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生物医学工程，理学学士 - 学术目录
圣路易斯大学的每个生物医学工程专业学生都要完成一个高年级的顶点设计项目，这是一个实践经验。这个为期一年的项目可以作为个人进行探索，但这些项目通常涉及来自生物医学工程、其他工程或计算机科学系、生物或医学系的学生或来自公司的工程师。顶点课程让学生完全融入一个项目，这将挑战即使是优秀的学生也要整合他们之前的培训并发展他们作为工程师的能力。
用方向性增强生物医学关系提取
摘要生物关系网络包含丰富的信息，以了解基因，蛋白质，疾病和化学物质等实体关系背后的生物学机制。生物医学文献的广泛增长提出了更新网络知识的重大挑战。最近的生物医学关系提取数据集（Biored）提供了有价值的手动注释，从而促进了机器学习和预训练的语言模型方法的发展，以自动识别新颖的文档级别（阶段上下文）关系。尽管如此，其注释缺乏实体角色的方向性（主题/对象），这对于研究复杂的生物网络至关重要。在这里，我们注释了关系中关系的实体角色，随后提出了一种具有软提交学习的新型多任务语言模型，以共同识别关系，新发现和实体角色。我们的结果包括具有10,864个方向性注释的富集生物库。此外，我们提出的方法超过了现有的大型语言模型，例如最先进的GPT-4和Llama-3在两个基准测试任务上。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ncbi-nlp/bioredirect上找到。联系人：zhiyong.lu@nih.gov
生物医学工程
E62 BME 140 生物医学工程概论该课程极具挑战性，是广阔而多样的生物医学工程 (BME) 领域的入门课程，主要有两个目的。一是通过讲座、阅读作业、家庭作业和考试教会学生独立思考、解决问题并了解工程原理如何应用于生物电、生物力学、生物分子、生物技术和生物成像领域。二是通过医学院和工程学院教师的客座讲座向学生介绍这些领域正在进行的一些令人着迷且具有挑战性的研究。该课程具有挑战性，因为处于早期阶段的学生总体上缺乏知识基础，无法理解主题领域的工程/生物学方面或所呈现的研究。尽管如此，由于未来的成功取决于此，因此自始至终都强调培养自学以及定量和分析解决问题的能力，但要保持在适当的水平。课程结束时，希望学生能够开始掌握成功完成工程课程所需的技能和方法，以及对 BME 有更深入和更明智的认识。共同要求：物理 197、化学 111A 和大学水平微积分。3 个学分。EN：TU
生物学和生物医学科学
L41 Biol 419社区生态社区生态学是一个跨学科的领域，它在生物多样性科学，生物地理，进化和保护中弥合了概念。本课程对生态社区的模式和过程进行了介绍，重点是理论，统计和实验方法。主题包括：创造和维持生物多样性模式的生态和进化过程；生物多样性和生态系统功能；岛屿生物地理学，元社区动力学，利基和中性理论；物种相互作用（竞争，捕食，食物网），物种共存和环境变化。课程格式包括使用统计程序R. Prereq：Bio 2970所需的讲座，讨论和计算机实验室，重点是分析，建模和呈现生态数据。（生物学主要区域C）信用3个单位。A＆S IQ：NSM Arch：NSM ART：NSM
生物学与生物医学科学
L41 Biol 500 独立研究 在导师指导下进行研究。先决条件：大三或大四学生，并得到导师和部门的许可。学分/无学分或旁听成绩选项；学分视具体情况而定，通常为 3 个学分/学期，但不超过 3 个学分/学期；可以重复修读以获得学分。由于本课程包含大量章节，因此有些章节被列为 Bio 500A 并注册。如果要提交拉丁荣誉学位作业，请参阅生物学系专业手册第 3 页，通过生物学专业课程获得拉丁荣誉学位。该手册可在线找到：https://wustl.app.box.com/s/d63rx5o0kygqtsv899eyhax5v31gvy1a。注册安排应在预注册期间通过 Bio 500 课程网站 https://pages.wustl.edu/Bio_200-500_independent_research 完成。学分可变，最多 3 个单位。
关于生物和生物医学科学中生成式人工智能的建议
2024 年，美国实验生物学会联合会 (FASEB) 董事会召集了生成人工智能 (Gen AI) 工作组，负责制定有关在生物和生物医学研究界的常规研究活动中适当且负责任地使用 Gen AI 的建议。这些发现和建议针对五个主要利益相关者群体：美国联邦机构、政策制定者、机构（研究、教育和企业）、学术团体和个人研究人员。通过工作组研究，广泛审查丰富的资源、审议和利益相关者参与、工作组会议以及与外部专家的磋商，确定并概述了以下明确的主题。
生物医学知识图：域的调查，任务...
生物医学知识图（BKG）已成为组织和利用整个生物医学领域发现的庞大而复杂的数据的强大工具。然而，当前对BKG的评论通常将其范围限制在特定的领域或方法上，从而忽略了更广泛的景观和快速的技术进步来重塑它。在本调查中，我们通过从三个核心角度提供对BKG的系统审查来解决这一差距：域，任务和应用程序。我们首先研究了如何从不同的数据源构建的BKG，包括分子相互作用，药理数据集和临床记录。接下来，我们讨论BKGS启用的基本任务，重点是知识管理，检索，推理和解释。最后，我们重点介绍了精确医学，药物发现和科学研究中的现实世界应用，这说明了BKG在多个领域的翻译影响。通过将这些观点综合为一个统一的框架，这项调查不仅阐明了BKG研究的当前状态，而且为将来的探索建立了基础，从而实现了创新的方法论进步和实践实现。
用于生物医学应用的微型机器人的制造和光学操控
图 3：OT 系统和光学原理图，以及通过不同 OT 设置进行光学微型机器人操作的概念图。（a）基于分时生成多个激光点的传统 OT 系统；相应 OT 系统的光学原理图。（b）使用传统 OT 系统灵巧操作光学微型机器人的概念图。（c）可以产生多个激光点的传统全息光镊 (HOT) 系统；相应 HOT 系统的光学原理图。图片来自 [13]。（d）使用 HOT 系统灵巧操作光学微型机器人的概念图。面板 (a) 根据 CC-BY 许可条款从 [14] 复制。版权所有 2020，作者，由 Wiley 出版。面板 (c) 经许可从 [13] 复制。版权所有 2019，IEEE。
卫生工作者的生物医学废物管理实践
该研究评估了卫生工作者遵守Kajiado县的生物医学废物管理（BMWM）标准。它表明84.6％的废物处理人员具有很高的依从性，而15.4％的废物处理人员的依从性较低。该研究表明，尽管教育对于理解生物医学废物管理（BMWM）标准很重要，但这可能不是影响合规性的主要因素。相反，实践培训，经验和机构文化似乎起着更为关键的作用。Lee等人的一项研究支持了这一点，该研究表明，实践培训和定期审计比单独教育更有效地改善了合规性。这些发现表明，要提高BMWM合规性，医疗机构应该更多地专注于动手培训，一致的审计以及围绕废物管理的支持文化，而不是仅仅依靠教育资格。