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Juhi Bagaitkar，博士，
Juhi Bagaitkar，博士教育学士学位，微生物学，硕士，（荣誉）环境科学，印度浦那大学。 M.S.和Ph.D.，美国路易斯维尔大学微生物学和免疫学。 美国圣路易斯华盛顿大学免疫学和血液学博士后。 专业经验2016-2022：路易斯维尔大学口腔免疫学和传染病系助理教授，2022年 - 现在：俄亥俄州立大学医学院医学院儿科副教授（终身教授（终身））在Microbial病原体中心全国儿童医院的主要科学家II。 专业服务 /领导力科学社会与委员会：过渡与培训小组（MTTG）委员会成员兼主席（2015-2017），白细胞生物学学会（SLB）； SLB，国家研究与指导网络联络（2018-2020）和前副委员（2019-2022），SLB。 主席，戈登研究研讨会（2013）。 会议组织委员会，第2022页；提名委员会，SLB（2023）。 领导角色：路易斯维尔大学（UOL）的细胞生物学和组织文化核心主任，牙科学院（2017-2022）； UOL博士后教育委员会（2019-2022）；全国儿童医院（NCH）的传染病财团指导委员会。 编辑委员会：白细胞生物学研究杂志我的研究重点是先天性免疫细胞，上皮细胞和口腔粘膜屏障的微生物殖民者之间的复杂相互作用。 在过去的几年中，我的实验室研究集中在以下主要领域。Juhi Bagaitkar，博士教育学士学位，微生物学，硕士，（荣誉）环境科学，印度浦那大学。M.S.和Ph.D.，美国路易斯维尔大学微生物学和免疫学。 美国圣路易斯华盛顿大学免疫学和血液学博士后。 专业经验2016-2022：路易斯维尔大学口腔免疫学和传染病系助理教授，2022年 - 现在：俄亥俄州立大学医学院医学院儿科副教授（终身教授（终身））在Microbial病原体中心全国儿童医院的主要科学家II。 专业服务 /领导力科学社会与委员会：过渡与培训小组（MTTG）委员会成员兼主席（2015-2017），白细胞生物学学会（SLB）； SLB，国家研究与指导网络联络（2018-2020）和前副委员（2019-2022），SLB。 主席，戈登研究研讨会（2013）。 会议组织委员会，第2022页；提名委员会，SLB（2023）。 领导角色：路易斯维尔大学（UOL）的细胞生物学和组织文化核心主任，牙科学院（2017-2022）； UOL博士后教育委员会（2019-2022）；全国儿童医院（NCH）的传染病财团指导委员会。 编辑委员会：白细胞生物学研究杂志我的研究重点是先天性免疫细胞，上皮细胞和口腔粘膜屏障的微生物殖民者之间的复杂相互作用。 在过去的几年中，我的实验室研究集中在以下主要领域。M.S.和Ph.D.，美国路易斯维尔大学微生物学和免疫学。美国圣路易斯华盛顿大学免疫学和血液学博士后。专业经验2016-2022：路易斯维尔大学口腔免疫学和传染病系助理教授，2022年 - 现在：俄亥俄州立大学医学院医学院儿科副教授（终身教授（终身））在Microbial病原体中心全国儿童医院的主要科学家II。 专业服务 /领导力科学社会与委员会：过渡与培训小组（MTTG）委员会成员兼主席（2015-2017），白细胞生物学学会（SLB）； SLB，国家研究与指导网络联络（2018-2020）和前副委员（2019-2022），SLB。 主席，戈登研究研讨会（2013）。 会议组织委员会，第2022页；提名委员会，SLB（2023）。 领导角色：路易斯维尔大学（UOL）的细胞生物学和组织文化核心主任，牙科学院（2017-2022）； UOL博士后教育委员会（2019-2022）；全国儿童医院（NCH）的传染病财团指导委员会。 