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成立于1961年，家庭经济学研究所（IHE）是德里大学的一流学院，向妇女授予教育。学院提供了一系列课程，包括生物化学，微生物学，食品技术，基础教育，新闻学和家庭科学，并在本科生层面。学院还提供家庭科学不同学科的毕业后和博士学位课程。近年来，该学院的一些成就包括NAAC“ A ++”认证，DBT的Star College Spine Spine Grant，Fist Grant和科学技术部最近获得的Curie赠款（DST）。IHE的教职员工一直积极参与由UNDP，Wellcome Trust，Medical Research Council，UK等国家和国际机构资助的多学科研究项目；英国议会，新西兰研究委员会，DST，DST，DBT，ICMR，MOEFCC，UGC，世界银行，ICSSR。该学院非常关注各种发展领域，这些领域可以将印度转变为一个更发达国家。学院正在组织这次会议，以引起并汇集与性别平等，环境挑战有关的各种问题，包括气候变化和对健康的影响以及克服挑战的策略。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
使用语音生物标记物对成年远程医疗呼叫者的自杀风险进行分类：回顾性观察研究
背景：人工智能有可能革新目前用于检测自杀迫在眉睫的风险的做法，并解决传统评估方法的缺陷。目标：在本文中，我们试图根据澳大利亚 2 家远程医疗咨询服务机构拨打的大量（n=281）电话，将短片段（40 毫秒）的语音根据自杀低风险和迫在眉睫的风险自动分类。方法：本研究纳入了来自澳大利亚 On The Line（n=266，94.7%）和堪培拉 000 紧急服务（n=15，5.3%）的共 281 条帮助热线电话录音。当呼叫者确认意图、计划和手段的可用性时，对迫在眉睫的自杀风险进行编码；风险级别由响应咨询师评估，并由临床研究团队使用哥伦比亚自杀严重程度评定量表（=5/6）重新评估。低自杀风险在没有意图、计划和手段的情况下通过哥伦比亚自杀严重程度量表评分（=1/2）进行编码。预处理包括语音信号的标准化和预强调，而语音生物特征则使用统计语言 r 提取。使用套索回归确定候选预测因子。使用带有样条函数以解释非线性的广义加性混合效应模型将每种语音生物标记物评估为自杀风险的预测因子。最后，使用逐个分量的梯度增强模型根据预编码的自杀风险评级对每通通话记录进行分类。结果：总共将 77 个迫在眉睫的风险呼叫与 204 个低风险呼叫进行了比较。此外，从每个语音帧中提取了 36 个语音生物标记物。呼叫者性别是一个显着的调节因素（β =–.84，95% CI –0.85，-0.84；t =6.59，P <.001）。候选生物标记物减少到 11 个主要标记物，并为男性和女性开发了不同的模型。使用留一交叉验证，确保没有一个呼叫者的语音帧同时出现在训练和测试数据集中，精度或召回曲线下面积达到 0.985（95% CI 0.97, 1.0）。gamboost 分类模型正确分类了 469,332/470,032（99.85%）个语音帧。结论：本研究展示了在生态有效环境中对即将发生的自杀风险进行客观、有效和经济的评估，并可能应用于实时评估和响应。试验注册：澳大利亚新西兰临床试验注册中心 ACTRN12622000486729；https://www.anzctr.org.au/ACTRN12622000486729.aspx