XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解剖学
第1章。基因的解剖学和生理学
正常血细胞的寿命有限；必须通过不断更新的后代细胞种群来精确地补充它们。血液的稳态要求这些细胞的增殖有效而严格受到约束。许多独特的成熟血细胞必须由这些祖细胞产生，这是通过对复杂的分化程序的受控过程和执行的受控过程。因此，发展红细胞必须产生大量的血红蛋白，但不能产生粒细胞的骨髓过氧化物酶特征，淋巴细胞的免疫球蛋白特征或纤维蛋白原受体的特征。同样，在循环中维持正常量的凝聚剂和抗凝蛋白需要精心调节的成分产生，破坏和相互作用。了解细胞生长，分化，死亡和关键蛋白质的稳态的基本生物学原理需要对基因的结构和调节表达有透彻的了解，因为现在已知基因是以这种调节的方式存储，传播和表达生物学信息的基本单位。
第 1 章 基因的解剖学和生理学 - Elsevier
正常血细胞的寿命有限，必须由不断更新的祖细胞群以精确的数量进行补充。血液的稳态要求这些细胞的增殖既有效又受到严格限制。许多不同类型的成熟血细胞必须通过受控的复杂分化程序的承诺和执行过程从这些祖细胞中产生。因此，发育中的红细胞必须产生大量的血红蛋白，但不产生粒细胞特有的髓过氧化物酶、淋巴细胞特有的免疫球蛋白或血小板特有的纤维蛋白原受体。同样，维持循环中正常量的促凝血和抗凝血蛋白需要精确调节成分的产生、破坏和相互作用。要理解细胞生长、分化、死亡和关键蛋白质稳态的基本生物学原理，需要彻底了解基因的结构和受调控的表达，因为现在已知基因是生物信息以受调控的方式存储、传输和表达的基本单位。
第1章。基因的解剖学和生理学 - Elsevier
正常血细胞的寿命有限；必须通过不断更新的后代细胞种群来精确地补充它们。血液的稳态要求这些细胞的增殖有效而严格受到约束。许多独特的成熟血细胞必须由这些祖细胞产生，这是通过对复杂的分化程序的受控过程和执行的受控过程。因此，发展红细胞必须产生大量的血红蛋白，但不能产生粒细胞的骨髓过氧化物酶特征，淋巴细胞的免疫球蛋白特征或纤维蛋白原受体的特征。同样，在循环中维持正常量的凝聚剂和抗凝蛋白需要精心调节的成分产生，破坏和相互作用。了解细胞生长，分化，死亡和关键蛋白质的稳态的基本生物学原理需要对基因的结构和调节表达有透彻的了解，因为现在已知基因是以这种调节的方式存储，传播和表达生物学信息的基本单位。
第1章。基因的解剖学和生理学
正常血细胞的寿命有限；必须通过不断更新的后代细胞种群来精确地补充它们。血液的稳态要求这些细胞的增殖有效而严格受到约束。许多独特的成熟血细胞必须由这些祖细胞产生，这是通过对复杂的分化程序的受控过程和执行的受控过程。因此，发展红细胞必须产生大量的血红蛋白，但不能产生粒细胞的骨髓过氧化物酶特征，淋巴细胞的免疫球蛋白特征或纤维蛋白原受体的特征。同样，在循环中维持正常量的凝聚剂和抗凝蛋白需要精心调节的成分产生，破坏和相互作用。了解细胞生长，分化，死亡和关键蛋白质的稳态的基本生物学原理需要对基因的结构和调节表达有透彻的了解，因为现在已知基因是以这种调节的方式存储，传播和表达生物学信息的基本单位。
M.Sc. （医学）解剖学 - 教学大纲M.Sc. （医学）解剖学 - 教学大纲
持续时间：1。硕士学位的培训期（Med。）课程应自注册之日起3年。2。M.Sc.（Med。）第一部分应为1年。3。M.Sc.（Med。）第二部分的第二年持续时间从M.Sc.（Med。）第一部分检查。4。只有这些候选人才能出现在M.Sc.（Med。）pt。II考试，通过M.Sc.（医学） pt。 i完全考试。 5。 在医学院后期注册的学生将不允许参加常规考试，他们将被要求完成规定的学习期并履行出勤要求。 6。 候选人将作为有关部门的全职研究生或有关学科的服务学员接受研究生培训。 候选人通过硕士学位后 （Med。） pt。 i检查还应被要求参加他的学科的毕业生培训。 有关部门的负责人应证明学生根据要求是定期进行的培训计划。II考试，通过M.Sc.（医学）pt。i完全考试。5。在医学院后期注册的学生将不允许参加常规考试，他们将被要求完成规定的学习期并履行出勤要求。6。候选人将作为有关部门的全职研究生或有关学科的服务学员接受研究生培训。候选人通过硕士学位后（Med。）pt。i检查还应被要求参加他的学科的毕业生培训。有关部门的负责人应证明学生根据要求是定期进行的培训计划。
