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自闭症谱系障碍中的代谢减退
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 11 月 19 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.18.624092 doi：bioRxiv 预印本
自闭症谱系障碍的当前饮食方法
简介：自闭症谱系障碍（ASD）是一种终生发育障碍，在早期儿童中出现，导致终身残疾。治疗的目标是促进孩子的社会和语言发展，并最大程度地减少干扰孩子功能和学习的行为。各种饮食方法，例如无麸质和无酪蛋白，可能有助于改善症状。进行了这项研究以研究不同饮食方法对ASD的影响。材料和方法：研究包括2000年至2024年之间进行的随机对照试验（RCT）。使用Google Scholar和PubMed数据库进行了搜索。结果：由于研究的结果，发现不同的饮食习惯可以帮助改善行为和沟通，并减少ASD患者的胃肠道症状。结论：有不同的饮食建议可以在ASD中在医学上应用。在医学营养疗法领域，研究ASD患者的病理生理学，营养摄入量以及食物过敏/不耐受性，通过饮食和饮食平衡的营养来解决能量和营养缺乏，并采用治疗性饮食方法来减轻症状。，在提出有关理想饮食实践的建议之前，需要使用大量样本的前瞻性对照研究。
胎儿酒精谱系障碍（FASD）-NACCHO
神经发育障碍（NDD）是影响大脑功能的疾病。酒精对发育中的大脑的影响可能会导致从轻度到严重的障碍（在此方面，持续的创伤和逆境复合脆弱性，对这个人群中的个体。FASD比其他神经发育障碍（包括自闭症谱系障碍，脑瘫，唐斯综合症和其他发育障碍）更为普遍，但公认的知名度更低。因为FASD可能会影响大脑的多个领域，从而提供全面的个性化护理和支持，从而考虑了患者的个人需求，这对于他们的健康至关重要。胎儿酒精谱系障碍（FASD）描述了由于怀孕期间的酒精暴露而导致儿童的残疾范围。影响可能包括影响记忆力和执行功能（决策）的大脑障碍以及可能导致肾脏，心脏，肺，眼睛，耳朵和肌肉骨骼系统缺陷的身体障碍。FASD不会从遗传上从母亲身上传给孩子，只有在怀孕期间饮酒时才发生。澳大利亚诊断FASD的指南我建议女性的最佳选择是在怀孕和母乳喂养期间不要食用酒精。
Wirral的学习障碍和自闭症谱系障碍
资料来源：参考4注意：仅包括国家资助的特殊学校。用于“任何LD或ASD”的百分比是按照SEN需求和/或EHC计划的所有学生的比例计算的。用于特定诊断的百分比是用“任何LD或ASD”的所有学生的一部分计算的。学习障碍和挑战10
流感B Yamagata谱系细胞培养衍生1 ...
YF预防和控制活动。Would ideally be reflected by a combination of 2 of these measures (with the PMVC application mandatory for Gavi-eligible countries): • Official letter to the EYE Regional Team indicating commitment from the Ministry of Health • Updated comprehensive Multi-Year Plan (cYMP) for immunization covering the year(s) of concern or Nation- al Immunization Strategy (NIS) including YF activities • Gavi PMVC application(s)该国提交了有关可行性（程序化注意事项）资金可用性的年度。在国家一级的财务资源可用性，以涵盖计划的PMVC。对于合格的国家来说，这将基于Gavi申请状况和国家资金，而对于非Gavi国家，这将基于现有的资金承诺。
使用...对自闭症谱系障碍检测的回顾
摘要 一种被称为自闭症谱系障碍 (ASD) 的神经系统疾病对个人一生与他人交往和互动的能力产生了深远影响。ASD 是一种可以在人的生命早期阶段被识别的疾病，通常被归类为“行为疾病”，因为在生命的头两年内经常会出现许多症状，根据大多数人对自闭症理论的看法，这些挑战通常在儿童时期出现并持续到青少年和成年期 [1]。为了应对医学诊断的日益普及，机器学习技术 [2] 被用于帮助医生更好地决定一个人的健康状况，人们做出了广泛的努力来利用各种算法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、神经网络和卷积神经网络 (CNN) [3]，来预测和分析不同年龄组（儿童、青少年和成人）的 ASD 相关问题。这些努力已在一份研究调查论文中详细介绍。这些预测模型是使用 ABIDE 数据集进行评估的，该数据集可供研究目的公开访问。该研究的结果强调了基于 CNN 的预测模型的有效性，该模型的表现始终优于其他机器学习技术 [4]。值得注意的是，这些模型在代表成人、儿童和青少年的数据集中筛查和诊断自闭症谱系障碍的准确率分别达到 99.53%、98.30% 和 96.88%。关键词：自闭症，卷积神经网络 (CNN)；人工神经网络 (ANN)；K 最近邻 (KNN)；逻辑回归 (LR)；支持向量机 (SVM) [5]。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 提交日期：2024 年 9 月 3 日 接受日期：2024 年 9 月 13 日 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
自闭症谱系障碍学生教育的数字技术
根据Jasni Dolah等人在2012年发表的一项研究，使用自闭症谱商（ASQ），对马来西亚大学萨恩斯大学的本科生平均智力的成年人的自闭症症状水平进行了评估。ASQ包括一项在线调查以及一份问卷，其中包含Simon Baron-Cohen在2001年发布的50个李克特量表项目。必须一次选择一个选择。封闭框的响应范围从“绝对同意”到“绝对不同意”。使用SPSS统计软件和ANOVA进行估计。这项研究是由于全球和马来西亚的自闭症案件的急剧上升而进行的。问卷包括与该工具在识别ASD识别ASD的功效的问题，对替代方法如何帮助学习ASD的意识以及这些仪器是否是识别ASD的仪器。该仪器的目标包括找出每个年龄/种族组中哪些人的比例较低和高水平的ASD，分析ASQ评论，并建议诊断ASD的替代技术。根据这些发现，大多数受访者的自闭症症状的平均得分是基于ASQ确定的得分点。基于性别的分数区分了马来西亚的女性ASD患者。马来人比中国和其他部落更受影响。总而言之，社会必须更加了解ASD，并停止将这些迹象视为禁忌。相关材料的创造对于治疗ASD [7]至关重要。
单细胞谱系追踪揭示抗...的克隆动态
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.04.04.535588 doi：bioRxiv 预印本