编辑委员会：白细胞生物学研究杂志我的研究重点是先天性免疫细胞，上皮细胞和口腔粘膜屏障的微生物殖民者之间的复杂相互作用。 在过去的几年中，我的实验室研究集中在以下主要领域。专业经验2016-2022：路易斯维尔大学口腔免疫学和传染病系助理教授，2022年 - 现在：俄亥俄州立大学医学院医学院儿科副教授（终身教授（终身））在Microbial病原体中心全国儿童医院的主要科学家II。专业服务 /领导力科学社会与委员会：过渡与培训小组（MTTG）委员会成员兼主席（2015-2017），白细胞生物学学会（SLB）； SLB，国家研究与指导网络联络（2018-2020）和前副委员（2019-2022），SLB。主席，戈登研究研讨会（2013）。会议组织委员会，第2022页；提名委员会，SLB（2023）。领导角色：路易斯维尔大学（UOL）的细胞生物学和组织文化核心主任，牙科学院（2017-2022）； UOL博士后教育委员会（2019-2022）；全国儿童医院（NCH）的传染病财团指导委员会。编辑委员会：白细胞生物学研究杂志我的研究重点是先天性免疫细胞，上皮细胞和口腔粘膜屏障的微生物殖民者之间的复杂相互作用。在过去的几年中，我的实验室研究集中在以下主要领域。赠款审查：NIH（美国国家牙科和颅面研究所（NIDCR））科学顾问委员会（BSC）临时审稿人；主席和/或审稿人（临时）用于NIDCR肌肉骨骼，牙科和口腔科学（2024-2023）和口腔牙科和颅面科学研究部分（2022年，2022年，2023年）；博士后和博士后奖学金，传染病和免疫学（2022）；国际专家，新西兰Mardsen Grants；几个壁内审查面板。这三个实体之间的相互作用和异质相互作用调节了该研究的粘膜表面的耐受性或感应性免疫反应，并增强对其他全身性疾病的易感性。
调查：使用机器学习技术NOOR MOHD 1，JUHI SHARMA 1，DEEPAK UPADHYAY 2 1计算机SCIEN部
抽象这种心脏病发作和心脏病造成的死亡在世界各地都在增加。心脏麻烦是由于人们的生活承受着更大的压力而引起的。我们体内最重要的器官之一可能是心脏。它有助于控制血液循环并流向所有人体器官。今天，这种疾病是最大的死亡人数。通常，患有任何心脏问题的人几乎没有迹象和症状，我们可以轻松地判断它，从而可以准时帮助个人。症状就像高强度的胸痛，快速的心跳速度和疼痛，并记录了一些不安的呼吸。此信息是在习惯前提下进行的。在这项调查中，此外，冠状动脉疾病的概述此外，其目前的技术是立即提出的。此外，暂时阐述了对冠状动脉疾病预测的最重要AI方法的上到底检查。在每种检测机制中表现良好的各种机器学习算法都是天真的贝叶斯，决策树，支持向量机，人工神经网络，随机森林，k-nearest邻居等等。每个机器学习模型的性能取决于它的准确性预测。因此，评估模型效率的关键组成部分之一是准确性。在我们的研究中，随机森林在预测心脏病方面提供了91％的最佳准确性。逐渐解释了有关具有常见副作用的正常疾病的患者。关键字：寄生心脏病，人工神经网络，机器学习，幼稚的贝叶斯，SVM，分类技术，决策树，CVD，准确性。在所有致命感染中引入，冠状动脉发作被认为是最主要的。临床专业人员领导着关于心脏病和心脏病患者数据的多种研究，他们的表现和疾病运动。在这个时代，每个人都忙于改善自己的生活，所有人都在努力实现他们在研究，职业，工作，人际关系和生活的各个部分方面的目标。在生活的各个阶段中，这一日益增强的感觉使每个人的生活变得忙碌。有意或在不知不觉中，我们都应对日常生活中的这种压力，并且实际上在我们身体的各个部位都会压力我们的大脑，心脏和思想。这种日益增加的压力导致心脏病，这就是今天大多数人