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MCB4422：益生菌（3个学分）春季2025 *初步
•你很重要，我们在乎：如果您或您认识的人处于困境中，请联系umatter@ufl.edu，352-392-1575，或访问您，我们关心网站（https://umumatter.ufl.edu/），引用或报告担忧，并报告团队成员与遇险的学生联系。•咨询与健康中心：访问咨询和健康中心网站（https://counseling.ufl.edu/）或致电352-392-1575，以获取有关危机服务以及非危机服务的信息。•学生保健中心：致电352-392-1161获取24/7信息，以帮助您找到所需的护理，或访问学生保健中心网站（https://shcc.ufl.edu/）。•大学警察局：访问UF警察局的网站（https://police.ufl.edu/）或致电352-392-1111（或以紧急情况为单位）。uf Health Shands急诊室 /创伤中心：立即致电352-733-0111或去佛罗里达州盖恩斯维尔SW Archer Road 1515号的急诊室； 32608；访问UF健康急诊室和创伤中心网站（https://ufhealth.org/emergency-room-trauma-center）。
医疗保健中的应用人工智能 (AI)，15 个学分
人工智能 (AI) 影响并改变了社会及其活动的各个方面。医疗保健也处于这一转变的开始阶段。人工智能技术在医疗保健领域的潜在应用需要具备人工智能知识的医疗保健专业人员，以实现交互式和解释性的人工智能，并确保基于人工智能的系统的质量，从而提高患者安全。对于参与基于人工智能的系统的决策、采购和实施的人员来说，人工智能知识也很重要。本课程介绍并提供有关人工智能 (AI) 及其在医疗保健中的应用的基本知识。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
生物多样性学分市场分析
COP16于10月21日至11月1日在哥伦比亚的卡利举行，吸引了创纪录的参与者 - 蓝色区域中有26,000名认可的代表，在绿色区域中有100万。CBD执行SEC Retary的Astrid Schomaker说：“我们已经看到了在卡利（Cali）展开生物多样性的全面动员，这引起了全球兴趣。”这项旨在推进昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架工作（KM-GBF）的关键事件，该工作成立于2022年，设定了23个目标和4个目标，然后将其分为三组。首先采取了减少对生物多样性威胁的行动；第二种是通过可持续使用生物视野来满足人们需求的；第三个涉及实施政府政策和金融框架的工具和解决方案。
手册，SPPU、浦那大学科学与技术学院 3/4 年制本科学分框架。
3 年/4 年 UG 结构， 学分框架， 利益相关者指南 课程选择， 学分分配， 评估程序等。 主修课程， 辅修课程， 不同垂直课程， 多次进入/退出， 多学科选择等。
Manihot esculenta crantz果皮提取物的抗氧化剂和抗癌活性及其植物化学分析GC-MS
摘要：植物产生各种具有各种有益特性的天然化合物，包括抗氧化剂，抗酪氨酸酶，抗菌和细胞毒性活性。本研究旨在通过总酚含量和GC-MS分析研究植物化学物质，并评估Manihot Esculenta Crantz果皮的抗氧化和抗癌特性。由Folin-Ciocalteu方法确定的馏分A5和E5中的总酚含量非常高，值分别为395.77±0.65 mg GAE/g和617.21±0.62 mg GAE/g。In terms of antioxidant activity assessed by DPPH scavenging assay, fractions A3, A4, A5, E3, E5, E7 and E8 showed significant activity with IC 50 values of 385.83 ± 0.12, 507.87 ± 0.01, 504.69 ± 0.04, 537.56 ± 0.30, 534.04 ± 0.56,与标准的IC 50值分别为555.00±0.35 µg/ml，分别为552.78±0.58和508.26±0.33 µg/ml。此外，丙酮和乙醇提取物在MTT分析中针对肺癌细胞（H1792）显示出中度的细胞毒性，IC 50值分别为115.80±2.57 µ g/ml和111.33±2.25 µ g/ml。GC-MS分数A3和E8分别识别6和11个成分。级分A3的主要成分被鉴定为1,2-苯二羧酸dinonyl酯（50.59％），而级分E8主要由N-己二苯甲酸（17.45％）组成。这些结果表明，果皮M. esculenta crantz的剥离提取物和特定级分。富含酚类，表现出令人鼓舞的抗氧化活性，使其成为适合发展促进健康产品和医疗化妆品的候选者。
