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美国大脑倡议的特征分析和灵感
摘要摘要基础是物质一元论的观点，本文解释了量子力学如何描述微观世界的客观性。指出，哥本哈根对哲学基本问题的解释所带来的挑战并不是必不可少的，因为它采用了波数据包倒塌假设，这是实施可重复测量的非唯一的。因此，与科学或哲学的角度相关的问题和意识是密不可分的结论并不严格。With regard to Karl Popper's philosophy of "three worlds", our quantum theory of measurement describes how the multiple observers probe into the micro system to obtain the objective knowledge about the microworld with objective quantum measurements, thus gives an ontological interpretation to the objective knowledge world (World 3) of Popper:the material world (World 1) interacts with the materialized carrier of spiritual perception world (World 2), forming the correlations or两个世界之间的纠缠。这些对应于包括主观世界在内的所有精神感知。在这里，可以通过客观量子测量来定义的客观部分构成了微型系统的客观知识世界（世界3）。随着客观知识世界的出现，信息从物质世界流向主观对象。信息流的方向定义了精神感知的物质载体，这与通常的物质世界不同。
图形解释的介绍：条形图
第1部分：图的基本要素是什么？完成图表时，您正在创建数据的可视化表示形式，以便更容易理解。需要包含在图中的某些元素由首字母缩写“ T.A.I.L.S.”表示。 t：标题 - 每个图都需要与观众传达图形整体所代表的内容。a：轴 - x轴和y轴在图上表示什么？I：间隔 - 每个轴必须具有均匀间隔的间隔。l：标签 - 每个轴都需要出现标签，如果包含多条线，则为每行。s：比例 - 通过在每个轴上使用适当的比例，应在图像上均匀间隔数据。在大多数情况下，请记住，X轴将代表自变量，Y轴将代表因变量。为什么这样做很重要？
DMPK：实验与数据解释
质谱法已成为药物发现和开发过程中整个 DMPK 和生物分析研究领域的主要分析工具。本短期课程将提供关于质谱法在 DMPK 和生物分析中如何支持研发和注册过程的论文。本课程将使用案例研究来重点介绍在发现和开发阶段使用质谱法测量小分子药物、生物制剂及其结合物的“原因”和“方法”知识库。内容将包括 DMPK 概念/原理的介绍、药物发现/开发过程的概述以及 DMPK 研究中常见的做法。将讨论当前应用于先导优化中的 ADME 筛选、PK 研究中药物量化、动物和人体药物代谢物鉴定以及临床和毒理学研究中的 GLP 生物分析量化的质谱技术，以及实验设计、数据解释和数据报告的最新行业实践。我们将提供解决常见 DMPK 和生物分析问题的案例研究，以强化课堂上学到的概念和分析技术。
遗传学年度评论：可扩展的功能分析用于解释人类遗传变异
大规模 DNA 测序从根本上改变了我们在整个生命科学领域探索疾病生物学机制的能力。基因组技术的可及性正在改变临床上的患者管理，并以越来越大的规模和分辨率推动分子、生物物理和细胞研究。在这里，我们回顾了序列功能研究在全面人类遗传变异集的大规模功能评估中的效用和应用，重点是单核苷酸变异 (SNV)。我们概述了可扩展功能检测设计的基本原理，并提出了选择替代模型系统和实验方法的框架。虽然本综述重点关注基于细胞的 SNV 检测，但相同的原理可能适用于一系列模型系统和遗传变异类型。人类疾病遗传学领域的主要目标是将基因位点与疾病和性状相关的表型联系起来。在最初的人类参考基因组的基础上，研究人员在对遗传变异进行分类方面取得了巨大进展（1、24、101、119、121、191）。大规模人群的基因分型和测序[例如英国生物样本库（25）、All of Us（6）和日本生物样本库（141）]，以及个人健康、人口统计和生活方式信息，已帮助将数千个基因位点与人类特征和疾病联系起来，并随着测序人群规模和多样性的增加而继续揭示遗传关联（24、181）。尽管基于人群的研究越来越有能力将常见变异与人类表型联系起来，但它们不适合对罕见和极其罕见的变异进行关联——这些变异占大多数遗传变异，并且往往对疾病表型的影响比常见变异更大（33）。考虑到目前人类群体中几乎存在所有可能的单核苷酸变异（122, 195），即使是最罕见的变异也需要进行功能评估。在这里，大规模的序列功能研究对于通过实验推断变异的影响至关重要。此外，对于常见变异，这些研究可以帮助在数千种常见性状相关单倍型中识别致病变异（61）。