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植物环境相互作用（C003095）
本课程构成了成功完成课程“植物生理学”（生物化学和生物技术学学士学位）和“植物分子生物学”（第3次生物化学和生物技术学士学位）后获得的知识和能力。它构成了课程“植物生长和开发”和“植物工厂”的基础。该课程的目的是在植物的内部和外部交流网络中获得深刻的见识。This course contributes to following program competences: Ma.WE.BB.1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5 Ma.WE.BB.2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 Ma.WE.BB.3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6 Ma.WE.BB.4.1, 4.2, 4.3, 4.4 Ma.WE.BB.5.1 ma.we.bb.6.1，6.2 ma.we.bb.7.res1，7.Res2
HLA-DRB1与帕金森氏病中吸烟之间的相互作用
1帕里斯 - 萨克莱大学，UVSQ，UNIV。Paris-Sud, Inserm, Team " Exposome, Heredity, Cancer, and Health " , CESP, Villejuif, France 2 Nantes Université, INSERM, Center for Research in Transplantation and Translational Immunology, Nantes, France 3 Centre for Genetic Epidemiology, Institute for Clinical Epidemiology, and Applied Biometry, University of Tubingen, Tübingen, Germany 4 Department for神经退行性疾病，赫尔蒂临床脑研究所，图宾根大学，德国图宾根大学5德国5个神经退行性疾病中心（DZNE），德国Tubingen，德国6转化神经科学，卢克斯堡系统生物医学中心（LCSB），卢克斯堡，卢克斯郡，卢克斯郡， Genetics, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Germany 8 Molecular Genetics Section, Laboratory of Neurogenetics, NIA, NIH, Bethesda, Maryland, USA 9 Center For Alzheimer ' s and Related Dementias, NIA, NIH, Bethesda, Maryland, USA 10 Grif fi th Institute for Drug Discovery, Grif fi th University, Nathan,昆士兰，澳大利亚昆士兰11号神经病学系，维也纳医科大学，奥地利维也纳12号神经病学系，奥地利维也纳Klinik Ottakring神经病学系13坦兹神经退行性疾病研究中心，多伦多大学多伦多大学，多伦多大学，加拿大多伦多大学，加拿大加拿大的埃德蒙·J·萨弗里亚（Edondond Shother），帕克森（Morton），帕克森（Morton），多伦多，帕克森（Morton），帕克森（Morton）。加拿大安大略省多伦多的UHN 15神经病学系，多伦多大学多伦多大学，加拿大安大略省，加拿大安大略省16克里姆比尔脑研究所，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大，加拿大17分子医学和创新疗法中心，
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
非交互分布点功能
1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.1我们的结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2技术概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1构建块：非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2 NIDPF构造的概述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 3预序。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2 NIDPF构造的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2添加秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3加密假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4 NIDLS框架。 。 。 。11 3.4 NIDLS框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5度2秘密键HSS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4.1 NIM具有乘法输出重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2矩阵乘法的简洁nim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3基于组假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.4基于晶格假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5非相互作用DPF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.1模拟算术模量N.