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BIOL 102：人类遗传学
学生需要提交与课程材料相关的家庭作业问题的答案。家庭作业通过 Citrus College LMS 提交，并使用可用的 LTI（提交）检查是否存在抄袭。家庭作业问题示例如下。1. 什么是遗传学？家谱与遗传学有何不同？2. 遗传特征是否仅包括我们可以看到的身体特征？如果不是，那么还有哪些其他类型的遗传特征？3. 什么是基因，它们编码什么？4. 大多数细胞有多少个基因拷贝？5. 遗传学在多个层面考虑信息的传递。描述这些层面。6. DNA 代表什么？RNA 代表什么？DNA 的四个组成部分是什么？7. 什么是蛋白质组学？8. 人类基因组中大约有多少个蛋白质编码基因？9. 我们的 DNA 中有多少百分比编码蛋白质？其余的功能是什么？10. 什么是突变？突变是如何从一代传到下一代的？11. 突变是好的、坏的还是中性的？为什么？12. 什么是多态性？多态性是如何产生的？13. 所有细胞都表达相同数量的蛋白质吗？解释一下。14. 每个人类体细胞含有多少条染色体？有多少条常染色体？有多少条性染色体？
遗传学中的人工智能
人工智能 (AI) 是指在设计为像人类一样思考和学习的机器人中模拟人类智能。AI 正在创造一个前所未有的世界。通过应用 AI 来完成原本需要很长时间的工作，人类有机会改善我们的星球。AI 在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI 是创建新假设和帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI 的发展为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响人类。药物开发和发现在很大程度上取决于 AI 和机器学习 (ML) 技术。遗传学也不例外，因为 ML 和 AI 预计将对人类体验的几乎每个方面产生影响。AI 极大地帮助了各种生物医学疾病的治疗，包括遗传疾病。在基础和应用基因研究中，深度学习（一种高度通用的 AI 分支，可以实现自主特征提取）正得到越来越多的利用。在这篇评论中，我们介绍了 AI 在遗传学中的广泛当前用途。人工智能在遗传学领域具有巨大的潜力，但由于缺乏对伴随而来的困难的了解，它在未来在这一领域的发展可能会受到阻碍，这些困难可能会掩盖对患者的任何潜在好处。本文探讨了人工智能在推进精准遗传病治疗方面的潜在意义，简要介绍了其在遗传临床护理中的应用，研究了遗传学中现有的许多人工智能和机器学习用途，为临床医生提供了这些技术关键方面的入门知识，并对人工智能在遗传疾病中的潜在未来应用进行了预测。
遗传学中的人工智能
在机器人中对人类智能的模拟，旨在像人类一样思考和学习的机器人被称为人工智能（AI）。AI正在创造一个从未见过的世界。通过应用AI来做可能需要很长时间的工作，人类就有机会改善我们的星球。AI在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI是创建新假设并帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI的开发为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响了人类。药物开发和发现在很大程度上取决于AI和机器学习（ML）技术。遗传学并不是这种趋势的例外，因为预计ML和AI几乎对人类体验的各个方面都有影响。AI在包括遗传疾病在内的各种生物医学疾病的治疗方面有了显着帮助。在基本和应用基因研究中，深度学习 - AI的高度用途分支，可以启用自主特征提取 - 越来越多地被利用。在这篇综述中，我们涵盖了AI在遗传学中的当前用途。AI在遗传学领域具有巨大的潜力，但是由于缺乏有关伴随的困难可能掩盖患者可能受益的困难的知识，因此将来它在这一领域的发展可能会受到阻碍。本文研究了AI在推进精确遗传疾病治疗方面的潜在意义，可以窥视其在遗传临床护理中的使用，研究了许多现有的AI和ML在遗传学中的使用，为这些技术的关键方面提供了临床医生的启动，并预测了AI在遗传疾病中的潜在应用。
生物医学数据科学年度回顾人类遗传学和基因组学在药物靶标识别和优先排序中的应用：开放靶标的视角
Open Targets 是一个由学术和行业合作伙伴组成的联盟，致力于利用人类遗传学和基因组学为建立治疗假设的关键问题提供见解。大规模实验产生基础数据，开源信息平台系统地整合靶标-疾病关系的证据，并提供靶标优先排序的动态工具。基因座到基因机器学习模型使用来自全基因组关联研究（GWAS 目录、英国生物银行和 FinnGen）、功能基因组学研究、表观遗传学研究和变异效应预测的证据来预测复杂疾病的潜在药物靶标。这些预测与来自基因负担分析、罕见疾病遗传学、体细胞突变、扰动分析、通路分析的遗传证据相结合，
音乐会遗传学肿瘤学：癌症筛查v2.2024
2023，美国医学协会。保留所有权利。cpt代码和CPT的描述来自当前的手册，本文包含的内容并非旨在包含包罗来语，仅用于信息目的。本临床政策中引用的代码仅出于信息目的。包含或排除任何代码不能保证覆盖范围。提供商应在提交索赔要求索赔之前提及专业编码指南的最新来源。该文档中包含的测试以及相关的实验室和CPT代码仅作为帮助用户导航索赔和相应标准的示例；因此，它们并不全面，也不是保险或不覆盖的保证。请参阅音乐会遗传平台以获取全面的注册测试列表。
音乐会遗传学基因测试：肾脏疾病v2.2024
