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综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
集成分析工具将空间RNA测序转变为成像师
新的计算工具，具有伪单细胞分辨率组织学（Spotiphy）的现场成像仪，采用机器学习算法来显着改善常规的空间转录组技术。这些技术着眼于捕获基因表达的网格上的预定义的“斑点”。这些本质上是在整个组织段中形成最终基因表达图像的像素。每个位置通常包含多个，通常是异质的细胞，使它们难以分类和分析单个细胞。
SRGAP2的人类特异性旁系同源于诱导新苯二醇特征 2025.01.29.634372.full.pdf
图1：可编程医学框架的概述，该框架将多种多样和临床数据与文献支持的疾病知识图，宠物建模管道和Geneterrain分析相结合。该过程始于基因组的疾病基因策略，包括遗传变异，差异表达和药物靶标（步骤0-1）和知识图构造（步骤2），然后进行宠物模型产生（步骤3）和参数优化（步骤4）。然后，将优化的模型用于宠物实验（步骤5），以预测新型的治疗靶标，最终导致Geneterrain知识图的产生（步骤6），以全面可视化多量表疾病机制和药物效应。这种综合方法旨在完善目标发现，指导药物重新利用和加速临床翻译。
iClusterPlus：多类型基因组数据的综合聚类
iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
COVID-19的易感性和住院的全基因组全基因组关联研究
郑山（Div>）：美国孟菲斯丹尼·托马斯（Danny Thomas Place）262，美国孟菲斯（Memphis），美国田纳西州38105，圣裘德儿童研究医院应用生物信息学研究中心高级生物信息学研究科学家；电子邮件：cheng.zhong.shan@gmail.com
数字治疗联盟是否存在？综合...
背景：心理健康障碍会严重影响全球人群，促使数字心理健康干预措施的兴起，例如人工智能（AI）功率为聊天机器人，以解决访问护理方面的差距。本评论探讨了“数字治疗联盟（DTA）”的潜力，强调同情，参与和与传统的治疗原则相结合以增强用户结果。目的：本综述的主要目的是确定AI驱动心理健康干预措施中DTA背后的关键概念。次要目标是根据这些确定的概念提出对DTA的初始定义。方法：遵循了范围的Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目），遵循了范围的评论和Tavares de Souza的综合评论方法，其中包括Medline中的系统文献搜索，Web of Science，Psycnet和Google Scholar。使用Horvath等人在治疗联盟上的概念框架中提取并分析了符合条件研究的数据，重点是目标一致性，任务协议和治疗债券，并使用纽卡斯尔 - 奥塔瓦瓦量表和偏见工具的Cochrane风险进行了质量评估。结果：在排除重复项和不合格的研究之后，总共从1294篇文章的初始库中确定了28项研究。这些研究为DTA的概念框架的发展提供了信息，其中包括关键要素，例如目标一致性，任务协议，治疗债券，用户参与度以及影响治疗结果的促进者和障碍。干预措施主要集中于AI驱动的聊天机器人，数字心理治疗和其他数字工具。结论：这项综合审查的发现为DTA的概念提供了一个基本框架，并报告了其在AI-Driend的心理治疗工具中复制关键治疗机制（例如同情，信任和协作）的潜力。DTA在增强可访问性和在心理保健方面的参与表现出希望，但仍需要进一步的研究和创新来应对个性化，道德关注和长期影响等挑战。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
日本坎波的概述：一种综合医学方法
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