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经典的Psychoadélicos：设置和急性主观效果
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使用...对混合样本进行 DNA 元条形码编码 - Aguirre Lab
牛津纳米孔 Flongle 简介：本方案描述了我们使用纳米孔 Flongle 进行 DNA 元条形码编码的方法。它涵盖了纳米孔测序和 DNA 元条形码编码的简要背景、我们为元条形码编码设计的引物、我们的 PCR 方法、纳米孔文库制备和样品加载以及使用 Ontbarcoder 应用程序进行的数据分析。牛津纳米孔测序：牛津纳米孔测序仪 1 是第三代实时长读测序仪，越来越受欢迎。它相对便宜（起价 1000 美元），小巧便携，可生成长读长（1000 个碱基对），并实时测序，这意味着您可以在测序反应进行时下载和分析序列数据。纳米孔测序的工作原理是检测 DNA 穿过纳米孔时流动池上纳米孔中电荷的变化。DNA 核苷酸（A、C、T、G）在穿过纳米孔时会以不同的方式改变电荷，因此机器可以根据孔电荷的变化确定 DNA 链的序列。 Flongle：纳米孔流动槽有两种类型，常规流动槽适用于大型项目（成本约为 1,000 美元），Flongle 2 流动槽适用于小型实验（每个流动槽成本约为 90 美元）。虽然 Flongle 流动槽成本不算太高，但对单个样本进行测序还是太贵了。常规 Sanger 测序每个样本的成本为 2-6 美元！因此，必须将样本汇集在一起进行测序，也就是说，将几个或多个样本一起装入单个 Flongle 流动槽中。为了稍后分离样本，需要用条形码标记样本，以便识别它们。DNA 宏条形码：DNA 条形码是使用参考序列来识别物种。对指定的条形码基因（传统上是线粒体 COI 基因）进行测序，然后将获得的序列与条形码序列数据库进行比较。DNA 宏条形码是指在单个测序反应中汇集许多个体，以使用 DNA 条形码识别物种。 Nanopore 测序仪可用于 DNA 宏条形码，并在一次测序运行中生成多个样本的序列。我们实验室中的 DNA 宏条形码：在我们的实验室中，我们使用带有 Flongle 流动槽的 Nanopore 测序仪进行 DNA 宏条形码。使用苯酚-氯仿 3 、Qiagen 4 甚至 Chelex 5（昆虫）方案提取 DNA。然后我们进行 PCR 以扩增 COI DNA 条形码基因（也可以使用其他基因，如 12S 和 16S 6 ），在琼脂糖凝胶上运行产物以查看如何
引用：Aguilera A，Figueroa CA，Hernandez-Ramos R等。使用机器学习的MHealth应用程序可以增加糖尿病的体育活动和DEPRE
抽象引入抑郁症和糖尿病是高度致残的疾病，患病率很高，合并症率很高，尤其是在低收入少数民族患者中。尽管合并症增加了不良结果和死亡率的风险，但大多数临床干预措施分别针对这些疾病。增加体育活动可能有效地降低抑郁症状并改善血糖控制。自我管理应用程序是一种具有成本效益，可扩展且易于访问的治疗，以增加体育锻炼。但是，尖端的技术应用通常不会达到脆弱的人群，也不是针对个人的行为和特征量身定制的。使用机器学习方法对干预措施进行剪裁可能会提高干预措施的有效性。在三臂随机对照试验中的方法和分析，我们将研究文本消息智能手机应用程序的效果，以鼓励低收入少数民族糖尿病和抑郁症的低收入少数民族患者的体育活动。自适应干预组通过增强学习算法从不同的消息银行中选择的消息。统一的随机干预组接收相同的消息，但从概率同样概率的消息银行中选择。对照组收到每周的情绪信息。我们的目标是从18-75岁的初级保健诊所招募276名成年人，他们被诊断出患有当前糖尿病并显示出较高的抑郁症状（患者健康调查表抑郁量表-8（PHQ-8）> 5）。试用注册号NCT03490253;预兆。我们将比较被动收集的每日阶跃计数，自我报告PHQ-8和最新的血红蛋白A1C从基线时的医疗记录以及在6个月的随访中完成干预完成时。道德和传播加利福尼亚大学旧金山大学的机构审查委员会批准了这项研究（IRB：17-22608）。我们计划提交描述我们的用户设计方法和对自适应学习算法的测试的手稿，并将在（Inter） - 国际科学会议上提交试验结果以在同行评审的期刊和演示中出版。
