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医学推荐系统
人工智能工程系GH RAISONI工程与管理学院，印度那格浦尔，摘要：医疗保健的复杂性日益增加和可用药物的日益增长的数量，需要开发有效的医学建议系统，以帮助医疗保健提供者和患者做出明智的决定。本文介绍了旨在改善药物选择和依从性的基于Web的药物建议系统的设计和实施。该系统利用高级机器学习算法（例如协作过滤和基于内容的过滤）来根据用户资料，病史和特定的健康状况提供个性化的医学建议。该系统的体系结构包括使用React.js开发的用户友好的前端，该前端允许无缝互动和建议的可视化。后端由烧瓶提供动力，促进了用户请求，数据库交互和机器学习模型部署的处理。使用PostgreSQL数据库可安全地存储用户数据，药物详细信息和历史互动，确保数据完整性和安全关键关键词：医疗建议系统，机器学习，医疗保健，个性化治疗，AI医学中的AI，临床决策支持
匹配的唾液器官和粘附培养物的细胞组成分析：选择您的Sjögren疾病研究工具仔细
sjögren疾病（SJD）通过在唾液腺（SGS）中存在B细胞的淋巴细胞浸润广泛认可。与最初假定的相反，SJD中的SG功能不全与SGS中SG淋巴细胞浸润程度不密切相关。在SJD的SG发病机理中，导管性表现与表达toll-tliel-e自身抗体SSA/RO60，SSA/RO52的互动的导管细胞的能力表达了TOLL样受体和受体的受体样受体和受体，并以表达SJD相关的自身抗体，并以下是SSSA/RO52的互动，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/sss，并以下是SSSA/sss，以及Leukin（IL）-1，IL-6，IL-7，IL-18，肿瘤坏死因子（TNF），B细胞激活因子（BAFF），CXC基序趋化因子10（CXCL10），CXCL112，CXCL12和CXCL13（在Verstappen等人1中进行了综述）。这些关键工作中的许多探索SG上皮涉及SJD病理学的涉及SG上皮细胞（SGEC）培养物。sgec培养物是使用epplant培养技术得出的，从而将一小部分SG组织铺在烧瓶中，并假定将生长的细胞推定为代表上皮细胞。2
EpiNext™ CUT&LUNCH 检测试剂盒
用途：EpiNext™ CUT&LUNCH 检测试剂盒是一套完整的优化试剂，旨在快速从细胞中直接富集蛋白质（组蛋白或强结合转录因子）特异性 DNA 复合物，以通过 qPCR 或使用 Illumina 平台的下一代测序分析蛋白质与 DNA 之间的相互作用。起始材料：起始材料可以包括各种哺乳动物细胞样本，例如来自烧瓶或培养皿的培养细胞、原代细胞或从血液、体液、新鲜/冷冻组织中分离的稀有细胞群，以及从整个细胞群和胚胎细胞中分选的特定细胞等。细胞输入量：每个反应的细胞量可以是 2 x 10 3 到 5 x 10 5 个细胞。为了获得最佳制备效果，细胞输入量应为 2 x 10 5 ，尽管只需 500 个细胞即可获得修饰组蛋白的结果。抗体：抗体应为 ChIP 级，以识别与 DNA 或其他蛋白质结合的蛋白质。如果您使用的抗体尚未经过 ChIP 验证，则应使用适当的对照抗体（例如抗 RNA 聚合酶 II、抗 H3K4me3 或抗 H3K9me3）来证明这些抗体适合 ChIP。
使用深度学习优化信用卡欺诈检测
摘要：信用卡在当今的数字经济中起着至关重要的作用，并且它们的用法最近增长了，伴随着信用卡欺诈的相应增加。机器学习（ML）算法已用于信用卡欺诈检测。但是，信用卡持有人的动态购物模式和类不平衡问题使ML分类器难以实现最佳性能。为了解决这个问题，本文提出了一种可靠的深入学习方法，该方法由长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU）神经网络组成，作为基础学习者在堆叠集合框架中，并以多层次的perceptron（MLP）作为元学习者。同时，使用混合综合少数族裔过采样技术和编辑的最近的邻居（Smote-enn）方法来平衡数据集中的类别分布。实验结果表明，将拟议的深度学习合奏与Smote-enn方法相结合，分别达到了1.000和0.997的敏感性和特异性，这比文献中其他广泛使用的ML分类器和方法优于其他广泛使用的ML分类器和方法。接下来，我们介绍了高级集合模型，包括堆叠和投票分类器，对原始和Smote-enn数据集进行评估。此外，具有SQLite集成的烧瓶框架可以使用户注册，签名和测试增强了项目功能和用户交互。索引术语 - 信用卡，深度学习，集合学习，欺诈检测，机器学习，神经网络。
使用机器学习的心脏病预测
使用烧瓶框架构建的Web应用程序，整合用户身份验证，数据库管理和心脏病的预测模型。用户可以在心脏病数据集中注册，登录和访问个性化仪表板，该仪表板显示年龄和性别分布的可视化。该应用程序采用了一个逻辑回归模型，该模型在与心脏病相关的数据上训练以预测。根据世卫组织，由于心脏病与心脏病相关的问题而死亡的180亿人死亡。随着人口的增加，诊断该疾病的人口增加了。但是，在这个不断发展的技术世界中，机器学习技术通过多项研究加速了卫生部门。因此，本文的目的是基于相关参数构建心脏病预测的ML模型。我们对这项研究使用了UCI心脏病预测的adataset，其中包括与心脏疾病有关的13个不同参数。ml算法，例如随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯和决策树，用于开发模型。在这项研究中，我们还试图在标准ML方法的帮助下找到数据集中可用的不同属性之间的相关性，然后有效地利用它们来预测心脏病的机会。结果表明，与其他机器学习技术相比，随机森林在更短的时间内以更准确的方式进行预测。此模型也可能会对他们的诊所作为决策支持系统有帮助。