生物信息学分析验证RRM2在宫颈癌中的促癌作用
富集了生物调控、代谢过程、刺激反应、多细胞生物过程、细胞通讯、染色体分离、有丝分裂核分裂等生物过程（BP）（图5.D、E）；细胞膜、细胞核、含蛋白复合物、有丝分裂纺锤体、微管等生物成分（CC）（图5.D、E）；分子功能，如蛋白质结合、离子结合、核酸结合、水解酶活性、转移酶活性、染色体-
冬季2025学分数：3课程
药物的药代动力学，其使用的基本原理以及预期的治疗结果，以及批判性思维技能的发展来评估需求以及患者对药物的反应。实践护士能力，实践范围和法律责任的范围也得到了强调。课程要求先决条件：以下每个课程中的C最低等级ANAT1101-解剖学和生理学（6）comm1101-人际关系和沟通技巧（3）ENGL1201-英语组成（3）NURS1101- NURS1101-护理ARTS（3）最低级别的N级培训1（3）级别的NURDS NERDINCTINCTINCT ARNED NEDIST NEDIST SURTICTICTINCATION ANDERS NEDIST SURRADICAND ARNED NEDIST INDER INDER SURRTINGITATION 1（3）（3）（3）。 B+在以下每个课程中NURS1301-药物管理的数学原理（3
格列美脲与 chandraprabha vati 中植物化学物质之间的药物相互作用的网络药理学分析：确定共同靶点和分子机制
网络药理学是一种多靶点药物发现方法，用于探索药物与生物网络之间的相互作用。它有助于了解草药的治疗机制，特别是对于糖尿病等复杂疾病。Chandraprabha Vati 是一种经典的阿育吠陀配方，含有 37 种成分，其中许多成分具有抗糖尿病作用。本研究旨在研究 Chandraprabha Vati 的植物化学物质与抗糖尿病药物格列美脲之间的相互作用。使用 IMPPAT 选择 Chandraprabha Vati 的生物活性成分。使用 Swiss ADME 进行药代动力学预测，并使用 Way2Drug 预测药物间相互作用。使用 STRING 数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI)，并在 Cytoscape 中进行网络分析。使用 DAVID 数据库进行基因本体和 KEGG 富集分析。药代动力学分析确定了 11 种关键植物化学物质，它们对参与格列美脲代谢的酶 CYP2C9 具有不同的影响。靶标重叠分析显示格列美脲和植物化学物质之间存在 34 个共同的枢纽基因，包括 EGFR、ESR1、PIK3CA、CYP2C9 和 SRC。这些基因与药物相互作用有关，其中 EGFR 成为关键因素。Chandraprabha Vati 中的植物化学物质，特别是 20-羟基孕-4-烯-3-酮、β-石竹烯和豆固醇，可能通过抑制 CYP2C9 与格列美脲相互作用。这可能会改变格列美脲代谢，增加不良反应的风险。需要进一步的临床研究来证实这些发现并指导安全的联合用药。
数据标准双学分课程修订版 2024 年 12 月 10 日
修订历史 2024 年 12 月 10 日 更新了 A 部分以包含教学设置信息。 2024 年 10 月 14 日 更新了 C 部分以与 Infinite Campus 更新保持一致 2024 年 8 月 8 日 更新了数据管理员。 2024 年 7 月 1 日 添加了双学分设置培训视频 在概览中添加了其他指导部分 清理了教学方法部分 更新了所有屏幕截图和经典视图以反映 Infinite Campus 的新外观。 更新了 A 部分以创建双学分课程，更新了 B 部分以添加双学分课程 在 C 部分的名册上为学生双学分指标添加了临时图像 删除了途径，添加了工具搜索词 2023 年 7 月 3 日 更新了数据管理员信息 更新了数据使用 更新了相关的临时过滤器和报告 更新了 A 部分中的州代码、类型、教学设置和出勤率 2023 年 4 月 24 日 更新了屏幕截图 更新了 Infinite Campus 经典视图和搜索词 更新了超链接 添加了员工历史记录屏幕截图