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World File Search System基因组学
基于元基因组学的聚合物
摘要：现代媒体经常将CAD/CAM技术描绘成牙齿假体的制造中广泛使用。本研究对CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）聚合物的机械性能和生物兼容性进行了比较分析，以及通常在假体牙科中使用的常规聚合物。随着牙科实验室和实践中CAD/CAM技术的采用越来越多，了解物质特性的差异对于假体治疗计划中的明智决策至关重要。通过对文献和经验数据的叙事回顾，本研究评估了与传统聚合物相比，CAD/CAM/CAM聚合物的机械强度，耐用性，美观和生物相容性。此外，它研究了这些发现对临床结果和假肢修复的长期成功的影响。结果为CAD/CAM聚合物的优势和局限性提供了宝贵的见解，向临床医生和研究人员通报了他们对各种牙科假体应用的适用性。这项研究强调了CAD/CAM聚合物在机械性能，生物相容性和假体牙科的美学方面的相当优势。CAD/CAM技术提供了提高的机械强度和耐用性，有可能增强牙齿假体的长期性能，而这些聚合物的生物相容性使它们适合于广泛的患者人群，从而降低了不良反应的风险。这些发现对牙科技术人员和牙医的实际含义非常重要，因为了解这些物质差异可以量身定制的治疗计划可以满足个人的患者需求和偏好。将CAD/CAM技术集成到牙科实践中可以导致更可预测的结果，并提高患者对假体修复体的满意度。
推进高血压基因组学的未来
Padmanabhan, S.、Delles, C. 和 Dominiczak, AF (2024) 超越全基因组扫描：推进高血压基因组学的发展。高血压，81(6)，第 1186-1189 页。（doi：10.1161/HYPERTENSIONAHA.124.21371）此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。http://eprints.gla.ac.uk/323882/
宿主基因组学：传染病的教训
我们发现，在我们研究的四种传染病中，宿主基因组学研究活动十分活跃。我们的分析表明，在人群明确的情况下，研究活动通常最为活跃（例如，因感染 SARS-CoV-2 而住院的 ICU 患者）。在人群不易识别的情况下，相关研究活动往往较少。例如，HCV 或 HIV 感染的易感性很难研究，因为某些风险因素会使特定人群面临较高的暴露风险 [3, 10]。尽管存在遗传易感性，但许多人永远不会暴露于病毒。
宏基因组学的方法来理解……
土壤负责为地球不同的生态系统提供重要服务，包括是植物的养分和水的最大沉积物之一，调节气体排放以及循环和回收元素和分子对生命至关重要（Haygarth and Ritz，Ritz，2009年）。然而，随着气候变化的影响（例如，干旱的长时间，强烈的洪水）和人为活动（例如，牲畜放牧，采矿，农业），土壤碎片和多功能性具有良好的影响（Schloter等人（Schloter等人，2018年），使其具有不同的策略影响，并构成了这些策略的影响，并影响了这些策略的影响，并构成了这些影响的影响。One of these strategies that have proven impactful in re- cent decades is the employment of bioindicators to characterize variations in soil health, which provides additional information to the physicochemical indicators that often are not able to fully reflect how soil health is affected, for example, exhibit the indi- rect biotic effects of pollutants (Alarcón Gutiérrez et al., 2021; Zaghloul et al., 2020）。在环境研究中使用了多种生物指导者。earth由于对人为aLtera-aLtera-
自身免疫性疾病的功能基因组学
摘要十多年来，全基因组关联研究已应用于自身免疫性疾病，并扩展了我们对病原体的理解。与疾病和特征相关的遗传危险因素本质上是病因。但是，从遗传因素中阐明疾病的生物学机制是有挑战性的。实际上，很难识别位于同一单倍型或链接不平衡块上的多个变体之间的因果变异，因此负责任的生物学基因仍然难以捉摸。最近，多项研究表明，大多数风险变体位于基因组的非编码区域，它们是最有可能调节基因表达（例如定量性状基因座）的风险。增强子，启动子和长期非编码RNA似乎是风险变体的主要目标机制。在这篇综述中，我们讨论了挑战这些难题的功能遗传学。
遗传病理学（医学基因组学）
•提供临床解释和咨询服务，其活动着重于提供实验室测试服务，以最佳地解决参考临床医生提出的临床问题•使用临床判断和知识来应对意外的，非典型和复杂的工作•对临床同事的挑战性询问做出反应•从临床同事中识别临床临床促进临床的临床和专业领导力的临床相关性•专门为专业的领导而进行，特别是专业的领导力。除了对细胞生物学和人类遗传学的合理背景知识之外，遗传病理学家还需要越来越多的计算，信息学和统计技能来分析大量基因组数据，这些数据是由技术平台（例如大量平行测序）产生的。
预测基因组学的整体解决方案
世界上许多最大的人口基因分型、携带者筛查和先发性药物基因组学研究计划都是在 Axiom 微阵列平台上建立的，这是有原因的。Axiom 微阵列非常适合对非常大的人口进行基因分型，因为它们可以扩展到任何规模的研究。每个样本可以对数十万种变异进行基因分型。从现有的全基因组阵列数据中进行推断可以提供数百万种额外的基因型。使用微阵列进行基因分型非常准确，即使对于调用低频或罕见变异也是如此。数据存储和计算需求很低，数据分析更直接。这些优势的结果是一种快速、可扩展、可定制且经济高效的解决方案，可从使用非常大的人口队列的研究中深入了解预测基因组学。
人工智能、医疗保健、临床基因组学等……
精准医疗通过对慢性疾病进行早期诊断和更好的预后，极大地帮助改善了健康结果。它利用与患者相关的临床数据以及他们的多组学/基因组数据来得出关于医生应如何进行特定治疗的结论。与医学中的症状驱动方法相比，精准医疗考虑到一个关键事实，即并非所有患者对相同治疗或药物的反应都相同。当考虑传统上不同的医学领域的交叉点时，即人工智能、医疗保健、临床基因组学和药物基因组学——将它们联系在一起的是它们对精准医疗领域发展的影响，以及它们各自如何对特定于患者而非特定于症状的患者结果做出贡献。本研究讨论了这些不同领域在精准医疗范围内的影响和整合，以及如何将它们用于预防和预测急性或慢性疾病。此外，本研究还讨论了人工智能、医疗保健、临床基因组学和药物基因组学的优势以及当前挑战。