1。Harris PC，Torres ve。 多囊性肾脏疾病，常染色体显性症。 2002年1月10日[更新2022年9月29日]。 in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。 GenereViews [Internet]。 西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1246/ 2。 Sweeney We，Avner Ed。 多囊性肾脏疾病，常染色体隐性。 2001年7月19日[2019年2月14日更新]。 in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。 GenereViews [Internet]。 西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1326/ 3。 Hays T，Groopman EE，Gharavi AG。 对未知病因的肾脏疾病的基因检测。 肾脏Int。 2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.031Harris PC，Torres ve。多囊性肾脏疾病，常染色体显性症。2002年1月10日[更新2022年9月29日]。in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。GenereViews [Internet]。西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1246/ 2。 Sweeney We，Avner Ed。 多囊性肾脏疾病，常染色体隐性。 2001年7月19日[2019年2月14日更新]。 in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。 GenereViews [Internet]。 西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1326/ 3。 Hays T，Groopman EE，Gharavi AG。 对未知病因的肾脏疾病的基因检测。 肾脏Int。 2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.031西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1246/ 2。Sweeney We，Avner Ed。多囊性肾脏疾病，常染色体隐性。2001年7月19日[2019年2月14日更新]。 in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。 GenereViews [Internet]。 西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1326/ 3。 Hays T，Groopman EE，Gharavi AG。 对未知病因的肾脏疾病的基因检测。 肾脏Int。 2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.0312001年7月19日[2019年2月14日更新]。in：Adam MP，Ardinger HH，Pagon RA等，编辑。GenereViews [Internet]。西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1326/ 3。 Hays T，Groopman EE，Gharavi AG。 对未知病因的肾脏疾病的基因检测。 肾脏Int。 2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.031西雅图（WA）：西雅图华盛顿大学； 1993-2023。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk1326/ 3。Hays T，Groopman EE，Gharavi AG。对未知病因的肾脏疾病的基因检测。肾脏Int。 2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.031肾脏Int。2020; 98（3）：590-600。 doi：10.1016/j.kint.2020.03.031
音乐会遗传学基因检测：药物遗传学
本临床政策参考当前程序术语（CPT®）。cpt是美国医学协会的注册商标。所有CPT代码和描述均具有2023年版权，美国医学协会。保留所有权利。cpt代码和CPT的描述来自当前的手册，本文包含的内容并非旨在包含包罗来语，仅用于信息目的。本临床政策中引用的代码仅出于信息目的。包含或排除任何代码不能保证覆盖范围。提供商应在提交索赔要求索赔之前提及专业编码指南的最新来源。
摘自《超融合：遗传学、生物技术和人工智能革命将如何改变世界》
人类是地球上和我们目前所知的宇宙中唯一能够想象未来世界的物种。我们一直如此彻底地、如此长久地这样做，以至于我们中的许多人已经不再注意到我们生活在一个在很大程度上由我们的创造力和创新所定义的世界中。鉴于这一基本现实，不应用我们拥有的最强大的技术来支持我们的原则是一种愚蠢的选择，不是选择朴素的自然，而是选择追随我们目前现状的轨迹走向灭亡。