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综合遗传学和基因组学学士学位 | Temple Bulletin
1 本课程与 BIOL 2207 共同必修。2 只需选择其中一门课程（BIOL 3204、BIOL 3324 或 BIOL 4375）即可满足专业要求。如果选修了该组中的其他课程，则可用于满足高级选修课的要求。3 最多一 (1) 门选修课（3-4 学年）可由以下课程中选择的同源选修课代替：MATH 1042/MATH 1942；或 MATH 2043/MATH 2943（但只能选择其中一门数学课程，并且仅当使用 MATH 1044 满足专业中的第二门数学课程要求时，MATH 1042/MATH 1942 才可计算）；或 PHYS 2511 和 PHYS 3511。4 学生可以通过完成总共 6 个学分的研究来完成一门高级选修课。最多 3 个学分可以来自初级研究课程 BIOL 3082，其余 3 个学分必须来自高级（4000+）研究课程。如果愿意，学生也可以使用高级研究课程的两个学期完成所有 6 个学分。请咨询您的部门顾问以确定哪些课程合适。完成后，学生必须寻求 CST 顾问的批准，以获得一门高级选修课学分豁免。5 请注意，CIS 中的一些高级选修课选择需要您可能需要计划的其他先决条件。如果您正在考虑选择 CIS 的选修课，请咨询 CST 顾问。
骨关节炎：从发病机理到管理的综合概述
骨关节炎（OA）是一种普遍的退化性关节疾病，其特征是软骨和软骨下骨崩溃，影响了全球数百万。本综述概述了OA的复杂病因，整合了生化，机械和遗传因素。它还强调了一种多方面的管理方法，结合了非药理，药理学和手术治疗。非药物策略包括物理疗法和生活方式的改变，这对于缓解疼痛和功能改善至关重要。药理学选择着重于非甾体类抗炎药和新兴疾病改良药物，而手术干预则保留给晚期病例。该评论还探讨了再生医学和个性化治疗方法在革新OA管理方面的潜力。此外，它强调了高级诊断工具在早期疾病检测和监测中的重要性，为及时有效的干预铺平了道路。
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。
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 . ...
死亡率的临床和表观遗传生物标志物的综合分析
52 1 弗雷明翰心脏研究，美国马萨诸塞州弗雷明翰 53 2 美国国立卫生研究院，国家心肺血液研究所内部研究部人口科学分部， 54 美国马萨诸塞州贝塞斯达 55 3 美国马萨诸塞州大学医学院眼科和视觉科学系 56 4 明尼苏达大学公共卫生学院流行病学与社区卫生系， 57 美国明尼苏达州明尼阿波利斯 58 5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 59 6 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心流行病学系 60 7 英国爱丁堡大学心理学系 61 8 华盛顿大学肺生物学中心肺部、重症监护和睡眠医学系 62 美国华盛顿州西雅图 63 9心血管健康研究中心，美国华盛顿州西雅图 64 10 丹麦南部大学公共卫生系流行病学、生物统计学和生物人口统计学，JB Winsløws Vej 9B, 5000, Odense C, 丹麦 66 11 奥登斯大学医院临床生物化学和药理学系，动脉疾病个性化医疗中心，JB Winsløws Vej 4, 5000, Odense C, 丹麦 68
综合生理学：2020 年大挑战赛更新
自从我在 2010 年撰写了《综合生理学大挑战》一书，已经过去了 10 年，我们现在不仅应该反思我们在这一征程中取得的进展，也应该考虑未来出现的挑战和机遇。观察各种生理学期刊在影响因子和发表文章方面的表现也很有意义。从 8 种著名生理学期刊的样本来看，生理学领域本身似乎仍然保持强劲，平均影响因子在这段时间内没有变化或趋势（图 1）。从 8 种著名生理学期刊的样本来看，2010 年的影响因子中位数为 4.5，9 年后增加到 5.4，每本期刊的平均文章数量从 182 篇增加了一倍达到 373 篇（图 1）。进步最为显著的是《生理学前沿》，其发表文章数量从 2010 年的 59 篇增加到 9 年间 1984 篇，而《生理学学报》的影响因子也从 2010 年的 3.1 提高到 2018 年的 5.9，提高了近两倍。有趣的是，开放获取和综合科学期刊《PLOS ONE》的影响力从 4.4 下降到 2.8，但文章数量却从 7,000 篇增加到 18,000 篇。《神经科学杂志》的影响因子也从 7.2 略微下降到 6.0，文章数量在同一 9 年期间从 1,700 篇减少到 800 篇。虽然这些是来自其他领域的轶事例子，在质量和数量方面的评估有限，但它们确实表明，生理学作为一个领域在过去 10 年里表现得相当不错，至少保持了原有的水平，在某些情况下甚至有所提高。
日本坎波的概述：一种综合医学方法
本论文是由默里州立数字公地的学生作品免费提供给您的。已被默里州立数字共享的授权管理人纳入荣誉学院这篇文章。有关更多信息，请联系msu.digitalcommons@murraystate.edu。
综合U：整个寿命的综合医学
课程描述综合医学结合了常规医学与循证治疗方法，通过解决影响整个健康健康的身体，情感，心理，社会，精神，精神和环境因素，以支持治愈。“整个生命周期的综合医学综合医学”是为期一天的会议，教师专家将重点介绍最佳临床实践，并回顾最新的研究和科学发展，以促进从童年到老年的整个健康。我们的演讲者将强调营养和健康生活方式在临床护理中以及生活中关键过渡期间的重要性。专家研究人员还将提出他们的关键外卖，以支持衰老期间的大脑健康。教师还将审查包括阿育吠陀和中医等传统医学实践的好处。目标受众本课程专为初级保健医师，专家，心理健康提供者，护士，营养师和其他对综合医学感兴趣的医疗保健专业人员而设计。在计划参与者结束时学习目标将能够：•了解整个寿命的不同营养要求并认识到
人工智能商业模式：一种综合业务方法
人工智能是生态圈中最为普遍和全面的通用常识认知引擎。人工智能（AI）业务平台模型几乎与云 SaaS 模型完全融合。它涉及可以在其他数字系统的顶层协同工作的 AI 解决方案，例如客户关系管理（CRM）和企业资源计划（ERP）业务系统。AI 通过协作访问数字数据流，推动业务分阶段改进。在这种业务模型中，企业将保持定期订阅。本文致力于强调使用 AI 和机器学习（ML）技术对企业数字平台业务模型创新和业务动态的预防性方面。我们通过分析达到战略意义和创新。我们探索数据驱动的洞察、模型和可视化的衍生。
包容核心：融合合作的网络架构
继5G之后的6G时代，随着通信服务本身或环境的变化，将在“网络空间与物理空间”、“计算与网络”、“模拟与数字”、“移动通信与固定通信”四个领域进行“融合与合作”。多方面的融合与合作将使终端/设备、网络和应用程序的信息处理和信息分发更加端到端无缝衔接，而这些在5G之前的通信服务中是分开进行的。这反过来又将带来信息物理系统（CPS）等新型通信服务、使用人工智能融合通信（网络空间和现实空间）的环境、以及克服终端/位置限制和功能限制的通信。本白皮书提出了“包容性核心”网络架构的概念，该架构本身将通过四个方面的融合与合作成为6G/IOWN时代服务的支柱。