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在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
DAN 2701：舞蹈运动学课程描述
• Blandine Calais-Germain 著《运动解剖学》 • Theodore Dimon, Jr. 著《运动身体解剖学：骨骼、肌肉和关节基础课程》 • Theodore Dimon, Jr. 著《运动中的身体》 • David Gormon 著《可移动的身体》 • Andrea Olsen 与 Caryn McHose 合著《身体故事：体验解剖学指南》 • Karen Clippinger 著《舞蹈解剖学和运动机能学》（第 2 版） • Deane Juhan 著《工作的身体》 • Leslie Kaminoff 和 Amy Matthews 著《瑜伽解剖学》 DAN 2701：舞蹈运动机能学课程目录描述：通过运动机能学的视角介绍肌肉骨骼解剖学：“研究与人体运动有关的力学和解剖学的生理学分支”，主要是舞蹈运动。学分：3；先修课程：舞蹈专业 运动机能学，源自希腊语词根 kinēsis“运动、动作”或 kinein“移动”，将人体解剖学的科学研究付诸实践。舞蹈运动机能学旨在让舞者（或任何对运动充满热情的人）掌握有关身体及其系统的基本知识。通过具身学习模块，本课程将涵盖骨骼、骨骼标志、肌肉、肌肉动作和其他完整的解剖信息。课程将是体验式的，通过运动激发知识和问题。除了基于讲座的课程外，我们还将利用解剖模型、图纸和我们自己的身体进行动手学习，以加深对概念的理解。作为运动艺术家，我们的领域使用身体作为其表达的主要工具。本学期，学生将直接参与其他动作练习课程或编舞项目，并直接与这些课程建立联系和实际应用。本课程旨在培养对人体解剖学的自觉和知情理解，这将从本质上培养您作为表演者、创作者、教师和人的能力。关于同意 + 触摸的说明：作为舞者，我们的工作性质涉及与我们的身体建立亲密关系，有时还涉及我们周围舞者的身体。我们将通过简单的合作、身体锻炼和动手触摸练习来扩展我们对真实活体解剖学的理解。如果您在任何时候对任何事情感到不舒服，请与我交谈或给我发电子邮件，以便我们一起想出解决方案。触摸和接触将由每个人的舒适程度决定。我们将共同努力，尊重彼此的界限。
第1页，共8个KIN415 - 秋季2024运动学课程教学大纲
课程课程课程代码和标题：KIN232 - 营养，体育锻炼和健康2024W2课程结构：课程将在伍德沃德IRC讲座剧院6点从11-12.30下午在6点举行（注：这些课程将不会记录下来）。偶尔可能会在线交付材料，在线演讲者不在温哥华，或者材料对预先录制的课程更有利。将在这些场合发出预先通知 - 请检查这些通知的帆布姓名：Emma McCrudden Emma.mccrudden@ubc.ca办公时间：通过预约教学助理：Alexis pascoal apascoal@student.ubc.ca Joshua Taylor Joshua.taylor joshua.taylor@ubc.ca应首先将问题定向到您的TA，并通过电子邮件或画布受到欢迎。通过电子邮件的问题可能需要48小时才能收到答复。我不在周末检查电子邮件。请在主题行中提供您的课程名称（即KIN232）和您的全名和组号。课程描述本课程提供了将营养应用于体育锻炼和健康的介绍。学生将学习一系列主题，包括宏观和微量营养素分类，并建议每日摄入量，他们的消化，吸收和身体功能及其在支持体育锻炼中的作用。学生还将了解营养失衡的含义及其对体育锻炼和最终健康的影响。重点放在了运动学家范围上，就营养建议和与其他营养专业人员的合作有关。原理我们吃的食物，某些食物中的营养及其命运一旦被食用，就会对我们的整体健康和福祉产生显着影响。近年来，公众对改善健康和降低疾病风险的营养与体育活动之间的亲密关系的认识大大改善，但是仍然存在挑战。 以任何身份在卫生行业工作的个人都应对这种关系有基本的了解，以促进整体健康并在适当时提及。 的目标和结果学生将对他们对人类健康中宏观和微量营养素的命运和功能的理解以及随后对体育活动的影响有信心。 还将向学生介绍健康和运动的饮食评估和饮食要求。 此外，还将涵盖针对某些人群的营养考虑因素。 