masses to ∑mν < 0.38 eV (95% CL). For a spatially flat wCDM cosmological model, the addition of this catalog to the CMB + BAO + H0 + SNe results yields σ8 = 0.807 ± 0.027 and w = −1.010 ± 0.058, improving the constraints on these parameters by a factor of 1.4 and 1.3, respectively. The larger cluster catalog presented in this work leads to slight improvements in cosmological constraints from those presented by Benson et al. These cosmological constraints are currently limited by uncertainty in the cluster mass calibration, not the size or quality of the cluster catalog. A multi-wavelength observation program to improve the cluster mass calibration will make it possible to realize the full potential of the final 2500 deg2 SPT cluster catalog to constrain cosmology.

We use measurements from the South Pole Telescope (SPT) Sunyaev Zel'dovich (SZ) cluster survey in combination with X-ray measurements to constrain cosmological parameters. We present a statistical method that fits for the scaling relations of the SZ and X-ray cluster observables with mass while jointly fitting for cosmology. The method is generalizable to multiple cluster observables, and self-consistently accounts for the effects of the cluster selection and uncertainties in cluster mass calibration on the derived cosmological constraints. We apply this method to a data set consisting of an SZ-selected catalog of 18 galaxy clusters at z > 0.3 from the first 178 deg2 of the 2500 deg2 SPT-SZ survey, with 14 clusters having X-ray observations from either Chandra or XMM. Assuming a spatially flat LCDM cosmological model, we find the SPT cluster sample constrain sigma_8 (Omega_m/0.25)^0.30 = 0.785 +- 0.037. In combination with measurements of the CMB power spectrum from the SPT and the seven-year WMAP data, the SPT cluster sample constrain sigma_8 = 0.795 +- 0.016 and Omega_m = 0.255 +- 0.016, a factor of 1.5 improvement on each parameter over the CMB data alone. We consider several extensions beyond the LCDM model by including the following as free parameters: the dark energy equation of state (w), the sum of the neutrino masses (sum mnu), the effective number of relativistic species (Neff), and a primordial non-Gaussianity (fNL). We find that adding the SPT cluster data significantly improves the constraints on w and sum mnu beyond those found when using measurements of the CMB, supernovae, baryon acoustic oscillations, and the Hubble constant. Considering each extension independently, we best constrain w=-0.973 +- 0.063 and the sum of neutrino masses sum mnu < 0.28 eV at 95% confidence, a factor of 1.25 and 1.4 improvement, respectively, over the constraints without clusters. [abbrev.]

Aim A clinical study was performed to test the usability of a smartphone eye-scanning app at a needle exchange facility to detect drug use to support therapy. Methods The study recruited 24 subjects who visited the facility one to three times, making a total of 40 visits. During each visit the subjects underwent testing for non-convergence (NC), nystagmus (NY), and pupillary light reflex (PLR) using a smartphone-based eHealth system. The collected eye data were transformed into key features that represent eye characteristics. During each visit, a time-line follow-back interview on recent drug use and a usability questionnaire were completed. Results Technical usability of the smartphone eye-scanning app was good for PLR and NC, where key features were generated in 82%–91% of the cases. For NY, only 60% succeeded due to cognitive problems to follow instructions. In most cases, subjects were under the influence of drugs when participating in the tests, with an average of 2.4 different drugs ingested within the last 24 h. The key features from PLR could distinguish use of opioids from central stimulants. The usability questionnaire results indicate that 23 of the 24 subjects could perform the eye-scanning by themselves after a short training, even when under severe influence of drugs. The caregiver assessed that 20 out of the 24 challenging subjects could potentially perform these tests in an indoors, home-like environment. Conclusions Smartphone-based eye-scanning is functional in a patient population with heavy drug use, also when under the influence of drugs. The use of central stimulants can be distinguished from the use of opioids.

Background It is known that illicit and prescribed drugs impact pupil size, eye movement and function. Still, comprehensive quantitative evaluations under known ambient light conditions are lacking, when smartphones are used for monitoring. Methods In this clinical study (NCT05731999), four medicinal products with addiction risks were administered to 48 subjects (18–70 years old, all with informed consent, 12 subjects per drug). Videos captured by smartphones at ~50 lux and ~ 500 lux documented the eye’s reaction before and after controlled intake of single doses of oral oxycodone (20 mg), lorazepam (2 mg), lisdexamphetamine (70 mg) and inhaled cannabis flos (65 mg with 22% THC) over a 5-h test period. Data from three observational tests, non-convergence (NC, ability to cross the eyes), nystagmus (NY), and pupillary light reflex (PLR) were converted into 24 key features that represent different eye characteristics. Results Of the acquired data, 87–97% produced key features. At peak drug plasma concentration, oxycodone constricted pupils ( p &lt; 0.001); lorazepam induced non-convergence ( p &lt; 0.001); lisdexamphetamine induced dilated pupils ( p &lt; 0.001), irrespective of ambient light conditions. Inhaled cannabis induced miosis ( p = 0.05 at ~50 lux, p = 0.10 at ~500 lux), a reduced light-induced amplitude ( p = 0.003 at ~50 lux, p = 0.3 at ~500 lux) and redness of the sclerae ( p = 0.14 at ~50 lux, p = 0.007 at ~500 lux). The drug effect lasted at least 5 h ( p &lt; 0.005) except for inhaled cannabis (2–3 h, p &lt; 0.05). Conclusion The ocular response to oxycodone, lorazepam, lisdexamphetamine and cannabis, as measured under controlled light conditions using a smartphone-based assessment, demonstrated distinct and readily distinguishable patterns for each substance. Clinical trial registration Identifier, NTC05731999.