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
1。单细胞定量表达报告（SCQERS）
●将细胞和质粒混合到预燃烧的（ICE）1毫米比色杯以进行电穿孔（例如），非常小心地避免气泡（如果需要时，可以避免使用气泡，以避免气泡，移液器<25 ul）。将比色杯保持在冰上。●电塑料（例如Biorad Gene脉冲器，2 kV，200 𝛀，25 UF）。点击比色杯以消除气泡，并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花，表明出现问题。如果发生这种情况，请重复，减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后，立即添加475 UL恢复介质（例如SOC），转移到1.5 ml管，并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔，板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1％，以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C，直到确认高效率，也可以用氨苄青霉素在LB中过夜（通常在250毫升250 mL烧瓶中，37C，37C，轨道振荡器200 rpm）。●确认高效率后（您应该在0.1％板中看到> 1000个菌落，对应于1m> 1m的转化剂），制作甘油库存以备将来使用，并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP，适用于下游克隆
评估酿酒厂的谷物衍生木质纤维素...
这项研究评估了利用酿酒剂的木质纤维素水解物（BSG）作为氨基酸（AA）生产的木质纤维素水解物的潜力。主要目标是使用选定的微生物探索BSG水解产物的AA产生。最初，筛选了不同的微生物在BSG水解物上的生长，并通过奶昔和生物反应剂中的培养进一步研究了选定的微生物，以进一步研究AA的生产。从这种筛查中，选择了酿酒酵母和谷氨酸杆菌。C.谷氨酰胺在奶昔和生物反应器中产生丙氨酸，脯氨酸，缬氨酸和甘氨酸。在30小时后在奶昔中发现了最高的丙氨酸产生（193.6±0.09 mg/L），而生产脯氨酸（22.5±1.03 mg/l），Valine（34.8±0.11 mg/L）和甘氨酸和甘氨酸（34.8±0.11 mg/L）和甘氨酸（18.7±1.30 mg/l）（18.7±1.30 mg/l）在Bioreactor中和val（gly）和val（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（gly）（8小时）。为了增强谷氨酸梭菌的AA产生，进行了饲喂批处理发酵实验。除甘氨酸外，在饲料批次阶段没有产生AA。S。酿酒酵母在奶昔烧瓶中产生丙氨酸，脯氨酸，缬氨酸和谷氨酸，而在生物反应器中则不会产生。在50小时产生50 h，而在60 h 60小时后，获得了50 h，而产生谷氨酸（66.2±0.49 mg/l），而谷氨酸产生（66.2±0.49 mg/l），获得了最高生产（11.8±1.25 mg/l），脯氨酸（11.8±1.06 mg/L）和Valine（4.94±1.01 mg/L）。这项研究的恶魔通过淹没发酵促进了BSG的几个AA的产生。但是，需要进一步优化以提高生产率。
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
8-OHdG DNA 损伤定量直接试剂盒（比色法）
用途：EpiQuik™ 8-OHdG DNA 损伤定量直接试剂盒（比色法）适用于直接使用从任何物种（例如哺乳动物、植物、真菌、细菌和病毒）中分离的 DNA 检测氧化 DNA 损伤（8-OHdG）状态，这些 DNA 以多种形式存在，包括但不限于培养细胞、新鲜和冷冻组织、石蜡包埋组织和体液样本。输入 DNA：每次检测的 DNA 量可以为 100 ng 至 300 ng。为了获得最佳定量，输入 DNA 量应为 300 ng，因为基础 8-OHdG 通常少于总 DNA 的 0.01%。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样本，例如来自烧瓶或微孔板培养细胞的细胞、新鲜和冷冻组织、石蜡包埋组织、血液、体液样本等。内部控制：该试剂盒提供阴性和阳性 DNA 对照。可以绘制标准曲线（范围：5 至 200 pg 的 8-OHdG）或使用单一数量的 8-OHdG 作为阳性对照。因为 8-OHdG 含量在不同组织、正常和患病状态以及治疗和未治疗条件下会有所不同，所以建议运行重复样本以确保产生的信号得到验证。该试剂盒将允许用户量化 8-OHdG 的绝对量并确定两个不同 DNA 样本的相对 8-OHdG 状态。注意事项：为避免交叉污染，请小心地将样品或溶液移液到试纸条孔中。使用防气溶胶移液器吸头，并在每次液体转移之间更换吸头。在整个过程中都要戴手套。如果手套和样品接触，请立即更换手套。