生物医学(ISSN 2227-9059)是一个开放访问期刊,该期刊致力于针对人类健康和疾病研究的各个方面,新的治疗靶标,治疗策略的发现和表征以及对自然驱动的生物医学,药物,药物和生物药物的研究。Topics include pathogenesis mechanisms of diseases, translational medical research, biomaterial in biomedical research, natural bioactive molecules, biologics, vaccines, gene therapies, cell-based therapies, targeted specific antibodies, recombinant therapeutic proteins, nanobiotechnology driven products, targeted therapy, bioimaging, biosensors, biomarkers, and生物仿制药。该期刊开放供基础科学和临床前研究级别进行的研究发表。我们邀请您考虑将您的工作提交生物医学,无论是原始研究,审查文章还是开发当前关键主题的特殊问题。
立体定向放射疗法越来越多地与免疫疗法或靶向疗法结合进行转移性癌症患者进行。与化学疗法相比,新的靶向药物和免疫疗法具有改善癌症生存的能力。但是,观察到许多患者将对他们的全身疗法产生耐药性,并出现寡聚疾病。这些病变经常通过立体定向放射疗法治疗,目的是通过刺激局灶性肿瘤组织损伤引起的抗肿瘤免疫作用来延长相同的全身疗法或克服耐药性。有趣的是,放射疗法与这些新药的结合可能会导致意外的严重毒性。本期特刊旨在讨论当立体定向放射疗法添加到现代靶向药物中时引起毒性增加或改善治疗反应的机制。它欢迎原始研究,并审查主要集中在两种治疗方法结合起来改善癌症患者治疗策略的结合所引起的体内机制。
近年来,需要使用便携式,可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作,因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测,DNA测序,食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记,该生物标志物的对数尺度(Thanachayanont,2015年)将其变化为curlant输出信号,因此,对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比,启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中,我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路,以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力,我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统(生物形态(Rizik等,2022)(Daniel等,2013)),然后是电子ciTomorphic(Sarpeshkar,2011年(Sarpeshkar,2011)(Hanna等,
类器官是三维细胞培养物,它们源自自组装干细胞以及模仿真实器官的结构和功能特征。他们提供了在体外环境中研究器官发育和发病机理的基本过程的可能性,并且是动物模型的高度有希望的替代方法。挑战其完整性以确定致病因素对组织和救援实验的影响的方法,最近开发了允许检查药物作用的实验。许多人体组织的类器官已经可用,但是生产技术却稳定地完善和优化。在本期特刊中,我们旨在介绍一系列文章,这些文章引入了新的和描述器官成像领域的既定发展。文章应强调各种类型器官的技术的优点,应用和局限性,并提供有关产生最佳结果所需的技术修改的有用信息。这将使读者能够理解整个成像方式,并选择最适合预期研究的方法。
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性,对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术(例如指纹和面部识别)提供了增强的安全性,但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样,BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作,可以提高生产力和灵活性,但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据,因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法,其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说,到目前为止,很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟,以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA,该法于2008年制定,此后导致各种国家采用BIPA样语言,以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下,生物识别标识符是(1)视网膜或虹膜扫描,(2)指纹,(3)语音纹理,或(4)手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式(即,识别一个人)构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前,雇主必须首先:
硕士学位和博士学位道路为学生提供了一种教育,该教育为他们提供了高级知识水平,尤其是在生物学和生物医学科学的应用领域,并有助于他们发展关键和独立的独立推理能力。
硕士为学生提供了一种教育,该教育为他们提供了高级知识水平,尤其是在生物学和生物医学科学的应用领域,并帮助他们发展关键和独立的推理能力。