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 5.2 NIDPF框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3 SXDH的随机付费实例化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6对简洁的多键HSS的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 7同态秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
shinybio -Heat：一个互动闪亮的应用程序，用于识别e.coli和b.subtilis中的表型驱动基因
1美国贝勒医学院分子和人类遗传学系，美国德克萨斯州休斯敦，美国2号，美国2定量和计算生物科学研究生课程，贝勒医学院，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国3 Verna and Marrs McLean McLean McLean生物化学和分子生物学系，Baylor Biology of Medicine，Baylor Biology，Baylor Biologure，Baylor carry and Carry Inituce，HouSton，HouSton，TX 770030，TX 7700030美国德克萨斯州休斯敦市贝勒医学院，美国，美国，美国，美国，美国，贝勒医学院5计算和综合生物医学研究中心，美国德克萨斯州休斯敦贝勒医学院，美国德克萨斯州77030，美国 *通信地址。美国贝勒医学院分子和人类遗传学系，美国德克萨斯州休斯敦，美国，美国，美国，美国。 电子邮件：chen.wang@bcm.edu（C.W。） 和lichtarge@bcm.edu（O.L.） 副编辑：Russell Schwartz美国贝勒医学院分子和人类遗传学系，美国德克萨斯州休斯敦，美国，美国，美国，美国。电子邮件：chen.wang@bcm.edu（C.W。）和lichtarge@bcm.edu（O.L.）副编辑：Russell Schwartz
开发相互作用的交互式列图，以预测具有性障碍性障碍性ICU患者的短期生存
背景：性障碍性贫血是一种严重的血液学疾病，其标志是全年症和骨髓衰竭。ICU的入院通常反映了需要重症监护的疾病进展或并发症。预测这些患者的短期生存对于个性化治疗和资源优化至关重要。编号图为整合临床参数提供了一种实用的工具，提供了准确的可视化生存预测，以指导ICU中性贫血患者的决策。方法：使用模拟IV数据库，我们确定了被诊断为性贫血的ICU患者。从数千个可用的变量中，我们从五个维度上提取数据：人口统计学，合成指标，实验室事件，合并症和药物使用情况。基于现有的性质贫血研究，进一步完善了400多个变量，并应用了机器学习技术来确定建模的七个最有效的预测指标。使用机器学习方法进行预处理，这些预测因素的可行性通过其他分类和回归模型验证，验证方法是AUROC。此外，使用来自EICU协作研究数据库的数据进行了外部验证，以评估我们的模型的普遍性。使用逻辑回归（LR）构建了互动命名图，以预测患有同性血症患者的7天，14天和28天的死亡率。结果：这项研究中总共包括了1,662名被诊断为性贫血的患者，其中7：3的比例分为训练和测试队列。逻辑回归模型表现出强烈的预测性能，分别为7天，14天和28天死亡率预测的AUC值分别达到0.8227、0.8311和0.8298。使用EICU数据库的外部验证进一步证实了该模型的通用性，AUC值为0.7391、0.7119和0.7093。这些结果突出了该模型在预测性障碍性贫血患者短期生存方面的稳定性和有效性。结论：APS III领导的一组七个预测因子被证明可有效地建模性质贫血患者的短期生存。使用这些预测因素，COX和Logistic回归模型生成了列线图，这些图可以准确预测7天，14天和28天的死亡率。这些工具可以支持临床医生进行个性化的风险评估和决策。
揭示了相互作用和
摘要：自1980年代以来，消费者对新鲜农产品（蔬菜和水果）的需求已大大增加，以增加营养食品和更健康的生活实践，尤其是在发达国家。目前，几次食源爆发与新鲜农产品有关。与人类感染相关的新鲜农产品的全球增长可能是由于使用废水或任何被污染的水来种植水果和蔬菜，植物表面上食源性病原体的公司附着以及这些试剂的内部化以及植物组织内部的这些试剂的内在化，贫穷的二线疗法和人类的饮食习惯和人类的摄入量和人类的饮食量很差。已经建立了与人类微生物病原体（HMP）相互作用，其内在化和植物组织内/生存率有关的几项研究。先前的研究表明，HMP由几个细胞成分组成，可附着并适应植物的细胞内壁ni。此外，还有几种与植物相关的因素，例如表面形态，养分含量和植物-HMP相互作用，这些因素决定了内在化和随后向人类的传播。基于记录的发现，内部化的HMP不容易受到卫生或在新鲜农产品表面上施用的卫生剂的影响。因此，HMP对新鲜农产品的污染可能构成显着的食品安全危害。本评论提供了新鲜农产品和HMP之间相互作用的全面概述，并揭示了代理商向人类的相互作用和传播的歧义。
老年人身临其境和交互式墙的用户体验
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
与抗逆转录病毒药物的药物相互作用
药效学：药效学描述了药物的关系及其对人体受体的影响，这可能会受受体，药物浓度和遗传学的数量和亲和力的影响。此外，遗传多态性可以影响特定药物的受体数量和受体亲和力的表达和可用性。药代动力学：药代动力学是指体内药物的吸收，分布，代谢和排泄，通常受各种生物学，生理和化学因素的影响。[1]药代动力学研究定义了特定药物的稳态浓度，考虑到剂量，生物利用度和清除率，以及可以改变共同药物的全身浓度的药物相互作用。[1]在吸收，代谢或消除阶段伴随使用抗逆转录病毒和其他药物之间的药代动力学相互作用。