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ASDL MBSE 分支的本科生研究机会
- 注 1：我们的正常政策是：(a) 第一学期的一年级学生和 (b) 最后一学期的新大四学生不符合这些职位的资格。我们优先考虑对多学期 URA 职位感兴趣的学生。- 注 2：我们的正常政策是优先考虑 GPA 至少为 3.5（绝对最低 GPA = 3.2）的学生。通常我们收到的申请非常多，因此 GPA 的截止分数为 3.5 或更高。
表达定量性状甲基化分析鉴定了胎儿酒精谱系（FASD）中的全血分子足迹
摘要：胎儿酒精谱系障碍（FASD）包括神经发育障碍和与产前酒精暴露有关的身体出生缺陷。以前，我们试图通过研究FASD个体的基因组DNA甲基化（DNAM）促进FASD的表观遗传生物标志物与健康对照组相比。在这项研究中，我们在以前的FASD队列的一部分中产生了其他基因表达素，涵盖了受影响最严重的个体，以检查DNAM状态改变基因表达的功能整合效应。我们鉴定了与基因表达变化相关的六个差异甲基化区域（注释给SEC61G，REEP3，ZNF577，HNRNPF，MSC和SDHAF1基因）。据我们所知，这项研究是评估FASD中全血基因表达和DNAM基因表达关联的第一个。 我们的结果呈现出对全血FASD分子足迹的新颖见解，并为将来研究多摩学生物标志物进行了诊断FASD诊断的机会。据我们所知，这项研究是评估FASD中全血基因表达和DNAM基因表达关联的第一个。我们的结果呈现出对全血FASD分子足迹的新颖见解，并为将来研究多摩学生物标志物进行了诊断FASD诊断的机会。
来自东盟国家的证据-IRASD期刊
环境退化（ED）现在是一个全球问题，因为经济活动的扩大。这个问题要求学者和决策者的意图。因此，该论文对东盟地区二氧化碳（CO2）排放的可再生能源（RE）产出，消耗和能源进口（EI）的影响进行了调查。使用2008 - 2021年的世界发展指标（WDI）收集二级数据。该研究还使用矩分解方法（MMQR）方法研究了变量之间的关联。结果表明了东盟经济中二氧化碳排放的RE产出，消费，EI，EG和人口增长。本文为决策者提供了指示，同时制定了与RE生产相关的策略，以减少CO2排放。
与ADHD和ASD症状的关联
自闭症谱系障碍（ASD）与注意力缺陷/多动症（ADHD）之间存在很大的合并症，并且两个人群中都有据可查的执行功能（EF）缺陷。一个重要的问题涉及ASD儿童的EF缺陷是否与ASD，ADHD或两者的严重程度有关。我们检查了与家庭和教室中EF评级有关的ADHD和ASD症状。样本包括64名诊断为ASD的儿童（55名男性）（平均年龄= 9.26年。;平均FSIQ = 92）。分析表明，EF的父母和教师等级（移位和情绪控制除外）始终与ADHD症状严重程度有关，但与ASD的严重程度无关。因此，在转移和情绪控制领域的功能显得相对幸免，而在所有其他EF中的表现都受到了与多动症症状有关的损害。
胎儿酒精谱系（FASD）
胎儿酒精谱系（FASD）是由于乙醇暴露于发育中的胎儿而引起的，并且是美国智力低下的最常见原因。这些疾病的特征是多种神经发育和神经退行性异常，这些疾病导致终生障碍很大。因此，需要新的疗法才能限制FASD的破坏性后果。与FASD相关的神经病理可能会在整个中枢神经系统（CNS）中发生，但在发育中的小脑中尤为特征。FASD的啮齿动物模型先前已经证明，purkinje细胞和颗粒细胞是小脑中两种主要类型的神经元类型的颗粒细胞，它们对乙醇的毒性作用非常易感。当前的研究表明乙醇降低了培养的小脑颗粒细胞和小胶质细胞的活力。有趣的是，小胶质细胞在中枢神经系统中具有双重功能。他们为神经元提供营养和保护性支持。但是，它们也可能在病理上被激活，并产生对包括神经元在内的实质细胞有毒的炎性分子。这项研究的发现表明，过氧化物酶体增殖物激活的受体-γ激动剂15-脱氧-Δ12,15前列腺素J2和吡格列酮可保护培养的颗粒细胞和小胶质细胞免受乙醇毒性影响。
神经多样性和 FASD
