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隔离，表征和生物医学势
kappaphycus alvarezii（doty）doty ex silva是一种广泛培养的针对角叉菜胶多糖的红色海藻，也是有价值的色素性脂素（PE）的潜在来源。因此，本研究的目的是从K. alvarezii中提取植料，评估其抗菌，抗氧化剂和抗癌活性，并确定其未来治疗应用的生物医学潜力。发现从K. Alvarezii提取的植物素化色素的蛋白质含量为69.84％，显示出极好的抗菌活性，抗杀菌性的oxytoca和Proteus mirabilis，最小抑制区为11 mm。使用总抗氧化剂，过氧化氢清除，减少功率，DPPH和ABTS测定法显示出显着的体外抗氧化活性。此外，颜料对人肺癌细胞系表现出有效的细胞毒性，IC 50值为131.7
增强剂和缓解剂 - 伊朗生物医学期刊
嵌合抗原受体T细胞疗法是治疗某些血液系统恶性肿瘤和实体瘤的开创性方法。但是，其应用受到严重毒性的限制，尤其是CRS和ICAN，极大地限制了其更广泛的应用。IL-1在增强CAR T细胞功效和推动这些有毒作用方面起着至关重要的作用。本综述系统地检查了IL-1的双重功能，强调了其在促进CAR T细胞激活和持久性的作用，同时促进CRS和ICANS发病机理。减轻IL-1驱动的毒性的策略，包括IL-1受体拮抗剂，单克隆抗体，IL-1捕获以及对IL-1产生的干扰，在不损害治疗效率的情况下减少不良影响方面有望减少不良反应。了解IL-1在CAR T细胞疗法中的复杂作用可能会导致优化的治疗策略，提高安全性并扩大临床适用性。进一步的研究对于完善IL-1靶向干预措施并增强CAR T细胞治疗的治疗潜力至关重要。doi：10.61186/ibj.4444
在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
第四个生物生物医学科学临时评估时间表
Week Friday 11am-1pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6 pm 10am-1pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 9-10am 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 12N-1pm 1-2pm 2-3pm 5pm学期1
生物医学基因组学分析插件
生物医学基因组学分析插件主要用于癌症和疾病研究，以分析下一代测序 (NGS) 数据。生物医学基因组学分析插件提供各种专业工具、人类和模型物种的参考数据以及全面的模板工作流程集合，涵盖从初始数据处理和质量保证到数据分析、注释和报告的所有步骤。
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向
在生物医学成像中纳入XAI和深度学习
摘要摘要人工智能（AI）和深度学习（DL）技术已彻底改变了疾病的检测，尤其是在医学成像（MI）中。这些技术在图像分类中表现出出色的性能，但它们融入临床实践中仍然逐渐逐步。一个重大挑战在于深神经网络（DNN）模型的不透明度，该模型在不解释其结构的情况下提供了预测。缺乏透明度在医疗保健行业中构成了严重的问题，因为对自动化技术的信任对于医生，患者和其他利益相关者至关重要。担心自动驾驶汽车事故中的责任与与医学成像中深度学习应用相关的责任相当。误报和假否定性等错误会对患者的健康产生负面影响。可解释的人工智能（XAI）工具旨在通过为预测模型提供可理解的见解来解决这些问题。这些工具可以增强对AI系统的信心，加速诊断过程，并确保遵守法律要求。在推进技术应用的动机的驱动下，这项工作对可解释的AI（XAI）和深度学习（DL）技术进行了全面审查，该技术是针对生物医学成像诊断的。它检查了最新方法，评估其临床适用性，并突出了关键挑战，包括可解释性，可伸缩性和整合到医疗保健中。此外，审查还确定了XAI研究中新兴趋势和潜在的未来方向，并根据其适合各种诊断任务的技术提供了结构化的分类。这些发现对于寻求准确和可靠的诊断支持，解决监管和道德考虑的政策制定者以及旨在设计旨在平衡创新，安全性和临床透明度的系统的AI开发人员的医疗保健专业人员来说是无价的。
生物医学工程，BS-指南
威斯康星大学 - 麦迪逊分校的所有本科生都必须满足最低的普通大学普通教育要求，以确保每个研究生都获得本科教育的基本核心。这个核心为过着富有成效的生活，成为世界公民，欣赏美学价值观并在不断变化的世界中终身学习的基础为基础。除了下面列出的要求外，各种学校和学院还将有要求。根据需要咨询您的顾问以寻求帮助。有关其他信息，请参阅本科大学本科大学的通识教育要求（http://guide.wisc.edu/undergraduate/ #requirementsforenderdunderdundergraduateStudyText）部分。
生物医学工程，理学学士
BME 课程的核心是其独特的七学期设计课程。学生在第一年学习咨询/设计项目课程，第四年每学期学习一次（可选择在行业工作和/或专注于健康前要求）。一名教员为学生小组提供咨询，担任顾问/咨询师/导师，指导他们完成从大学、医学界、行业和社区的客户那里征集的真实设计项目。这些客户为学生的项目提供资源，进行讨论，并让学生了解 BME 领域的各个方面。在每个学期的课程中，团队设计、制造并最终展示出满足客户需求的产品。这种新颖的方法结合了临床和生物医学行业经验，为学生提供了极其均衡的教育，从而扩大了他们的网络。总的来说，设计体验凸显了 BME 的多学科性质。
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。