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通过聚合酶链式反应生成单链 DNA 及其在 HLA-DQA 基因座直接测序中的应用
摘要 通过聚合酶链式反应，可以从基因组 DNA 中酶促扩增单拷贝序列。通过使用两种不同摩尔量的扩增引物，只需一个步骤即可扩增单拷贝基因并产生所选链的过量单链 DNA，用于直接测序或用作杂交探针。此外，可以使用等位基因特异性寡核苷酸在扩增反应中或作为测序引物直接测序杂合子中的单个等位基因。通过使用这些方法，我们研究了 HLA-DQA 基因座的等位基因多样性及其与血清学定义的 HLA-DR 和 -DQ 类型的关联。该分析揭示了总共八个等位基因和三个额外的单倍型。该方法在筛查人类基因突变方面具有广泛的应用，并有助于将基因的酶促扩增与自动测序联系起来。
*ljubljanatrådãnd/mxeomdqd {nejka，mihelicf，mihelicf，simond} @fe的人工感知学院实验室。
，QWURGXFWLRQ口语技术的域范围从语音输入和输出系统到复杂的理解和生成系统，包括具有广泛差异的复杂性（例如自动命令机）和多语言系统（例如自动对话和翻译系统）的多模态系统。对此类系统的标准和评估方法的定义涉及高度特定的口语语料库和词典资源的规范和开发，以及测量和评估工具。在开始时，这些领域的标准是从以前在许多欧洲和国家项目中建立的口语社区中的共识得出的，它参考了美国和日本的重要举措。主要是SAM项目（集中在组件技术评估和语料库创建上），SQALE（用于大型词汇系统评估）以及日d和Sundial和Sunstar（用于多模式系统）过去和现在的项目在评估和资源领域具有重要的产量，包括ARS，Relator，Onomastica和SpeechDat，以及德国的Verbmobil等主要国家项目和研究计划。
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团部总部 - 查尔斯顿
整个大门关闭并锁上 1950：问责完成 - 大门 1/2 关闭 2230 C4 学员一般休假结束 2230-2300 C1 学员个人卫生时间淋浴 1950-2230 学员队晚间学习时间 Brcks/Clsrm/Lbry OCP 学术官员 2300 学员队 2230 - 大门锁上，水龙头关上，全体人员 2300 – 熄灯（全部）
WHOQOL-BREF和DQOL
抽象的简介和目标。2型糖尿病（T2DM）是一个普遍的健康问题，可显着影响患者的生活质量。评估T2DM患者的生活质量对于理解疾病的更广泛影响并证明患者护理至关重要。本研究旨在评估和比较WHOQOL-BREF和DQOL仪器在测量T2DM患者生活质量方面的有效性。材料和方法。从2023年3月至2023年6月在Puskesmas Wanadadi 1 Banjarnegara进行了一项描述性定量研究。样本由基于以下纳入标准选择的195名T2DM患者组成：诊断为T2DM至少一年，年龄30至70岁，愿意参加，并能够完成问题。使用WHOQOL-BREF和DQOL问卷收集数据，并进行了描述性分析。结果。分析表明，WHOQOL-BREF和DQOL仪器提供了有关T2DM患者生活质量的全面见解。WHOQOL-BREF在评估物理和环境领域特别有效（P <0.05），而DQOL对糖尿病特异性关注和心理健康更敏感（P <0.05）。结论。WHOQOL-BREF和DQOL均有效地评估T2DM患者的生活质量，每个患者在不同领域都具有独特的优势。关键字。DQOL，生活质量，2型糖尿病，whoqol-bref调查结果表明，这些工具的综合使用可以为T2DM患者的生活质量影响提供更全面的理解，从而指导更多针对性的干预措施以改善患者的结果。
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
