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期刊预释放-EPRINTS SOTON-南安普敦大学
Systematic Review and Meta-Analysis: Effects of Pharmacological Treatment for Attention- Deficit/Hyperactivity Disorder on Quality of Life RH = ADHD Medication and Quality of Life Alessio Bellato, PhD, Nadia J. Perrott, MSc, Lucia Marzulli, PhD, Valeria Parlatini, MD, PhD, David Coghill, MD, Samuele Cortese, MD, PhD Dr. Bellato and Ms.佩罗特为这项工作做出了同样的贡献。2024年5月23日接受补充材料，贝拉托博士在南安普敦大学，南安普敦，英国和马来西亚诺丁汉大学，马来西亚塞米尼。Perrott女士在英国南安普敦南安普敦大学任教。 Marzulli博士与意大利Bari的“ Aldo Moro”UniversitàDegliStudi di Bari。 Parlatini博士在南安普敦大学，南安普敦，英国，伦敦国王学院，伦敦，英国和英国南安普敦的Solent NHS Trust。 Coghill教授曾在澳大利亚墨尔本大学，墨尔本大学和澳大利亚墨尔本的默多克儿童研究所。 Cortese教授曾在南安普敦大学，南安普敦，英国，Degli Studi di Bari“ Aldo Moro”，意大利巴里，意大利，Solent NHS Trust，Southampton，英国，英国和纽约大学儿童研究中心，纽约。 作者没有报告为这项工作的资金。 这项工作已被前瞻性注册：https：//osf.io/qvgps/。 披露：贝拉托博士宣布酬金为JCPP Advance的联合编辑。 Coghill教授获得了诺华，takeda，Takeda，Servier和Servier和特许权使用费的荣誉或会议支持，并获得了剑桥大学出版社和牛津大学出版社的支持。Perrott女士在英国南安普敦南安普敦大学任教。Marzulli博士与意大利Bari的“ Aldo Moro”UniversitàDegliStudi di Bari。Parlatini博士在南安普敦大学，南安普敦，英国，伦敦国王学院，伦敦，英国和英国南安普敦的Solent NHS Trust。Coghill教授曾在澳大利亚墨尔本大学，墨尔本大学和澳大利亚墨尔本的默多克儿童研究所。 Cortese教授曾在南安普敦大学，南安普敦，英国，Degli Studi di Bari“ Aldo Moro”，意大利巴里，意大利，Solent NHS Trust，Southampton，英国，英国和纽约大学儿童研究中心，纽约。 作者没有报告为这项工作的资金。 这项工作已被前瞻性注册：https：//osf.io/qvgps/。 披露：贝拉托博士宣布酬金为JCPP Advance的联合编辑。 Coghill教授获得了诺华，takeda，Takeda，Servier和Servier和特许权使用费的荣誉或会议支持，并获得了剑桥大学出版社和牛津大学出版社的支持。Coghill教授曾在澳大利亚墨尔本大学，墨尔本大学和澳大利亚墨尔本的默多克儿童研究所。Cortese教授曾在南安普敦大学，南安普敦，英国，Degli Studi di Bari“ Aldo Moro”，意大利巴里，意大利，Solent NHS Trust，Southampton，英国，英国和纽约大学儿童研究中心，纽约。 作者没有报告为这项工作的资金。 这项工作已被前瞻性注册：https：//osf.io/qvgps/。 披露：贝拉托博士宣布酬金为JCPP Advance的联合编辑。 Coghill教授获得了诺华，takeda，Takeda，Servier和Servier和特许权使用费的荣誉或会议支持，并获得了剑桥大学出版社和牛津大学出版社的支持。Cortese教授曾在南安普敦大学，南安普敦，英国，Degli Studi di Bari“ Aldo Moro”，意大利巴里，意大利，Solent NHS Trust，Southampton，英国，英国和纽约大学儿童研究中心，纽约。作者没有报告为这项工作的资金。这项工作已被前瞻性注册：https：//osf.io/qvgps/。披露：贝拉托博士宣布酬金为JCPP Advance的联合编辑。Coghill教授获得了诺华，takeda，Takeda，Servier和Servier和特许权使用费的荣誉或会议支持，并获得了剑桥大学出版社和牛津大学出版社的支持。Coghill教授获得了诺华，takeda，Takeda，Servier和Servier和特许权使用费的荣誉或会议支持，并获得了剑桥大学出版社和牛津大学出版社的支持。Cortese教授宣布了以下非营利协会的旅行和住宿费用的酬金和报销费用：儿童和青少年中央健康协会（ACAMH），加拿大ADHD联盟资源（CADDRA），英国药理学协会（BAP），MECHICE和HEALTARCARE BARIGNACH，MEDICE和HEALTORCARE BAUNCTION，MEDICE和HEALTORCARE BANCERATION，MECHICICE for ADCIANTIAL。他曾在儿童和青少年心理健康协会和英国心理药理事会的顾问委员会任职。 drs。 Marzulli，Parlatini和Perrott女士没有报告生物医学的财务利益或潜在的利益冲突。 与Alessio Bellato博士的通信，第44号建筑物，高地校园，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国；电子邮件：a.bellato@soton.ac.uk他曾在儿童和青少年心理健康协会和英国心理药理事会的顾问委员会任职。drs。Marzulli，Parlatini和Perrott女士没有报告生物医学的财务利益或潜在的利益冲突。与Alessio Bellato博士的通信，第44号建筑物，高地校园，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国；电子邮件：a.bellato@soton.ac.uk
标志性 - 形式和含义之间的相似之处 - IS
标志性（形式与意义之间的相似之处）越来越被认为是语言的重要特征（Dingemanse等，2015； Perniss等，2010），包括在形式上的语音方法中（例如Alderete＆Kochetov，2017年）。除其他外，这项工作表明，特定的声音在统计学上具有某些含义的单词，例如“小”的单词 / i /（例如，Johansson等人，2019年）。在这里，我们研究了Rhotics的标志性潜力。我们以前曾证明，颤音 / r /在质地描述符的翻译等效物中更为常见，来自80个家庭的300多种语言（Winter等，2022）。此外，对来自28种语言和12个家庭的1,000名参与者进行的实验表明，人们可靠地匹配了牙槽颤音，以与平滑线相比粗糙/锯齿线（®Wiek等人，2024年）。在这些发现上构建这些发现，我们提出了两项新的研究。第一个针对英语词典中 /ɹ /声音的稳定含义；第二个用传统的词来查看这些声音的语音调制。首先，我们使用纹理形容词的粗糙度等级（Stadtlander＆Murdoch，2000）和Carnegie Mellon University（CMU）词典进行了粗糙度评级，对英语进行了定量分析，以检查词典中的 /ɹ /的分布。使用重新采样方法，我们创建了触摸形容词样本的引导程序样本，以在较高的粗糙度（例如'磨碎'，``刺刺'，''，``ucgged''，'locky'的单词中得出95％的间隔。这些单词中的相对频率（47％，CI：[35％，42％]）远远超过了使用整个CMU作为基线（10％）的“平滑”单词（10％）和一般词汇所观察到的。与 /ɹ /相比，没有其他声音显示触摸和基线词汇之间的差异很强，这表明声音可以在词典的这个角落起作用。我们先前表明的是，Rhotics和粗糙度的关联可以一直追溯到原始印度 - 欧洲（Winter等，2022），我们推测，当声音仍然是颤音时，词典中的这种模式可能已经形成。有趣的是，我们的第二个分析使用了来自各种媒体（广告，电影，音乐）的一系列定性示例，以表明即使在单词的动态修改过程中，即使没有散布的语言，也没有颤音作为主要变体，颤抖的表面，以实现标志性效果。例如，美国广告的口号“ rrrruffles有脊”使用夸张的颤音来唤起薯片的质地，在戒指之王中，戈尔姆（Golumn
策略
它给我带来了极大的乐趣，可以介绍UCL大奥蒙德街儿童健康研究所（UCL GOS ICH）学术策略2024-2029。以来，尽管我们上一次战略，尽管全球大流行面临挑战，但我们已经在各个领域看到了持续的进步。与我们的医院合作伙伴Great Ormond Street医院（GOSH）一起，我们提供了全球儿童健康研究中最高的浓度之一，并将在产出方面继续前进。与GOSH和GOSH慈善机构合作开设了Zayed儿童罕见疾病中心（ZCR），这是实现我们的策略的重要一步，以及NIHR GOSH生物医学研究中心（BRC），在英国唯一与Liverpool和Shehems ped the Inalliate rectiatiation in the Inally corliatiation in offiack corliatiation in offield corliation corliatiation corliatiation in offield offield corlinfield comport the the offield，这是英国唯一的儿科BRC。除了罕见疾病的重大进展外，我们的研究还与所有儿童的健康有关，肥胖，癫痫，感染和心理健康方面具有专业知识，以及健康的不平等和国家试验的交付。由UCL GOS ICH领导的两个NIHR政策研究单位，儿童和家庭以及健康的体重已被推荐（英国共有20个，其中5个位于UCL）。我们还巩固了全球外部伙伴关系，特别是通过与波士顿儿童医院，多伦多Sickkids和墨尔本默多克儿童研究所的国际精密儿童健康伙伴关系（IPCHIP）。随着特定教育策略的制定，我们已经看到现有和新计划的增长。我们为获得雅典娜天鹅金奖而感到自豪，并将平等，多样性和包容性视为我们价值观的组成部分。当我们展望未来时，我们的目标是到2029年成为全球儿童健康研究和教育机构的前三名。我们希望在内部和关键合作伙伴内与策略保持一致，并强调我们希望在接下来的五年中在教育和研究方面都在哪里。我们将维护我们的部门结构，将数据科学，干细胞生物学和全球健康的先前战略倡议纳入交叉切割主题，并为小儿心理健康创造中心，以及对癌症的新战略关注，并确定了我们接下来的时期的野心和优先事项。
标题对单细胞分辨率的RNA编辑调查将中间神经元与精神分裂症和自闭症联系起来Brendan Robert E. Ansell 1 2，Simon N. Thomas
澳大利亚2。澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学医学生物学系3. 分子医学部，哈里·珀金斯医学研究所，西澳大利亚州默多克，澳大利亚摘要背景：通过Adar酶将腺苷转化为RNA中的inosine insine insine酶，发生在人类转录组中的数千个地点，对于健康的大脑发育至关重要。 在许多神经精神疾病中，这种编辑过程失调，但尚未按单个神经元的水平进行大规模研究。 方法：我们在全长捕获核转录组中量化了RNA编辑位点，该位点的核转录组是来自六个神经型验尸后女性供体的六个皮质区域的3055个神经元的核转录组。 推定的编辑位点与包括健康和神经精神脑组织在内的散装人体组织转录组中的位点相交，并在无关脑供体的单个核中鉴定出的位点。 使用线性模型对细胞类型和皮质区域以及其中的各个位点和基因之间的差异编辑。 还测试了基因丰度与编辑之间的。 结果：我们在至少十个神经元核中鉴定了41,930个RNA编辑位点，具有可靠的读取覆盖率。 大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，并且在已发表的RNA编辑数据库中分类了约80％。 我们确定了9285个假定的新型RNA编辑位点，其中29％在无关供体的神经元转录组中也可检测到。 自闭症相关的基因富含预测可修饰RNA结构的编辑位点。澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学医学生物学系3.分子医学部，哈里·珀金斯医学研究所，西澳大利亚州默多克，澳大利亚摘要背景：通过Adar酶将腺苷转化为RNA中的inosine insine insine酶，发生在人类转录组中的数千个地点，对于健康的大脑发育至关重要。在许多神经精神疾病中，这种编辑过程失调，但尚未按单个神经元的水平进行大规模研究。方法：我们在全长捕获核转录组中量化了RNA编辑位点，该位点的核转录组是来自六个神经型验尸后女性供体的六个皮质区域的3055个神经元的核转录组。推定的编辑位点与包括健康和神经精神脑组织在内的散装人体组织转录组中的位点相交，并在无关脑供体的单个核中鉴定出的位点。使用线性模型对细胞类型和皮质区域以及其中的各个位点和基因之间的差异编辑。。结果：我们在至少十个神经元核中鉴定了41,930个RNA编辑位点，具有可靠的读取覆盖率。大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，并且在已发表的RNA编辑数据库中分类了约80％。我们确定了9285个假定的新型RNA编辑位点，其中29％在无关供体的神经元转录组中也可检测到。自闭症相关的基因富含预测可修饰RNA结构的编辑位点。全球编辑率最强的相关性是SNORD115和SNORD116群集（15Q11）的snornas，该snornas已知可调节5-羟色胺受体加工并与ADAR2共定位。抑制性神经元比兴奋性神经元更高的总体转录组编辑。 此外，我们确定了在兴奋性神经元中优先编辑的29个基因和43个基因在包括RBFOX1，其靶基因的抑制性神经元中更严重，在自闭症相关的Prader-willi locus-Willi locus 15q11中，包括RBFOX1，其靶基因和小核仁RNA相关基因。 这些结果为1730个地点提供了细胞类型和空间上下文，这些位点在精神分裂症患者的大脑中差异化，自闭症患者中有910个部位。 结论：RNA编辑，包括数千个先前未报告的位点，在单个神经元核中可牢固地检测到，其中细胞亚型之间的基因编辑差异比皮质区域之间的差异更强。 抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。抑制性神经元比兴奋性神经元更高的总体转录组编辑。此外，我们确定了在兴奋性神经元中优先编辑的29个基因和43个基因在包括RBFOX1，其靶基因的抑制性神经元中更严重，在自闭症相关的Prader-willi locus-Willi locus 15q11中，包括RBFOX1，其靶基因和小核仁RNA相关基因。这些结果为1730个地点提供了细胞类型和空间上下文，这些位点在精神分裂症患者的大脑中差异化，自闭症患者中有910个部位。结论：RNA编辑，包括数千个先前未报告的位点，在单个神经元核中可牢固地检测到，其中细胞亚型之间的基因编辑差异比皮质区域之间的差异更强。抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。
药物过敏：2022 年实践参数更新
来自 a 达拉斯德克萨斯大学西南医学中心内科系、过敏和免疫学分部；b 波士顿麻省总医院内科系、风湿病、过敏和免疫学分部；c 默多克大学免疫学和传染病研究所；d 纳什维尔范德堡大学医学中心医学系；e 俄勒冈州立大学/俄勒冈健康科学大学药学院科瓦利斯诊所；f 圣地亚哥斯克里普斯诊所过敏、哮喘和免疫学系；g 辛辛那提大学医学院内科系、免疫学分部、过敏科；h 卫生研究方法、证据和影响系和 i 麦克马斯特大学医学系和 j 圣约瑟夫汉密尔顿研究所； k 金斯顿皇后大学医学系过敏和免疫学分部；l 巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院过敏和临床免疫学分部；m 科罗拉多大学医学院科罗拉多儿童医院过敏和免疫学食品挑战与研究单位科；n 圣路易斯华盛顿大学医学院儿科系过敏肺科分部；o 南佛罗里达大学莫尔萨尼医学院医学系过敏和免疫学分部和 p 坦帕 James A. Haley 退伍军人事务医院；q 孟菲斯田纳西大学健康科学中心过敏和免疫学分部；r 罗格斯新泽西医学院过敏分部； s 亚利桑那州斯科茨代尔梅奥诊所过敏、哮喘和临床免疫学分部；t 黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心儿科部；u 全国儿童医院过敏和免疫学分部，以及 v 哥伦布俄亥俄州立大学医学院；w 劳德代尔堡诺瓦东南对抗疗法医学院；以及 x 纽约西奈山伊坎医学院 Elliot and Roslyn Jaffe 食物过敏研究所儿科系过敏和免疫学分部。重印：实践参数联合工作组联络人：Rebecca Brandt，美国过敏、哮喘和免疫学学会，555 E. Wells Street, Suite 1100, Milwaukee, WI 53202。电子邮件：rbrandt@aaaai.org； JTFPP.allergy@gmail.com 实践参数联合工作组先前发布的实践参数和指南可在 http://www.allergyparameters.org、http://www. AAAAI.org 和 http://www.ACAAI.org 上找到。潜在利益冲突披露：实践参数联合工作组 (JTFPP) 成员和工作组成员的利益冲突披露表可在 www.allergyparameters.org 上找到。D.Khan 获得了以下机构的资金支持：
在第三阶段前列腺术的第一位患者基于抗体的前列腺癌治疗候选者的全球研究，TLX591
墨尔本（澳大利亚） - 2023年11月13日。Telix Pharmaceuticals Limited (ASX: TLX, Telix, the Company) today announces that the first patient has been dosed in the Company's Phase III ProstACT GLOBAL study of its investigational prostate-specific membrane antigen (PSMA) targeting radio-antibody drug conjugate (rADC) therapy, TLX591 ( 177 Lu-rosopatamab tetraxetan).TLX591是由高特异性PSMA靶向抗体，螯合剂接头和细胞毒性lutetium（177 lu）有效载荷组成的RADC。针对PSMA靶向的单克隆抗体（MAB）方法为抗PSMA小分子提供了明显不同的靶向和药理学。Prostact Global（ClinicalTrials.gov ID：NCT04876651）是第一个III期试验，用于评估具有PSMA阳性转移性castrate抗性前列腺癌（MCRPC）的成年患者的TLX591试验，并与标准的CARE，SOC，SOC，SOC，Androgen受体抑制或单独的群群）一起进行。与当前现实世界的Soc集成，将前列腺全球与其他PSMA研究区分开来，并反映了Telix在前列腺癌症护理和对患者预后的承诺方面的持续创新。迄今为止，已在TLX591的八个I和II研究中进行了242例患者，包括Telix的Prostact Select Select研究（ClinicalTrials.gov ID：NCT04786847），这证实了Telix的最佳量子脱位剂量和产品安全性的临床有效性。事先发布的II期（单臂）研究数据报告说，在与多西他赛化学疗法同时给予的分馏剂量方案下交付时，总生存率（OS）和可接受的安全性。41与其他放射性疗法相比，用TLX591施用的患者的集体长期随访尚未观察到由于药剂的肝清除率，因此急性或延迟肾毒性。2来自最近完成的前列腺精选研究3的初步数据3显示了靶标的PSMA肿瘤结合和辐射递送到骨，淋巴结和内脏转移酶，同时最大程度地减少了肾脏，唾液腺，唾液腺和limimi腺的摄取和毒性问题。与小分子诊断和治疗性PSMA剂相比，这种分化的生物分布很重要，因为摄取可能不限于癌组织。选择结果还证实了相隔14天的两剂的简单，简单治疗方案的临床优势，同时证明了177 LU标记的PSMA抗体靶向方法的保留率更长，内部化和潜在的治疗益处。3前列腺全球基于TLX591的上一阶段和II阶段的研究，包括Prostact Select。这是一项跨国，多中心，前瞻性，随机，受控的，开放标签的III期研究，旨在调查和确认与单独使用SOC相比，与与SOC一起管理的TLX591相关的患者利益和风险。Prostact Global的总体入学人数为400名患者，首次剂量在澳大利亚的默多克穆尔多克校园的Genesiscare中心成功施用。
先进 3D 封装特性的新兴技术助力超摩尔时代
参考文献 [1] ASE Group，什么是 2.5D？[视频]，https://ase.aseglobal.com/en/technology/advanced_25dic (2022) 于 2022 年 7 月 16 日在 https://coms.aseglobal.com/marcom/video/25d-ic 时间戳 1:20 访问。 [2] A. Gupta、Z. Tao、D. Radisic、H. Mertens、OV Pedreira、S. Demuynck、J. Bömmels、K. Devriendt、N. Heylen、S. Wang、K. Kenis、L. Teugels、F. Sebaai、C. Lorant、N. Jourdan、B. Chan、S. Subramanian、F. Schleicher、A. Peter、N. Rassoul、Y. Siew、B. Briggs、D. Zhou、E. Rosseel、E. Capogreco、G. Mannaert、A. Sepúlveda、E. Dupuy、K. Vandersmissen、B. Chehab、G. Murdoch、E. Altamirano Sanchez、S. Biesemans、Z. Tőkei、ED Litta 和 N. Horiguchi，CMOS 埋入式电源轨集成扩展到 3 nm 节点以上，SPIE （2022）。 [3] HSP Wong、K. Akarvardar、D. Antoniadis、J. Bokor、C. Hu、T.-J。 King-Liu、S. Mitra、JD Plummer 和 S. Salahuddin，IEEE 论文集，108, 478 (2020)。 [4] CD Hartfield、TM Moore 和 S. Brand，《微电子故障分析：案头参考》，第 7 版，T. Gandhi 编辑，ASM International (2019)。 [5] BAJ Quesson、PLMJ 诉 Neer、MS Tamer、K. Hatakeyama、MH 诉 Es、MCJM 诉 Riel 和 D. Piras，Proc.SPIE (2022)。 [6] A. Gu、M. Terada 和 A. Andreyev，《计算机分层成像与 3D X 射线显微镜在电子故障分析中的简要比较》，Carl Zeiss Microscopy GmbH [白皮书]，(2022 年)。[7] J. Lehtinen、J. Munkberg、J. Hasselgren、S. Laine、T. Karras、M. Aittala 和 T. Aila，《Noise2Noise：无需清洁数据即可学习图像恢复》，《第 35 届国际机器学习会议论文集》，D. Jennifer 和 K. Andreas 编辑，第 2965 页，PMLR，《机器学习研究论文集》（2018 年）。[8] M. Andrew、R. Sanapala、A. Andreyev、H. Bale 和 C. Hartfield，《使用高级算法增强 X 射线显微镜》，《显微镜与分析》，Wiley Analytical Science（2020 年）。 [9] A. Gu、A. Andreyev、M. Terada、B. Zee、S. Mohammad-Zulkifli 和 Y. Yang，载于 ISTFA 2021，第 291 页（2021 年）。[10] IEEE，《2021 年国际设备和系统路线图》，[白皮书]，（2021 年）。[11] E. Sperling，《先进封装中的变化制造麻烦》，载于《半导体工程》，[白皮书]，（2022 年）。[12] T. Rodgers、A. Gu、G. Johnson、M. Terada、V. Viswanathan、M. Phaneuf、J. de Fourestier、E. Ruttan、S. McCracken、S. Costello、AM Robinson、A. Gibson 和 A. Balfour，载于 ISTFA，第 291 页（2022 年）。 [13] B. Tordoff、C. Hartfield、AJ Holwell、S. Hiller、M. Kaestner、S. Kelly、J. Lee、S. Müller、F. Perez-Willard、T. Volkenandt、R. White 和 T. Rodgers，《Applied Microscopy》，50，24 (2020)。[14] M. Kaestner、S. Mueller、T. Gregorich、C. Hartfield、C. Nolen 和 I. Schulmeyer，《CSTIC，中国》（2019 年）。[15] T. Schubert、R. Salzer、A. Albrecht、J. Schaufler 和 T. Bernthaler，《组合光学显微镜 - FIB/SEM 对汽车车身部件的失效分析》，[白皮书]，(2021)。[16] JH Li、QL Li、L. Zhao、JH Zhang、X. Tang、LX Gu、Q. Guo、HX Ma、Q.Zhou, Y. Liu, PY Liu, H. Qiu, G. Li, L. Gu, S. Guo, C.-L. Li, XH Li, FY Wu 和 YX Pan, Geoscience Frontiers, 13 (2022)。[17] V. Viswanathan、L. Jiao 和 C. Hartfield，2021 年 IEEE 第 23 届电子封装技术会议 (EPTC)，第 80 页 (2021)。[18] R. Hollman，泛太平洋微电子研讨会 (2019)。[19] M. Tuček、R. Blando、R. Váňa、L. Hladík 和 JV Oboňa，国际失效分析物理学 (IPFA)，新加坡 (2020)。
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。
澳大利亚工程师协会认可的项目
目录 澳大利亚科威特学院（下次综合评估 2023） .............................................................................. 3 澳大利亚海事学院（下次综合评估 2025） .............................................................................. 4 澳大利亚国立大学（下次综合评估 2026） .............................................................................. 7 中央昆士兰大学（下次综合评估 2026） ............................................................................. 10 查尔斯达尔文大学（下次综合评估 2022） ............................................................................. 19 查尔斯特大学（下次综合评估 2022） ............................................................................. 21 奇泽姆技术与继续教育学院（下次综合评估 2025） ............................................................................. 22 科廷科技大学（下次综合评估 2025） ........................................................... 23 迪肯大学（下次综合评估 2023） ......................................................................................... 27 伊迪斯科文大学（下次综合评估 2022） ......................................................................................... 31 工程技术学院（下次综合评估 2024） ......................................................................................... 34 联邦大学（下次综合评估 2022）—原巴拉瑞特大学 ............................................................................. 35 弗林德斯大学（下次综合评估 2026） ............................................................................................. 37 格里菲斯大学（下次综合评估 2025） ............................................................................................. 40 詹姆斯库克大学（下次综合评估 2021） ............................................................................................. 43 拉筹伯大学（下次综合评估 2026） ............................................................................................. 44麦考瑞大学（下次综合评审 2022 年）.....................................................................................46 墨尔本理工学院（下次评审 2025 年）.........................................................................................47 墨尔本理工学院 - 前身为北墨尔本 TAFE 学院（下次评审 2024 年）.............................................................48 莫纳什大学（下次综合评审 2023 年）.........................................................................................................49 默多克大学（下次综合评审 2025 年）.........................................................................................................54 巴布亚新几内亚理工大学（下次综合评审有待确定）.........................................................................55 理工学院西部 - 现为南大都会 TAFE，ACEPT（下次评审 2021 年）.........................................................................56 昆士兰科技大学（下次综合评审 2022 年）.............................................................................57 皇家墨尔本理工大学（下次综合评估 2026 年）......................................................................................................... 59 苏哈尔大学（下次综合评估 2024 年）.........................................................................................................64 南十字星大学（下次综合评估 2022 年）......................................................................................................... 65 南都会技术与继续教育学院，澳大利亚能源与工艺培训中心（ACEPT）（下次综合评估 2021 年）- 前身为挑战者技术学院 ............................................................................................. 66 斯威本科技大学（下次综合评估 2023 年）......................................................................................... 67 新南威尔士技术与继续教育学院（下次综合评估 2020 年）......................................................................................................... 71 昆士兰布里斯班技术与继续教育学院（下次综合评估 2021 年）- 前身为南岸理工学院 ................................................................................................................................ 72 南澳大利亚技术与继续教育学院（下次评估 2021 年） ........................................................................................................ 73 阿德莱德大学（下次综合评估 2022 年） ........................................................................................................ 74 巴拉瑞特大学（现为联邦大学） ............................................................................................................. 78 堪培拉大学（下次综合评估 2026 年） ............................................................................................................. 80 墨尔本大学（下次综合评估 2023 年） ............................................................................................................. 81 新英格兰大学（下次综合评估待定） ............................................................................................................. 84 澳大利亚新南威尔士大学（新南威尔士大学）（下次综合评估 2026 年） ............................................................................................. 2026) ..................90 纽卡斯尔大学（下次综合评估 2023）........................................................................92 昆士兰大学（下次综合评估 2022）........................................................................96 南澳大利亚大学（下次综合评估 2025）.........................................................................................100 南昆士兰大学（下次综合评估 2024）.........................................................................................103 阳光海岸大学（下次综合评估 2023）.........................................................................................108 悉尼大学（下次综合评估 2024）.........................................................................................................109 塔斯马尼亚大学（下次综合评估 2023）.........................................................................................................112 悉尼科技大学（下次综合评估2023）................................................................114 西澳大利亚大学（下次综合评估 2026 年）...................................................................................... 118 伍伦贡大学（下次综合评估 2023 年）........................................................................................ 120 维多利亚大学（下次综合评估 2026 年）......................................................................................................... 123 西悉尼学院 – TAFE（下次评估 2020 年）......................................................................................................... 125
Soren Madsen 通往天堂的阶梯标签 pdf - Weebly
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