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引用Caño´n Buitrago SC，PE´REZ AGUDELO JM，NARVA´EZ MARı´n M，Montoya Hurtado OL和Bermu´Dez Jaimes Gi（2024）Su
在2017年，作为可持续发展目标的一部分，对全球心理健康议程进行了重新评估，旨在扩大对受精神障碍影响的个人的服务（1）。这种重新评估引起了十多年的研究证据，强调了各种环境的跨学科实践，重点是防止和治疗精神障碍并促进心理健康。尽管研究取得了重大进展，但对日常生活的实际影响仍然很慢。心理健康服务通常就质量而言落后于物理卫生服务。集体无法解决这一危机的情况导致人类潜力和不必要的痛苦丧失（2）。此外，自杀率逐年逐年稳步上升，全球一百人死亡中有1个归因于此原因（3）。在2023年的第一个月中，哥伦比亚报告了11,411例自杀病例，大多数发生在男性中（9,933）。这与2022年同期相比增加，总共有11,055例，其中9,564例涉及男性。在这些病例中，在20至39岁的年龄范围内发生了51.9％（5,920），在Manizales中报告了17例病例（4）。根据公共卫生部门的报告，2021年有30起自杀案件，比2020年少4例。与全球趋势一致，大多数这些病例（93％）在男性中（5）。15至44岁的个体自杀行为的增长与大学生年龄范围内有关。近年来，这种人群面临着自杀的复杂挑战，需要进行全面的干预（6）。因此，必须确定使该人群更加脆弱并致力于预防的风险因素。许多研究都指出了与自杀念头，自杀未遂和已完成的自杀相关的多种危险因素。这些因素包括家庭瓦解，居住的变化，尤其是搬迁到家上大学（7）自杀企图的频率以及自杀企图和完成自杀的家族史（8-10）。作者强调了认识到自杀行为的家族史可能会通过模仿而导致学习形式的重要意义。他们强调，尽管自杀行为本身并不是遗传性的，但仍然存在某些精神疾病（例如抑郁症）的遗传倾向，而抑郁症反过来又是与这种行为相关的重要危险因素。
CEA年度报告2022-23 Central ...
4。首席秘书（能源），拉贾斯坦邦政府向所有参与者致以热烈的欢迎，并鉴于拉贾斯坦邦的增加能力增强了能力，强调了该研讨会的意义。强调该州在促进印度雄心勃勃的重新生产的雄心勃勃的目标方面的关键作用，到2070年，拉贾斯坦邦已成为全国最高的清洁能源生产国，该州逐渐成为该国的顶级清洁能源生产国，该州专注于利用式太阳能和风能。为了实现目标，RE开发人员必须对应遵守的必要法规有清晰的了解，以获得连接性，程序要求以及首次充电等。
马拉维亚国家技术研究院斋浦尔日期
•分配本质上是纯粹的暂时性，它与该项目是共同的终端。•在面试/加入时，必须为验证提供所有原始的推荐。•如果选择的话，将无需支付TA/DA即可参加面试/加入该职位。•此招聘的所有条款和条件将按照ICSSR，新德里和MNIT斋浦尔规则的准则。•仅通过电子邮件暗示入围的候选人。建议候选人定期检查其电子邮件。7如何应用
在宴会和基于全铁的铁磁超导体异质结构Hee taek yi 1， *，xiong yao 2，deepti Jain 1，
[1] D. Aoki，A。Huxley，E。Desolution，D。Braithwaite，J。Flouquet，J。P. Brison，Eve，C。Paulsen，Nature 2001，413。[2] F. S. Bergeret, A. F. Volcov, K. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.模式。物理。2005，77。[3] A. I. Buzdin，修订版。模式。物理。2005，77。[4] M. Eschrig，T。Löfwander，Nat。物理。2008，4，138。 [5]圣约翰，L。Xie，J。J。Wang A. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。 [6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。 R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。 公社。 2021，12。2008，4，138。[5]圣约翰，L。Xie，J。J。WangA. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。 [6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。 R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。 公社。 2021，12。A. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。[6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。公社。2021，12。
最初发表于：Kline, Cassie；Jain, Payal；Kilburn, Lindsay；Bonner, Erin R；Gupta, Nalin；Crawford, John R；Banerjee, Anu；Packer, Roger J；
摘要 ◥ 目的：PNOC003 是一项针对新诊断为弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤 (DIPG) 的儿童和年轻人的多中心精准医学试验。患者和方法：患者 (3 – 25 岁) 入选依据是影像学检查符合 DIPG。收集活检组织进行全外显子组和 mRNA 测序。放射治疗 (RT) 后，根据分子肿瘤委员会的建议，患者被分配最多四种 FDA 批准的药物。纵向测量 H3K27M 突变型循环肿瘤 DNA (ctDNA)。使用全基因组测序和 DNA 甲基化分析来表征肿瘤组织和匹配的原代细胞系。在适用的情况下，在来自儿童脑肿瘤网络 (CBTN) 的独立队列中验证结果。结果：在入选的 38 名患者中，有 28 名患者 (中位数年龄 6 岁，10 名女性) 接受了分子肿瘤委员会的审查。其中 19
Jainam Broking Limited（JBL）2025年1月28日
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Delphine Leclerc、Louise Goujon、Sylvie Jaillard、Bénédicte Nouyou、Laurence Cluzeau 等人。基因编辑在体外纠正 a G > A GLB1 转换 f
摘要 神经节苷脂单唾液酸 (GM1) 神经节苷脂沉积症是一种罕见的常染色体隐性遗传病，通常由 GLB1 基因中的有害单核苷酸变异 (SNV) 引起。这些变异导致 b-半乳糖苷酶 (b-gal) 活性降低，从而导致与过早死亡相关的神经退行性病变。目前，尚无有效的 GM1 神经节苷脂沉积症治疗方法。正在进行的三项临床试验旨在提供 GLB1 基因的功能性拷贝以阻止疾病进展。在这项研究中，我们表明 41% 的 GLB1 致病 SNV 可以被腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 取代。我们的结果表明，ABE 可以有效地纠正患者来源的成纤维细胞中的致病等位基因，恢复 b-gal 活性的治疗水平。脱靶 DNA 分析未检测到接受治疗的患者细胞中的脱靶编辑活动，除了基于 3D 结构生物信息学预测的不影响 b-gal 活性的旁观者编辑。总之，我们的结果表明基因编辑可能是治疗 GM1 神经节苷脂沉积症的替代策略。
知识前沿奖授予 Anil Jain 和 Michael I. Jordan，以表彰他们在机器学习领域做出的核心贡献，推动了
这位获奖者最近的兴趣之一是将机器学习应用于经济学。在多个参与者将决策委托给同一系统的情况下，推荐系统必须能够适应以避免拥堵。例如，一个拥有数十万居民的城镇中使用的 GPS 应用程序可能会同时向一千名用户推荐同一条去机场的路线，从而导致交通拥堵。乔丹正在努力开发机器学习系统来克服这个问题，反映人们的偏好，同时允许他们在同一系统内协作（例如，选择替代路线以减少每条路线上的交通拥堵）。“我们的目标是让人们和决策系统一起工作，找到对每个人都有价值或合适的解决方案。这是经济学家会考虑的事情，”他在一次采访中解释道。“这并不是要收集大量的知识，了解世界的一切并告诉我们答案。更多的是让我们更好地联系，这样我们就可以彼此获得更多，更有效地合作。我想赋予人类权力，而不是让人工智能告诉人类该做什么。”
引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。