委员会收到先前学习评估申请,并根据现行学位课程规定确定认可的活动和学分,并决定申请人有资格申请的年份。申请人将获得在线查看决定的授权。申请人必须提交其活动的文件(例如课程、学术领域和学科(如果可能)。委员会将仅评估申请人在提交申请时在先前大学完成并注册的活动。来自欧盟或非欧盟大学的申请人能否进入第 2 年及以后的课程,将取决于对其先前大学所修课程的评估,尤其是学位课程内容、通过的考试、完成的理论研究和实践经验。对于某些科目,委员会可以征求各个课程单元和模块负责人的意见。3.进入 2 年级及以上课程
KAPLAN 董事会预科费用(第 1 年) $ 1 8 7 / 学期听诊器 $ 6 0 6 / 年健康保险 $ 2 , 6 7 7 / 学期可豁免(有可比承保范围)膳食计划选项SMEA LPLANS 是医学院学生的可选计划所有访问 $ 3 , 4 2 0 / 学期
关于新加坡国立大学 (NUS) 新加坡国立大学 (NUS) 是新加坡的旗舰大学,提供全球化的教育、研究和创业方法,并注重亚洲视角和专业知识。我们在新加坡的三个校区设有 16 所学院、系和学校,来自 100 个国家的 40,000 多名学生丰富了我们充满活力和多元化的校园社区。我们还在全球建立了 20 多个新加坡国立大学海外学院创业中心。我们在教育、研究和创业方面采取多学科和现实的方法,使我们能够与行业、政府和学术界密切合作,解决与亚洲和世界相关的关键和复杂问题。我们院系、卓越研究中心、企业实验室和 30 多个大学级研究机构的研究人员专注于能源、环境和城市可持续性、疾病的治疗和预防、积极老龄化、先进材料、金融体系的风险管理和弹性、亚洲研究等主题。以及人工智能、数据科学、运筹学和网络安全等智慧国家能力。
人工智能方法历史悠久,始于 20 世纪 50 年代。它最初是尝试研究、理解和构建基于生物医学领域使用的科学知识的计算模型,方法是开发用于处理和解释临床数据的计算系统。医学人工智能研究的第一阶段成果出现在 20 世纪 70 年代中期,当时斯坦福大学的 SU-MEX-AIM 分时资源成功,随后举办了一系列医学人工智能研讨会 [2, 3]。众所周知,传统的计算机程序基于明确的指令,根据特定特征从机器中产生某些行为。此外,机器学习允许程序无需明确编程,其中数据更广泛,包括数字、图像、文本、语音和声音数据。这些程序包括用于解决
人工智能的快速发展(AI)正在重塑医疗领域的景观,为未经证实的牙齿凹陷,以进行创新和改善患者护理的机会。本演讲将深入研究医疗领域内AI的最新技术进步,强调诊断准确性,治疗优化和整体医疗保健的突破。我们将探索正在改变医学成像的最先进的机器学习算法,从而可以早日检测具有更高精度的疾病。此外,主题将讨论将AI纳入个性化医学,并证明预测性分析和数据驱动的见解如何创建针对每个患者需求量身定制的个性化治疗计划。当我们浏览技术领域时,将解决道德方面的考虑和监管挑战,强调负责AI在医疗保健中的重要性。案例研究和成功案例将提出以说明有形的好处,并展示AI如何增强医学专业人员的能力。
基于QR码的自动化医学分配器系统可通过为患者提供包含有关其处方药片的基本细节的个性化QR码来确保24x7使用药物。通过将这些QR码呈现给相机,基于Python的识别系统迅速识别代码并检索药物信息。此外,该系统还包含集成付款功能,使患者可以通过扫描付款QR码直接在分配器上付款。这个创新的项目代表了医疗自动化方面的重大进步,为持续医疗援助提供了用户友好,有效的解决方案,最终改善了患者福祉并简化了药物管理。