展望未来，序列功能研究对于加快评估等位基因频率范围内的遗传变异至关重要，并在此过程中帮助我们了解变异功能障碍的机制。到目前为止，可扩展的变异效应多重分析（MAVE）已经共同探究了数十万种遗传变异的功能后果，涵盖编码元件（18、21、28、50、73、74、77、78、81、88、96、112、124、127、143、173、175、194、196）和非编码元件，例如剪接位点（15、20、72、97、102、197）非翻译信使 RNA（mRNA）区域（163）、启动子（108）和增强子（108、135、148）。这些变异到功能 (V2F) 研究可以生成变异效应 (VE) 图谱，捕捉目标元素内所有可能的替换对功能的影响，包括尚未在人类中观察到的变异的影响。目前，人们正在形成一个共同的愿景，即建立一个涵盖人类基因组中所有功能元素的 VE 图谱 (11)——其关键要求是建立一套协调的可扩展功能检测方法。
用于解释人类遗传变异的可扩展功能检测
大规模 DNA 测序从根本上改变了我们在整个生命科学领域探索疾病生物学机制的能力。基因组技术的可及性正在改变临床上的患者管理，并以越来越大的规模和分辨率推动分子、生物物理和细胞研究。在这里，我们回顾了序列功能研究在全面人类遗传变异集的大规模功能评估中的效用和应用，重点是单核苷酸变异 (SNV)。我们概述了可扩展功能检测设计的基本原理，并提出了选择替代模型系统和实验方法的框架。虽然本综述重点关注基于细胞的 SNV 检测，但相同的原理可能适用于一系列模型系统和遗传变异类型。人类疾病遗传学领域的主要目标是将基因位点与疾病和性状相关的表型联系起来。在最初的人类参考基因组的基础上，研究人员在对遗传变异进行分类方面取得了巨大进展（1、24、101、119、121、191）。大规模人群的基因分型和测序[例如英国生物样本库（25）、All of Us（6）和日本生物样本库（141）]，以及个人健康、人口统计和生活方式信息，已帮助将数千个基因位点与人类特征和疾病联系起来，并随着测序人群规模和多样性的增加而继续揭示遗传关联（24、181）。尽管基于人群的研究越来越有能力将常见变异与人类表型联系起来，但它们不适合对罕见和极其罕见的变异进行关联——这些变异占大多数遗传变异，并且往往对疾病表型的影响比常见变异更大（33）。考虑到目前人类群体中几乎存在所有可能的单核苷酸变异（122, 195），即使是最罕见的变异也需要进行功能评估。在这里，大规模的序列功能研究对于通过实验推断变异的影响至关重要。此外，对于常见变异，这些研究可以帮助在数千种常见性状相关单倍型中识别致病变异（61）。展望未来，序列功能研究对于加快评估等位基因频率范围内的遗传变异至关重要，并在此过程中帮助我们了解变异功能障碍的机制。到目前为止，可扩展的变异效应多重分析（MAVE）已经共同探究了数十万种遗传变异的功能后果，涵盖编码元件（18、21、28、50、73、74、77、78、81、88、96、112、124、127、143、173、175、194、196）和非编码元件，例如剪接位点（15、20、72、97、102、197）非翻译信使 RNA（mRNA）区域（163）、启动子（108）和增强子（108、135、148）。这些变异到功能 (V2F) 研究可以生成变异效应 (VE) 图谱，捕捉目标元素内所有可能的替换对功能的影响，包括尚未在人类中观察到的变异的影响。目前，人们正在形成一个共同的愿景，即建立一个涵盖人类基因组中所有功能元素的 VE 图谱 (11)——其关键要求是建立一套协调的可扩展功能检测方法。
使用机器学习的解释
摘要 - 植物性高血糖（PPHG）对健康有害，增加了心血管疾病，视力减少和危及生命等癌症的风险。在发生PPHG事件发生之前检测可能有助于提供早期干预措施。先前的研究表明，可以根据有关饮食的信息来预测PPHG事件。但是，这种计算方法（1）是饥饿的数据，需要大量的算法培训数据； （2）用作黑盒，缺乏解释性，从而限制了这些技术用于临床干预措施的采用。是在这些缺点的推动下，我们提出了基于机器学习的框架1，该框架整合了有关饮食，胰岛素和血糖的多模式数据，以预测PPHG事件发生之前。使用来自糖尿病患者的数据，我们证明我们的模型可以预测PPHG事件的分类精度高达90％，而F1的平均得分为0.93。提出的基于决策的方法还确定了可修改的因素，这些因素有助于即将来临的PPHG事件，同时提供个性化的阈值以防止此类事件。我们的结果表明，我们可以开发简单但有效的计算算法，这些算法可以用作糖尿病和肥胖管理的预防机制。索引术语 - 机器学习，决策树，糖尿病，连续的葡萄糖监测仪，餐后高血糖。I。由美国糖尿病协会（ADA）和世界卫生组织（WHO）定义，不可接受的餐后血糖的阈值在餐后的任何时间为8.89 mmol/l（> 160 mg/dl）[1]。长期暴露于高血糖可降低血糖控制，并增强癌症，大血管并发症，脑血管和炎性血管疾病的发展[2]，[3]。在肥胖和糖尿病患者中，后果更为严重。因此，即使在食用餐点之前，预测PPHG事件的重要性也很明显。连续的葡萄糖监测器（CGM）用于型糖尿病管理，因为它们在长时间跨度上以一致的频率传输血糖浓度。尽管CGM传感器在重新估计血糖水平的实时估算功效中，但它们没有配备计算算法来预测和警告PPHG的用户。因此，开发了一种算法，该算法可以预测并传达有关迫在眉睫的PPHG事件和潜在可修改因素