初级视觉皮层的解剖学和神经生理学数据足以重现类似大脑的视觉功能多路复用
10 处理视觉信息的大脑神经网络具有与人工智能中常用于视觉处理的神经网络（例如卷积神经网络 (CNN)）的结构特性截然不同的结构特性。但这些结构差异与网络功能之间的关系仍不得而知。我们分析了 V1 区大规模模型的视觉处理能力，该模型可以说是目前最全面的解剖和神经生理数据积累。事实证明，其网络结构可以诱导大脑的许多典型视觉处理能力，特别是能够多路复用不同的视觉处理任务，也可以处理时间分散的视觉信息，并且对噪声具有显著的鲁棒性。该 V1 模型还表现出大脑的许多典型神经编码特性，这解释了其出色的噪声鲁棒性。由于大脑中的视觉处理比常见计算机硬件中 CNN 的实现更加节能，这种类似大脑的神经网络模型也可能对技术产生影响：作为更节能的神经形态硬件中视觉处理的蓝图。
使用机器学习识别儿童自闭症谱系障碍诊断的神经解剖学和行为特征
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，可以引起明显的社会，沟通和行为挑战。对ASD的诊断很复杂，迫切需要识别与ASD相关的生物标志物和功能，以帮助自动化诊断并开发预测性ASD模型。本研究采用了一种新型的进化算法，即连接子句进化算法（CCEA），以选择具有和没有ASD的个体的个体最重要的特征，并且能够容纳具有少量样品具有大量特征测量值的数据集。数据集是独一无二的，包括从7到14岁的28名儿童进行的行为和神经膜的测量。所鉴定的潜在生物标志物候选物包括大脑体积，面积，皮质厚度和平均曲率在扣带回皮质，额叶皮层和颞顶结周围的特定区域中，以及与心理理论相关的行为特征。使用单独的机器学习分类器（即k-nearest邻居算法）来验证CCEA特征选择和用于ASD预测。研究结果表明，机器学习工具如何有助于改善ASD的诊断和预测模型。
通过化学神经解剖学和图像定量分析推断中枢神经系统中的细胞间通讯：对神经药理学的影响
摘要：在过去的几十年中，基于生化解剖学方法、显微镜和脑成像新技术以及所获图像的定量分析之间的协同作用，形态学研究获得了有关脑结构和功能的新证据。这一努力扩大了对脑结构的认识，将中枢神经系统描绘成一个巨大的细胞和区域网络，其中细胞间通讯过程不仅涉及神经元，还涉及其他细胞群，几乎决定了系统执行的整合功能的所有方面。本文描述了这些过程的主要特征。它们包括已确定的两种基本细胞间通讯模式（即布线和体积传输）以及调节细胞间信号传导的机制，例如共传递和变构受体-受体相互作用。这些特征也可能为开发治疗中枢神经系统疾病的新药理学方法开辟新的可能性。本文还将简要讨论这一方面，因为这可能对分子医学产生重大影响。
演讲者：Naweed I. Syed 博士，FRCP（EDIN）加拿大卡尔加里大学细胞生物学和解剖学教授
• 1) 犯错是可以的 • 2) 如果你一直做对了，那你很可能是错的 • 3) 如果你没有计划，那你就计划失败 • 4) 在图书馆待一天可以节省你在实验室待三个月的时间 • 5) 如果你想成功，那就把失败率翻倍 • 6) 重要的不是你拥有什么，而是你如何利用你拥有的东西
原创研究论文 解剖学系引入 SDL：学习和 SDL 准备情况评估 Kanika Sachdeva * 1、Anupama Mahajan
该课程分两批进行 - A 批和 B 批各有 75 名学生。每批根据班级学号细分为 5 个小组，每组 15 名学生；因此共有 10 个小组（每批 5 个小组）。每个小组进行两次 SDL 课程（即两个主题 - 门静脉和肠系膜动脉），由 5 名教员监督（一名教员主持两个小组，即每批一个小组，每次主持一批）。但参加两次课程的学生共有 126 名（其余学生在第一场或第二场课程中缺席，少数人在考试期间缺席，因此被排除在研究之外，而参加两次课程的学生则被选中）。课程安排在 D-Hall 时间内，考虑到课程安排，以免干扰正常教学。