XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFatma
合作。教授Fatmaşimşek
合作。国家癫痫大会，土耳其癫痫协会，2021年健康与医学，IV。睡眠医学在线神经疾病的在线研讨会，土耳其神经病学协会，2021年健康与医学，56。国家神经病学大会，土耳其神经病学协会，2020年卫生与医学，第一国家临床神经生理学EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-土耳其临床神经生理学EEG-EMG协会，2020年健康与医学，在线癫痫研讨会，土耳其癫痫协会，2020年健康与医学，健康和医学证书临床营养和代谢，2020
引用本文：Burcu Boz，Emine Diraman和FatmaGönülSezgin*。帕金森氏病的发病机理和分子机制。 Am
帕金森氏病（PD）是仅次于阿尔茨海默氏病的第二常见神经退行性疾病[1]。这是一种以运动和非运动特征为特征的慢性，进行性疾病。该疾病对患者，家庭和护理人员对迁移性和肌肉控制的进行性退行性影响对患者，家庭和护理人员产生了重大临床影响。pd主要与大脑底细胞中细胞的逐渐丧失有关。该区域负责多巴胺的产生。多巴胺是一种化学信使，可在大脑两个区域之间传输信号以协调活性（图1）。例如，它连接底底尼格拉和纹状体以调节肌肉的影响[2]。PD的运动症状归因于纹状体多巴胺能神经元的丧失（图2），尽管非运动症状的存在也支持非遍地胺能区域的神经元丧失[3]。PD是帕金森主义最常见的形式[4]。一词帕金森氏症是一种症状复合体，用于描述PD的运动特征，其中包括静止震颤，胸肌和肌肉僵硬[3]。人们通常更熟悉PD的运动症状，因为这些疾病的迹象从外部显着。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
EXP。博士Fatma Arkaz出生于10.06.1990 ...
出生于1990年10月10日。 Fatma Arkaz在Kayseri完成了她的小学和高中教育。他在2008年至2015年之间在安卡拉大学医学院学习。在2017 - 2021年之间，Ankara Yildirim Beyazit大学医学学院精神病学系专门专业。ızdiiv>'在生殖器 - 痛苦/完整性障碍中，结合形式的诊断，调节方法的治疗情绪调节方法以及对以论文为论文毕业的上认知的检查。在2021 - 2022年2021 - 2022年卫生科学大学医学院的精神病学系之间的强制性服务职责，2022 - 2024年之间。内维鲁兹·埃雷斯（Nevruz Erez）在州医院工作期间完成了他的工作。已婚，并于2024年6月加入了治疗医疗中心家庭。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi, Fatma Sabeel，“人工智能在阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能的监控”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
Fatma 等人，2023 年。“东方伊萨酵母中用于多拷贝基因整合的着陆垫系统。”代谢工程。DOI：10.1016/j.ymben.202
方法 • 开发了生物信息学流程来识别和确定全基因组基因间整合位点的优先顺序，并筛选了引导 RNA（gRNA）切割效率、基因盒整合效率、由此产生的细胞适应性和 GFP 表达水平的位点，• 构建了着陆垫系统以实现在一轮转化中多个基因或基因的多拷贝的整合，• 通过整合多个拷贝的 5-氨基乙酰丙酸合酶来产生 5-氨基乙酰丙酸（5-ALA）和使用单个 gRNA 产生琥珀酸的生物合成途径，在 I. orientalis 中展示了该系统。
基于临床生物标志物Ozhan 1，Fatma Hilal Yagin 2 1 1 1
在这项研究中，它的目的是根据机器学习（ML）对癌症进行分类，并通过使用前列腺癌患者使用危险因素来确定最重要的风险因素。使用了100例前列腺癌患者的临床数据。使用随机森林（RF）算法创建了一个预测模型，以对前列腺癌进行分类。使用平衡子采样通过蒙特卡洛交叉验证（MCCV）获得模型的性能。在每个MCCV中，使用样品的三分之二（2/3）来评估该特征的重要性。为了评估模型的性能，计算了ROC曲线（AUC）标准（包括预测类概率和混淆MATRIX）下的模型，准确性，灵敏度，正面预测值，负预测值，F1评分和面积。检查结果时，从RF模型获得的灵敏度，特异性，正预测值，负预测值，准确性，F1得分和AUC值分别为0.89、0.84、0.77、0.93、0.86、0.86、0.83和0.88。区域，周长和质地是区分前列腺癌的三个最重要的风险因素。结论，当RF算法可以成功预测前列腺癌时。由RF模型确定的重要风险因素可能有助于前列腺癌患者的诊断，随访和治疗研究。