Karim Joharikhatoonabad（Johari），博士学位。
从广义上讲，我的研究兴趣在于引力物理学，量子信息和量子技术领域。目前，我的活性包括广泛的顶级研究，包括宇宙学，黑洞物理学，引力波理论，冷凝物质系统中的模拟引力，量子光学，量子重力，量子引力，弯曲的空间和量子科学和技术中的量子场理论。我是理论和实验性一般相对性小组的成员，以及路易斯安那州立大学的Quantum Science和技术小组
如何引用：Del'Aguila-Silva P，Santos FC，Aires LPN，USCATEGUI RAR，AMOROSO L，Amoroso L，Vicente WRR，Feliciano Mar。孕产妇和胎儿超声检查，外阴
这项研究的目的是评估和将阴道粘液阻抗，外阴温度和超声测量的修饰（回声观测参数）与怀孕的Saanen分娩。30确实被选择进行研究，并提交了Estrus同步方案和自然交配。每天从怀孕的第143天到分娩每天评估女性。对于超声评估，测量了以下结构：双直径，胸直径，腹直径，眼轨道，肾脏长度，肾脏长度，肾脏高度，心脏面积，胎盘长度，颈椎测量和胎儿心脏速率；通过两种不同的方法：使用7.5 MHz线性换能器，经直肠和腹部。使用电气检测器评估阴道粘液阻抗，并使用非接触式红外温度计测量外阴温度。使用R-Project软件进行统计分析，所有测试的显着性水平为5％。 25 Saanen确实怀孕了，导致80.33％的妊娠率。 胎儿心率与分娩的小时（p <0,001; r-pearson = -0,451）以及阴道温度（P = 0,001; R-Pearson = -0,275），而颈椎厚度正相关与分区相关（P <0,00,00,00,001; R-Pearson = 0,490）。 回声试验参数（双直径，胸直径，腹部直径，眼轨道，眼轨道，肾脏长度和身高，心脏面积，胎盘长度）以及阴道的粘膜不连续性在评估的时间点上没有变化，并且与分娩时刻没有相关。使用R-Project软件进行统计分析，所有测试的显着性水平为5％。25 Saanen确实怀孕了，导致80.33％的妊娠率。胎儿心率与分娩的小时（p <0,001; r-pearson = -0,451）以及阴道温度（P = 0,001; R-Pearson = -0,275），而颈椎厚度正相关与分区相关（P <0,00,00,00,001; R-Pearson = 0,490）。回声试验参数（双直径，胸直径，腹部直径，眼轨道，眼轨道，肾脏长度和身高，心脏面积，胎盘长度）以及阴道的粘膜不连续性在评估的时间点上没有变化，并且与分娩时刻没有相关。可以得出结论，在怀孕的最后一周，胎儿心跳，阴道温度和宫颈efface的参数提供了有关分娩接近性的宝贵信息。
急性肾脏损伤
电子邮件：mari.signorelli01@gmail.com摘要急性肾脏损伤（IRA）是一种疾病，其主要原因是主要疾病，但也可能是药物疗法和医疗程序的结果。提高了预期寿命和随之而来的人口衰老，以及合并症的最高发病率，尤其是糖尿病（DM）和全身性动脉高血压（HAS），可以导致慢性肾病（CKD）的发展，从而导致急性肾衰竭（AI）的发展。至于流行病学，由于其定义缺乏共识，愤怒的发生率很难评估。建立标准定义很重要，以便我们可以更好地了解问题的大小。医院感染的发病率取决于医院内的年龄，性别，合并症和住院地点等因素。在发达国家中，发病率范围为3％至18.3％，而在不太发达国家中的发病率为21％。IRA具有几种亚型，对于鉴定预后，治疗选择，原因和其他相关条件很重要。关于临床表现，包括神经，心血管，呼吸道，肝，消化，皮肤和粘液和肾脏疾病。愤怒的诊断是基于血清肌酐浓度或减少泌尿债务的，因此治疗和预后更好。治疗方法取决于几个因素，包括年龄，慢性合并症，基础CKD，发作的阶段和持续时间以及肾脏恢复的严重性。越严重，不良结果的风险就越高。为了防止愤怒，有必要处理可修改的危险因素，例如去除肾毒性药物，充分控制先前存在的合并症，在败血症的情况下，早期控制感染力的早期控制。
