炎症性肠病(IBD)是一组疾病,其特征是胃胃道(GIT)的炎症,代表了主要的社会和经济负担。尽管对这种多因素疾病的病因和病理生理学进行了持续的研究,但治疗方案仍然有限。从这个角度来看,肠道菌群已经成为IBD发病机理的潜在参与者,动物和人类研究支持了这一假设。的确,人类的肠道是最复杂的生态群落之一(由10 13 -10 14微生物组成),它通过通过其集体代谢活动和托管相互作用来影响正常的生理学和疾病易感性,在人类健康中起关键作用。此外,一些食品中存在的活益生菌(通过GIT过境)已被证明与宿主免疫系统相互作用并赋予了一些健康益处。这篇综述的目的是概述粪便核酸杆菌与大肠杆菌和IBD之间的联系,强调了该领域的主要研究领域。对肠道微生物群的生态学观点可能会为针对这个细菌群落的临床疗法的发展提供新的见解,以改善人类健康。
计算:OS,GIT,计算机视觉,Web Dev,Linux,MicroControllers,Python,IoT,Matlab,Shell,Shell,Command Line Wet Law Lav Lab:细胞培养,基因工程和克隆,生物打印设计和模拟:固体工作,流利/comsol,fluent/comsol,comsol,生物制造,逻辑设计。认证:加州大学圣地亚哥分校的生物信息学在Coursera上(2020年5月),John Hopkins University on Coursera的基因组数据科学(2020年5月)
关键技能 Temenos T24 发布 R17 和 R22、Core、FT、LD、TF、Statements、Delivery、TAFJ。设计工作室、Python、Java 扩展框架、IRIS、集成框架。Apex、LWC、Flows、Salesforce REST API、集成(Xero、Dropbox)、VisualForce。Kotlin、Spring Framework、微服务、BPMN、Camunda BPMS、Apache Kafka、Docker、Git、SoapUI、PostgreSQL、Swagger API、IBM MQ。数据迁移。
世界卫生组织(WHO)将不良药物反应(ADR)定义为“对有害和意外的药物的反应,并且以通常用于预防,诊断或治疗疾病的剂量或生理功能的修改时,这种反应是有害和意外的。ADR是当代药物疗法的严重问题。在美国治疗ADR的支出可能最高30。每年10亿美元。影响ADR的开发的因素是:年龄,性别,体重,多药。约有10%的ADR与胃道Tinal Tract(GIT)有关。adr会影响git的每个部分。静脉静脉体是口腔中最常见的ADR。ADR包括灌溉和粘膜炎症。大约三分之一的食管炎症病例是由非甾体类抗炎药(NSAID)施用引起的。参与胃和小肠的溃疡的主要原因是NSAID。药物诱导的腹泻是所有观察到的ADR病例中约7%的最常见的不良反应AC计数。它们可能是由抗生素,镁盐,泻药等触发的。在手上,一些药物可能会引起便秘。这些药物包括阿片类药物,利尿剂,钙通道阻滞剂,胆碱分解剂等。质子泵抑制剂,Met formin,Orlistat和Colesevelam可能导致某些维生素和矿物质的吸收受限。医生对最受欢迎且文献良好的ADR的了解可以提高患者的安全性,并使Pharmaco疗法对他们更舒适。
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy,Matplotlib,Seaborn,Plotly Frameworks:烧瓶,fastapi,node.js,react,bunx。开发人员工具:git,docker,vs code,eclipse,android Studio。创意工具:虚幻引擎,搅拌器,无花果,Adobe Suite,Unity,OpenGL,Trix.js,Oculus SDK,Meta Quest。云与分布式计算:Spark,Hadoop。
Robotics hardware : 2D/3D LiDAR, Depth camera, Sensors & actuators, NVIDIA Jetson, Raspberry, Arduino Robotics design : Solidworks, OnShape, Autodesk Fusion, Altium Designer Robotics software : ROS, Gazebo (Classic & Gz), Webots, Matlab Machine learning : PyTorch, Tensorflow, Reinforcement learning, Immitation learning, Time-series analysis Software development : Python, C++, Docker, Git, Linux, Javascript Web development : React, Node.js, SQL, AWS, Svelte, MongoDB, DynamoDB Language : English (TOEIC 970), Korean ( 한 국 어 능 력 시 험 6 급 ), Indonesian (Native)
编程语言:C,C ++,GO,JavaScript,HTML,CSS,X86,Python,Shell Scripcting(Bash,ZSH)。云体验:AWS(EC2,Lambda,RDS,IoT Core,IAM,IAM,System Manager,CloudWatch),Digitalocean(数据库,液滴),GitHub操作。杂项。Experience: Git, GitHub, Firmware Development (Particle), SQL (MySQL, PostgreSQL), CI/CD (Travis CI, GitHub Actions), Linux (Arch, Debian, Ubuntu), Networking (TCP/UDP Sockets, WebSockets, We- bRTC), Node.js (npm, Express, React), Twilio.教育