Category B (4 credits) ___ CHEM442 Instrumental Analysis (4) ___ CHEM472 Physical Chemistry 2 (4) ___ CHEM462 Advanced Inorganic Chemistry (4) Category C (6 credits) ___ BIOL211 Cell Biology (4) ___ BIOL337 Basic Virology (3) ___ BIOL340 Microbiology (4) ___ BIOL350 Plant Pathology (4) ___ BIOL411 Radiation Biology (4) ___ BIOL430 Evolution (4) ___ BIOL431 Mycology (4) ___ BIOL442 Advanced Virology (4) ___ BIOL443 Molecular Biology (4) ___ BIOL444 Molecular Biology Lab (4) ___ BIOL445 Pharmacology (4) ___ BIOL446 Immunology (4) ___ BIOL450 Developmental Biology (4) ___ BIOL462 Cancer Biology (4) ___ BIOL465: Medical Genomics (4) ___ BIOL466 Bioinformatics (4) ___ BIOL474 Human Physiology (4) ___ BIOL475 Animal Cell Physiology (4) ___ BIOL476 Neurophysiology (4) ___ BIOL477 Plant生理学(4)___ Biol489生物学特殊主题(4)
趋化因子受体是细胞表面受体,在不同的生理过程中发挥着重要作用:胚胎发生、炎症反应、发育、白细胞归巢等。这些受体嵌入细胞膜,可形成同型二聚体、异型二聚体和寡聚体1,均为功能性构象。趋化因子受体在细胞膜上的组织和动力学影响其行为以及细胞对趋化因子梯度的反应2,3。肌动蛋白细胞骨架重塑、细胞膜脂质组成或寡聚化的改变会损害正常细胞反应。一些证据表明异二聚体具有功能性,因此有必要分析它们在细胞表面的动态,以及配体如何对其进行修饰。4,5 CXCR4(一种常规趋化因子受体)和非典型趋化因子受体 ACKR3 形成异二聚体。ACKR3 识别两种配体,CXCL11 和 CXCL12,而 CXCR4 仅识别 CXCL12。因此,这是一个非常好的系统,可以分析这两种受体在细胞表面的动态,以及配体如何对其进行修饰。4,5由于 CXCR4 和 ACKR3 共享一个配体,并通过不同的途径发出信号,该模型可以解释趋化因子受体异二聚体是否具有与单个受体形成的二聚体相似的动力学,或者相反遵循不同的特征,当与配体一起激活时,它如何影响复合物,以及产生的功能后果是什么。全内反射显微镜 (TIRF-M) 是一种新的先进荧光技术,在研究膜过程方面具有巨大潜力。2,3 当显微镜的入射光完全反射时,在盖玻片和细胞培养基之间的界面上会产生衰减波。这种物理现象允许与盖玻片接触的细胞荧光染料被激发,因此非常适合研究细胞膜相关现象。此外,TIRF-M 允许单粒子跟踪 (SPT)。在我们的案例中,对瞬时转染了与单体绿色荧光蛋白 (Ac-GFP) 偶联的趋化因子受体的细胞进行分类,以获得模拟生理条件的低受体表达细胞群。以人类 T 淋巴细胞为模型,我们研究了当人类 T 细胞表达两种受体 (CXCR4 和 ACKR3) 和仅表达 ACKR3 时 CXCR4 和 ACKR3 的动态。当人类 T 细胞不表达 CXCR4 时,ACKR3 寡聚化对共享配体 CXCL12 的响应要低得多。这些差异可能会影响信号传导特性和功能响应。
艾尔朗加大学兽医学院的学士学位学习课程(S1)和兽医学博士专业课程(2020-2025)获得了国家高等教育认证委员会(LAM-PTKes)的“A”认证资格。此外,兽医学学士(S1)学习课程已获得 ASIIN 国际认证(2019-2024),自 2014 年起获得东盟大学网络 (AUN) 和印度尼西亚兽医学院协会 (AFKHI) 颁发的证书,以及 2011 年马来西亚政府颁发的 Ikhtiraf(兽医命令),并获得 ISO 9001:2015 认证、IWA2:2007、ISO 21001:2018、基于马尔科姆·博尔德里奇国家质量奖 (MBNQA) 的优秀教育体系,作为东南亚兽医学校协会 (SEAVSA)、热带兽医学协会 (AITVM) 和印度尼西亚兽医学院协会 (AFKHI) 的成员。