引用：Whitaker M，Aguirre MC，Gutierrez Chavez M等。基于夫妇的生活方式干预以防止2型糖尿病：Randomis的方案
抽象引言2型糖尿病在美国成年人中普遍存在。改变健康行为的生活方式干预措施可以预防或延迟高风险的个体中糖尿病的发展。尽管个人社会环境对健康的影响有充分的影响，但基于证据的2型糖尿病预防干预措施并没有系统地纳入参与者的浪漫伴侣。让患有2型糖尿病风险的个体的伴侣参与初级预防可能会改善计划的参与度和结果。本手稿中描述的随机试验试验方案将评估一种基于夫妇的生活方式干预措施，以防止2型糖尿病。该试验的目的是描述基于夫妇的干预措施的可行性和研究方案，以指导确定的随机临床试验（RCT）。方法和分析我们使用基于社区的参与研究原则来调整单个糖尿病预防课程，以便将其交付给夫妻。这项平行的两臂试点研究将包括12对浪漫夫妇，其中至少一对伴侣（即“目标个体”）有2型糖尿病的风险。夫妇将被随机分为CDC的Desprantt2课程的2021版，设计用于向个人（六对夫妇）交付的2021版，或者将Desportt2一起提供，即适应的基于夫妇的课程（六对夫妇）。参与者和干预主义者将不盲目，但是收集数据的研究护士将对治疗分配视而不见。道德和传播这项研究已得到犹他大学IRB（＃143079）的批准。基于夫妇的干预措施和研究方案的可行性将使用定量和定性措施进行评估。发现将通过出版和演示与研究人员共享。我们将与社区合作伙伴合作，以确定向社区成员传达发现的最佳策略。结果将告知随后的权威RCT。试用注册号NCT05695170
认识我们的会员：Nicole Haikalis Aguilar
认识我们的会员：Nicole Haikalis Aguilar Nicole Haikalis Aguilar 是亚利桑那州立大学运动康复与学习 (MRL) 实验室的博士候选人，她在那里研究非侵入性脑刺激对运动学习的安慰剂效应。自 2021 年以来，她一直是美国神经康复协会 (ASNR) 的成员，ASNR 很高兴授予 Nicole 2022 年多元化旅行奖学金。多样性对于推进神经康复至关重要，该奖学金通过为我们的年会提供免费注册和会议相关差旅费资助来支持代表性不足的个人。在这次采访中，Nicole 分享了更多关于她的职业道路和研究的信息。 1) 您是如何对科学产生兴趣的，您采取了哪些步骤来获得现在的职位？我从妈妈那里了解到科学和教育的巨大价值。我的初恋和终生爱好是天文学和太空探索。我从很小的时候就决定成为一名航空工程师，进入太空。我没有直接上大学，而是加入了海军陆战队。我想做的不仅仅是实现我的个人梦想，因为我感到更重要的需要是服务和帮助他人。我当时并不知道我会受伤，最终坐上轮椅，这为我提供了所有交叉身份之外的全新身份。在被重新分配到一个受伤海军陆战队员的部队后，我开始了解生物医学工程。我结识了那些只想继续服役的人。我们所有人都还在战斗，无论我们的能力是否发生了变化，也无论这些变化是否是永久性的。我对日常生活活动的辅助工具和使残疾人有机会实现梦想的改造非常着迷。这些东西最终使我能够实现科学发现的梦想，同时仍然接受教育。当我发现神经工程时，我对它一见钟情。我迷上了另一个未被发现的世界——人类大脑的研究和发现。根据我的经验和观点，我认为医疗保健和康复的目标应该是找出任何可以以任何方式让人们恢复自主权的东西。因此，我调整了我的目标，即通过神经工程研究增加他们的自主权，帮助人们回馈社会。因为我对跨学科领域感兴趣，所以我决定主修双学位
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
支持 Moss Landing – Las Aguilas 230 kV 升级 (...
5 加州议会第 398 号法案，https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=201720180AB398。