“神经多样性”一词最早出现于 20 世纪 90 年代末。该术语由社会学家 Judy Singer [1-3] 创造，并由记者 Harvey Blume [4] 首次在印刷品中使用，目的是促进神经少数群体的平等和包容。神经多样性始于被贴上自闭症标签的个体，他们希望被视为与众不同，而不是残疾人 [5]。这种更广泛的观点关注大脑差异而不是缺陷，提供了另一种看待残疾的观点，即承认每个人都有优势和需求 [5]。自提出以来，神经多样性的概念不断发展。虽然许多自我倡导者和学者都加入了接受神经多样性的呼吁，但对于神经多样性、神经发散或神经典型并没有共同的理解 [6]，因此不清楚神经发散的含义，以及谁可以（和不能）被视为神经发散。
1000 系列 – ASD（立法事务）
记录类别：1002 类别标题：立法计划文件 类别说明：代表国防部不同组织立法计划的记录。它们包括立法计划（在特定领域）、来自或发送给国会委员会或个人成员的信件、计划监控以及与负责立法事务的助理国防部长办公室 (OASD(LA)) 协商协调立法活动。 文件编号：1002-01 文件标题：立法计划 – DR&E/DARPA 文件说明：与国防研究与工程 (DR&E)、国防高级研究计划局 (DARPA) 有关的立法计划，包括来自或发送给国会委员会或个人成员的信件、计划监控以及与 OASD(LA) 协商协调立法活动。 处置：永久性。计划完成后每年终止。终止后 25 年移交给 NARA。授权：NC1-330-77-008，项目 1002-01 隐私法：不适用 文件编号：1002-02 文件标题：立法计划 – 审计长、国防民事防备 文件说明：与审计长有关的立法计划，包括来自国会委员会或个人成员的信件、计划监控以及与 OASD(LA) 协商协调立法活动。 处置：永久性。计划完成后每年停止。停止 25 年后移交给 NARA。 授权：NC1-330-77-008，项目 1002-02 隐私法：不适用 文件编号：1002-03
致力于家庭成员 FADA 基金健康计划
• 每项与专家问诊和诊断测试相关的单项服务的免赔额为 25.00 欧元 • 物理治疗保证将涵盖“事故”后的治疗（急诊室证明） • 大型外科手术：对于所有在保证下的手术，在使用附属设施或在未涵盖的省份获得授权的情况下，需扣除 10% • 在消化系统外科手术领域，取消以下保证：用于治疗病理性肥胖的肠道绕道手术 • 在骨科和创伤学领域，取消以下保证：肩部、肘部、臀部或膝盖的假肢手术。（还包含：全髋关节置换术；全肩关节置换术；全膝关节置换术；全肘关节置换术）。
通道和特征识别：综述以及基于机器学习的大规模特征提取模型，用于情绪和自闭症分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交和认知技能受损、情绪障碍、焦虑和抑郁。传统的 ASD 诊断过程冗长，迫切需要早期进行有意义的干预。最近，不同的研究提出了通过使用深度神经网络 (DNN) 和机器学习算法进行情绪预测来进行 ASD 诊断和干预的潜力。然而，这些系统缺乏通过多个基准数据集进行广泛的大规模特征提取 (LSFE) 分析。需要进行 LSFE 分析来识别和利用最相关的特征和通道进行情绪识别和 ASD 预测。考虑到这些挑战，我们首次分析和评估了一个广泛的特征集，以使用 LSFE 和特征选择算法 (FSA) 选择最佳特征。使用不同的最佳情况 FSA 确定了一组最多八个最合适的通道。还确定了通道和特征的主体重要性。所提出的方法使用线性支持向量机 (LSVM) 分类器进行情绪预测时，最佳准确率、精确率和召回率分别为 95%、92% 和 90%。它还为 ASD 分类提供了 100% 的最佳准确率、精确率和召回率。这项工作利用了文献中迄今为止报告的最大数量的基准数据集 (5) 和主题 (99) 进行验证。本文提出和使用的 LSVM 分类算法的复杂度明显低于最近 ASD 和情绪预测系统中使用的 DNN、卷积神经网络 (CNN)、朴素贝叶斯和动态图 CNN。