法定解释和 Llewellyn 的教训
圣母大学，1985 年；法学博士，哈佛大学，1988 年。如果没有许多人的慷慨帮助和支持，我不可能完成这项工作。我感谢 Bernard 和 Kathleen Beazley 对芝加哥洛约拉大学奖学金的支持，尤其是对我的工作的支持。我还要感谢我在洛约拉的同事，特别是 Jeffrey L. Kwall、Jerry E. Norton 和 Neil G. Williams 审阅了本文的早期草稿。还要感谢山福德大学坎伯兰法学院的教职员工，我曾在他们的法律和历史座谈会上展示过本文的早期版本。我特别感谢坎伯兰的 Andrew R. Klein、William G. Ross、Barry A. Currier、George Wright、Stephen J. Ware、Jack Nelson 和 Howard P. Walthall。还要感谢 Robert A. Hillman、Martin H. Redish 和 E. Allan Farnsworth。我还非常感谢 Valerie Stanley 在准备手稿时的辛勤工作和耐心，以及 Michael Neidigh、Anna Wermuth，尤其是 Sanders Lowery 的出色研究协助。剩下的所有错误都是我一个人的错。最重要的是，我要感谢 Susan Nelligan Breen，她坚持不懈的鼓励和衷心的支持使我完成了这个漫长的项目。本文谨以此文纪念牧师。William A. Ryan, C.M.、Helen Ryan Nelligan, Sr. Catherine Anne McCorry, C.S.C. 和 Mary Ann McDevitt。
美联储是否落后于形势？两种解读
• 2021年，美国实际GDP增长率为5.5%。 * 美国联邦公开市场委员会（FOMC）《经济预测摘要》中的最新预测表明，尽管预计第一季度数据受奥密克戎和俄乌战争影响相对较弱，但2022年实际GDP将继续以较慢但仍强劲的2.8%的速度增长。 • 劳动力市场强劲，2022年可能会进一步改善。美国失业率已降至3.6%，今年晚些时候可能会降至3%以下，这是自1950年代以来从未发生过的事件。这将使美国劳动力市场成为整个二战后时期最好的市场之一。 • 扩张并不“陈旧”，还可以持续很长时间。
科学需要主体间性吗？量子力学正统解释中的确认问题
量子力学的解释必须具备哪些条件才算可行？我们认为一个至关重要的标准是：任何成功的量子力学解释都必须解释我们的经验证据如何让我们了解量子力学。也就是说，量子力学的解释必须能够合理地说明经验证实如何在量子力学实验的背景下发挥作用，否则整个项目就会弄巧成拙：我们无法理性地相信一种理论的解释，如果这种解释告诉我们没有充分的理由相信该理论本身是正确的，因为我们相信这种解释的唯一理由就是我们相信该理论是正确的！在埃弗雷特解释的背景下，“概率问题”和相关的证实问题已经得到了广泛的讨论[1-5]，但很明显，其他解释也假设我们对观察者和现实之间关系的通常看法发生了重大变化，也容易受到类似的反对。在本文中，我们将集中讨论有时被称为“正统”解释[6]或“哥本哈根式”解释[7]的一类解释。这些解释只假定“幺正动力学表征状态向量的动态演化”，并且“否认我们应该将系统视为具有独立于观察者的状态”[6]。正统解释不同于埃弗雷特解释，因为它们告诉我们测量具有唯一的结果，但这些结果相对于观察者而言是相对的。正统解释的例子包括哥本哈根解释[8–10]、新哥本哈根解释[11–17]、量子比主义[18]、实用主义解释[19]和某些版本的关系量子力学[20]1。某些形式的“它来自比特”假设也可能属于这一类[22,23]2。人们已经观察到，这种解释挑战了关于测量结果和其他宏观事件的标准科学理论——主体间性[24–28]，即它们意味着测量和其他宏观事件通常不会对所有宏观观察者产生相同的结果。正统解释的支持者历来对这一事实持相当傲慢的态度——毕竟，量子力学的每种解释都有一些特征似乎与我们的经典直觉不同，因此，在这方面，正统解释似乎并不比其他方法更糟糕。然而，这种讨论忽略了一个事实，即主体间性在经验证实过程中起着至关重要的作用，因此，正统解释中主体间性的失败意味着这些方法在满足关键标准方面存在严重困难，即表明我们的经验证据如何使我们能够了解量子力学。这不仅仅是学会接受与我们的古典直觉相冲突的东西的问题：如果这些方法中没有合理的经验证实说明，那么相信它们向我们呈现的世界图景就是不合理的，无论我们在其他方面可能觉得它有多么有吸引力或没有吸引力。在本文中，我们将首先展示主体间性在正统解释中失败的方式，并解释为什么主体间性对于经验证实很重要。我们将详细研究信念更新在正统解释所假设的宇宙中可能如何运作，我们将