如果使用BetaPrime™5504G SA棒,则在管子上幻灯片杆置于约会代码,而插脚朝向泡沫。将涂药朝上握住涂抹器时,将拇指向下压在断路器栏上,直到内部容器断裂释放内容。将泡沫头向下朝向表面进行启动。允许底漆饱和泡沫头。轻轻挤压管子将使泡沫头更快地饱和。将光压力施加到泡沫头(在施用过程中会损坏泡沫)。慢慢将涂抹器绘制在表面上以进行底漆,以获得均匀的底漆膜。在一件甚至湿的外套中涂抹在同一方向上移动棍子。在粗糙的封装或模制旁边或旁边的某些应用可能会损坏泡沫头。为避免这种情况,请谨慎行事并限制与这些区域的接触。另外,建议使用Dauber从瓶中涂抹底漆。
Tau Beta Pi 慷慨地为学生提供奖学金。他将用这笔钱资助自己 2022 学期的学业。进入 Bryce 的第五年,他已经完成了他的毕业设计(深度脑刺激帮助治疗抑郁症),并且正在完成大学荣誉学院的课程。毕业后,他计划利用他的射频通信和集成电路学位为英特尔和 AT&T 等公司工作。
Nansu Zong 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的助理教授。他致力于基于知识库和深度学习算法的计算药物开发。Ning Li 是美国国立卫生研究院国家癌症研究所结构生物学中心 (CSB) 的研究员。他从事蛋白激酶 A 的结构和功能研究,涉及 X 射线晶体学和低温电子显微镜的方法。Andrew Wen 是梅奥诊所的生物信息学家。他有兴趣利用信息学工具在医疗保健领域构建各种应用程序。他是自然语言处理 (NLP) 专家。Victoria Ngo 是 VA Palo Alto 医疗系统和斯坦福健康政策的博士后研究员。Ngo 是一名健康信息学家,她的研究重点是健康公平和信息技术的优化,以改善社区护理的提供和协调。Yue Yu 是梅奥诊所的生物信息学家,主要从事医疗数据标准化领域的工作。Yu 还对使用人工智能方法解决生物医学问题感兴趣。 Ming Huang 是梅奥诊所人工智能与信息学系的助理教授。他是主题建模和深度学习方面的专家。Shaika Chowdhury 是梅奥诊所人工智能与信息学系的研究员,研究基于深度学习的精准医疗。Chowdhury 对利用知识图谱来提高深度学习模型的性能很感兴趣。Chao Jiang 是奥本大学的博士生。他研究各种深度学习模型,尤其专注于图神经网络。Sunyang Fu 是梅奥诊所的高级数据科学分析师和生物医学信息学研究员。他的研究重点是 (i) 设计和验证用于临床信息提取的 NLP 技术,(ii) 开发信息学框架和流程以加速电子健康记录 (EHR) 在临床研究中的二次使用,以及 (iii) 通过定量和定性方法发现 EHR 异质性和信息质量。Richard Weinshilboum 是梅奥诊所分子药理学和实验治疗学系的教授。他研究药物基因组学——遗传和个体差异在 DNA 序列或结构中对药物反应的作用。Guoqian Jiang 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。他研究生物医学术语和本体、数据标准、通用数据元素和临床研究的通用数据模型。Lawrence Hunter 是科罗拉多大学的药理学和计算机科学教授。他专注于知识驱动的从原始生物医学文献中提取信息、分子生物学中知识资源的语义集成以及知识在高通量数据分析中的应用。刘红芳是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。刘红芳的主要研究重点是利用数据科学、人工智能和信息学方法促进临床数据的二次利用,以用于临床和转化科学研究以及医疗服务改进。梅奥诊所是一家慈善、非营利的学术医疗中心,提供全面的患者护理和临床医学和医学科学教育以及广泛的研究项目。梅奥诊所包括梅奥医学院、梅奥研究生院、梅奥研究生医学教育学院、梅奥持续专业发展学院和梅奥健康科学学院。收稿日期:2022 年 1 月 14 日。修订日期:2022 年 4 月 10 日。接受日期:2022 年 4 月 29 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名-非商业许可条款发布的开放获取文章 ( http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/4.0/ ),允许在任何媒体上进行非商业性再利用、发布和复制,但必须正确引用原作。如需进行商业性再利用,请联系 journals.permissions@oup.com
与使用病毒作为遗传物质来源插入基因组的传统基因编辑机制相比,CRISPR/Cas9 可以对活细胞的 DNA 进行有针对性的精确改变,并已显示出作为血红蛋白病患者基因治疗的前景 (4)。为了保证β地中海贫血患者的生存,需要定期输血以维持足够的血红蛋白水平并减少骨骼畸形(3)。基因治疗的目的是通过从患者的外周血中分离干细胞来扩大胎儿血红蛋白的产生。然后,CRISPR/Cas9 发挥作用,沉默 BCL11A 基因,改变细胞并导致胎儿血红蛋白的产生增加。经过编辑的细胞经过骨髓的成髓细胞调节后输入患者体内,促进功能性血红蛋白的替换和缺陷血红蛋白的替换 (4)。
脑机接口 (BCI) 提供了一种替代的交流方式,在过去 20 年里引起了人们日益增长的兴趣。具体来说,对于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI,频率识别方法和数据共享已经有了显著的改进。然而,这个领域的公共数据库数量仍然有限。因此,我们在研究中提出了一个面向 BCI 应用的 BE 基准数据库 (BETA)。BETA 数据库由 70 名执行 40 个目标提示拼写任务的受试者的 64 通道脑电图 (EEG) 数据组成。BETA 的设计和获取是为了满足现实世界应用的需求,它可以用作这些场景的试验台。我们通过一系列分析验证了数据库,并对 BETA 上的十一种频率识别方法进行了分类分析。我们建议分别使用宽带信噪比 (SNR) 和 BCI 商来表征单次试验和人群水平的 SSVEP。BETA 数据库可从以下链接下载 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html。