教育成果•提高了对与营养有关的健康问题的认识，营养干预在改善健康方面的作用包括支持体育锻炼，包括支持体育锻炼•了解能量平衡的概念，以优化健康和福祉的概念•了解宏观和微生物在摄入型和微型企业方面的来源和熟悉的范围•熟悉型熟悉的能力时•过度消费养分对特定人群中健康的影响以及必要的饮食修改•发展作为小组一部分工作所需的技能近年来，公众对改善健康和降低疾病风险的营养与体育活动之间的亲密关系的认识大大改善，但是仍然存在挑战。以任何身份在卫生行业工作的个人都应对这种关系有基本的了解，以促进整体健康并在适当时提及。的目标和结果学生将对他们对人类健康中宏观和微量营养素的命运和功能的理解以及随后对体育活动的影响有信心。还将向学生介绍健康和运动的饮食评估和饮食要求。此外，还将涵盖针对某些人群的营养考虑因素。教育成果•提高了对与营养有关的健康问题的认识，营养干预在改善健康方面的作用包括支持体育锻炼，包括支持体育锻炼•了解能量平衡的概念，以优化健康和福祉的概念•了解宏观和微生物在摄入型和微型企业方面的来源和熟悉的范围•熟悉型熟悉的能力时•过度消费养分对特定人群中健康的影响以及必要的饮食修改•发展作为小组一部分工作所需的技能
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
毫秒尺度的电动机编码先于鸣禽中的感觉运动学习
摘要在年轻动物中神经系统的关键目标是学习运动技能。Songbirds 11学会唱歌为少年，提供了一个独特的机会来识别技能12获取的神经相关性。先前的研究表明，在歌曲获取过程中，声带皮层的尖峰速率可变性大大降低了13个，这表明从基于速率的神经控制到14的过渡到14毫秒至少的运动代码，已知是成人人声表现的已知。通过15区分尖峰模式的合奏是如何通过皮质神经元（“神经16词汇”）和尖峰模式与歌曲声学（“神经代码”）之间的关系17在歌曲获取过程中的变化，我们量化了18个少年bengence bengengale bengengale bengengale bengengalesection of to song ockisition。我们发现，尽管率变异性的预计会下降（峰值词汇的19个学习相关变化），但最年轻的20名歌手中神经代码的精度与成年人相同，峰值正时的1-2毫秒变化转移到21个量子上，差异很大。相比之下，较长的时间标准的爆发率失败了22，会影响少年动物和成年动物的运动输出。在变化的尖峰速率和行为可变性水平上，始终存在23毫秒的电动机编码24表明，与学习相关的皮质活动的变化反映了大脑更改其尖峰25词汇以更好地匹配潜在的运动代码，而不是在26代码本身的准确性中匹配基础运动代码。27
Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍
阻力仍然是一个关键问题，限制了靶向RAS的治疗剂的临床益处，并且需要采用组合方法。我们将临床前kras的NSCLC和CRC模型中的持续MTORC1活性确定为对RAS抑制的固有和适应性抗性的频繁的，不固定的驱动力。这种脆弱性可用于Farnesyl转移酶抑制剂KO-2806，它通过RHEB阻止MTORC1激活，同时保留MTORC2及其相关的毒性。将KO-2806添加到NSCLC或CRC肿瘤上，在突变体选择性RAS抑制剂上进展，导致快速耐用的肿瘤退化。相比之下，从突变体选择性转变为PAN-RAS抑制剂单药治疗仅导致NSCLC肿瘤的停滞，对CRC肿瘤进展没有影响。此外，添加KO-2806挽救了肿瘤对PAN-RAS抑制剂RMC-6236的敏感性。我们的结果将MTORC1确定为逃避RAS抑制的重要介体，并在先前的RAS抑制剂暴露患者中突出了KO-2806作为有前途的RAS伴侣抑制剂。
在线确定腿部运动学
摘要 - 腿部机器人正在出现，并且非常需要腿部的机车，这需要精确的腿部运动动力学来执行控制命令或计划运动轨迹。本文提出了在线状态估计，以确定具有任意腿部数量的机器人的腿部运动学，其中包括腿部变换，时间偏移和腿链路长度的运动学参数。尤其是我们主张一个地面舞蹈步态，以进行运动学的决心，脚趾在地面上保持静态并充当大满贯中的静态地标。作为视觉惯性传感器通常在机器人机器人上可用，并且位于浮动基础上，我们利用有效的基于MSCKF的视觉惯性导航来估计腿部运动学。为此，我们通过分析得出了腿部运动测量的分析，并将它们与视觉惯性测量紧密融合，以更新腿的运动学和身体运动。在模拟和实验中，该方法已通过不同的四倍体进行了广泛的验证，显示出其稳健性和准确性。
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu