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对HIV治疗中AI驱动优化的综合分析
摘要人工智能（AI）与艾滋病毒治疗方案的整合已彻底改变了个性化护理和优化策略的方法。这项研究对AI在转化HIV治疗中的作用进行了深入的分析，重点是其针对个人患者需求调整治疗的能力并增强治疗结果。AI驱动的HIV治疗优化涉及使用高级算法和计算技术来分析大量患者数据，包括遗传信息，病毒负荷测量和治疗史。通过利用机器学习和预测分析的力量，AI算法可以识别患者数据的模式和趋势，这些模式和趋势对于人类临床医生而言可能不太明显。AI驱动优化的主要好处之一是其个性化治疗方案的能力
虚拟现实中的情感可视化：综合评论
情感计算中的一系列研究表明，可以通过实时分析其电生理活性来推断用户情感状态的某些特征。但是，尚不清楚如何使用从电生理信号中提取的信息来创建虚拟现实（VR）用户情感状态的视觉表示。可视化用户在VR中的情感状态可以导致精神卫生保健的生物反馈疗法。了解如何在VR中可视化情感状态需要一种跨学科的方法，以整合心理学，电生理学和视听设计。因此，本评论旨在整合这些领域的先前研究，以了解如何开发可以自动创建用户情感状态的视觉表示的虚拟环境。手稿在四个部分中解决了这一挑战：首先，总结了与情感和情感有关的理论。第二，证明视觉和声音提示往往与情感状态有关。第三，描述了一些评估影响的可用方法。第四部分和最终部分对虚拟现实环境的开发包含五个实际考虑因素，以影响可视化。
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解
神经生理学综合和癫痫病的博士后 /工程师位置< / div>
主管：法国里昂，CRCN INSERM / WELLCOME研究员Vincent Magloire / Wellcome研究员，法国里昂。电子邮件：vincent.magloire@inserm.fr网站：https：//www.ibexlaboratory.com/项目标题：生理和癫痫脑状态期间神经调节剂的时空动力学。项目摘要：博士后/工程师的职位集成在惠康研究计划神经景观的框架内。尽管精力数十年，我们仍然无法准确预测癫痫发作。患者全天经历癫痫发作变化的倾向，受大脑状态的影响。因此，癫痫发作不仅取决于可预测的昼夜节律，而且还取决于随机大脑状态。神经元兴奋性的关键调节剂，即神经递质（NTS）和神经调节剂（NMS），也受到昼夜节律和大脑状态的强烈调节，因此通过跟踪其波动，我们应该能够更好地理解和预测癫痫发作。在这种情况下，我们有几个有关与睡眠 - 觉醒周期，昼夜节律以及与癫痫发作有关的与睡眠循环，昼夜节律以及压力相关的神经化学环境（神经肽和神经调节剂）的项目。该项目将在颞叶癫痫的啮齿动物模型中使用高级成像方法进行（例如多站点光度法）结合多个多摄影（EEG，EMG）和视频监测。该项目还将涉及对大型数据集的操纵，并可能与计算神经科学家合作开发机械神经模型。我们将利用新开发的遗传编码的神经递质指标和遗传编码的钙传感器来监测整天在对照和环尿动物中全天在不同大脑结构中所选NTS/NMS的细胞外波动和不同脑结构中的神经元活性。The candidate will also have the possibility to go to international meetings as well as do short stays abroad in particular at UCL, London where we have ongoing collaborations with the department of Clinical and Experimental Epilepsy ( https://www.ucl.ac.uk/ion/research/research-departments/department-clinical-and- experimental-epilepsy ).研究环境：我们的研究小组位于法国里昂的癫痫研究所和神经科学研究中心（研究小组：https：//www.ibexlaboratoration.com/; https：//wwwwww.crnl.fr/fr/fr/fr/equipe/tiger/tiger/）。我们嵌入了一个非常动态和协作的环境中，有更多450名成员在成像，电生理学，分子生物学和行为方面的专业知识，从亚细胞水平到认知和诊所（CRNL：https://wwwwww.crnl.fr）。我们有定期的期刊俱乐部和实验室会议以及有关神经科学主题广泛的研讨会。更普遍地，里昂是充满活力的国际城市，拥有3所大学，距巴黎（2H），日内瓦（〜1.5H）和马赛（Marseille）（〜1H）以及阿尔卑斯山和地中海的主要城市仅几个小时。
一个综合多摩尼克分析定义了肠道微生物群，...
1 Immunology, Rheumatology and Infectious Diseases Research Area, Unit of Human Microbiome, Bambino Gesù Children 's Hospital, IRCCS, Rome, Italy, 2 Department of Medical and Surgical Sciences, simple operating unit of chronic intestinal in -final diseases, Cemad, complex operating unit of internal medicine and gastroenterology, foundation. Agostino gemelli irccs，罗马，意大利，意大利，3生物学和生物技术系“查尔斯·达尔文”，罗马罗马萨皮恩扎，意大利罗马大学，纳米技术研究中心，适用于工程中心，适用于工程中心，萨皮恩扎大学，罗马大学，罗马大学，罗马，罗马大学，苏格尔5.意大利，6个微生物学和诊断免疫学单位，微生物学和免疫学研究领域，风湿病学和传染病，人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCC，Rome，Rome，Rome，Ital，意大利，意大利1 Immunology, Rheumatology and Infectious Diseases Research Area, Unit of Human Microbiome, Bambino Gesù Children 's Hospital, IRCCS, Rome, Italy, 2 Department of Medical and Surgical Sciences, simple operating unit of chronic intestinal in -final diseases, Cemad, complex operating unit of internal medicine and gastroenterology, foundation. Agostino gemelli irccs，罗马，意大利，意大利，3生物学和生物技术系“查尔斯·达尔文”，罗马罗马萨皮恩扎，意大利罗马大学，纳米技术研究中心，适用于工程中心，适用于工程中心，萨皮恩扎大学，罗马大学，罗马大学，罗马，罗马大学，苏格尔5.意大利，6个微生物学和诊断免疫学单位，微生物学和免疫学研究领域，风湿病学和传染病，人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCC，Rome，Rome，Rome，Ital，意大利，意大利
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
烟花：一种自下而上的综合相结合网络分析
遗传性相位性分析是一种计算方法，它确定基因对大规模筛选数据集的细胞效果产生共同影响，已成为一种强大的工具，可以识别人类基因之间的功能关系。但是，对研究单个基因和途径的相辅相成的广泛实施受到现有相关性方法的系统偏见的限制，而没有计算专业知识的投资障碍。我们创建了烟火，这是一种方法和交互式工具，用于构建和统计分析，以围绕用户提供的基因为中心。烟花结合了一种新颖的偏见方法，以减少虚假发现，从而限制对细胞系的自定义子集的限制，并整合多素和药物 - 基因相互作用数据集，以实现和靶向上下文基因的本质。我们通过调查基因功能和专业化，间接的“不良”蛋白质靶向“不良”蛋白质以及遗传网络的上下文重新布线的情况下，揭示了烟花的广泛效用。
个性化药理学的综合生物信息学方法：未来观点
Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st. 摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。 综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。 通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。 本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。 它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。 多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。 此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。 还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。 关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st.摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。审查了网络药理学和药物基因组学的应用，提供了有关这些方法如何有助于鉴定新药物靶标和重新利用现有药物进行个性化治疗的见解。尽管有前途的进步，但仍然存在一些挑战，包括数据集成，标准化以及对鲁棒验证框架的需求。道德考虑（例如患者隐私和数据安全）也得到了解决，强调了开发透明和安全的生物信息学系统的重要性。总而言之，综合生物信息学有望显着影响个性化的药理学，为研究和临床实践提供新的途径。通过克服当前的挑战并利用技术进步，个性化医学的未来具有改善患者预后和优化治疗干预措施的巨大潜力。本文提供了对个性化药理学综合生物信息学的最先进方法和未来方向的全面概述，旨在为这个动态领域的进一步的研究和发展提供信息。
以碱基分辨率 1 对基因调控元件进行综合解剖
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 10 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.10.05.511030 doi：bioRxiv 预印本