Department of Health and Human Services Pathways Program – Matches high school students-through-recent professional degree graduates (e.g., PhD) to longer term internships and fellowships in the Federal Government (in and out of the NIH) https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-information/students-recent-graduates#url=intern
A. 预计项目将生成的科学数据类型和数量:本项目将从非酒精性脂肪性肝炎 (NASH) 驱动的肝细胞癌 (HCC) 小鼠模型中生成临床测量、表型特征、显微成像和转录组基因表达谱。将收集最多 50 只小鼠的数据,总共生成三个数据集。在本项目过程中将生成以下数据文件:• 临床和表型数据,包括动物性别、体重、特定器官重量、年龄和发育阶段、组织分析和疾病结果。• RNA 测序数据集,包括标准化转录本和基因水平表达计数。该数据集还将包括许多质量控制指标,包括总读取量、剪辑读取量、测序平台以及项目期间出现的任何其他相关指标。• 甲醛固定石蜡包埋组织切片的光学和共聚焦显微镜图像。
NIDDK咨询委员会的一个工作组正在制定健康差异和健康公平研究实施计划,以确定特定的研究需求和机会。利益相关者参与创新中心1型和2型糖尿病,以促进经历糖尿病与健康差异的社区和个人的参与。旨在改善来自种族和种族不足背景的1型糖尿病患者的糖尿病技术使用的临床试验。炎症性肠病(IBD)遗传学联盟的一个新阶段正在招募更多来自少数群体的参与者,从而更清楚地了解了遗传学如何与所有人群中的IBD风险相交。研究人员开发了一种潜在的诊断肾脏疾病的新方法,从而消除了种族作为变量,这是消除估计肾脏功能的健康差异的重要一步。一个新的联盟,将测试社区参与的干预措施,以消除或减轻结构种族主义在患有肾脏疾病的人的护理和结果中的影响。继续努力通过研究培训和职业发展计划促进多样化的生物医学劳动力。例如,帮助加速研究潜力(HARP)旨在为当前的NIDDK授予者提供机会和指导,尤其是来自不同背景的博士后学者和初级教师。
NIDDK 的研究任务包括一些影响美国人健康和生活质量的最常见、慢性和昂贵的疾病和状况。在我们庆祝 NIDDK 成立 75 周年之际,本报告回顾了过去 75 年来在理解和治疗国家最大的一些公共卫生挑战方面取得的惊人进展,包括糖尿病、肾脏疾病、消化系统疾病、肥胖症等。作为不断推进当前努力并展望未来成功的标志,本报告还描述了最近的研究进展和研讨会、正在进行的计划和活动以及参与临床研究的人员的个人故事,强调了 NIDDK 对推动科学和全民健康的持久承诺。
国家糖尿病与消化和肾脏疾病(NIDDK)的使命是支持和进行研究以打击糖尿病以及其他内分泌和代谢疾病;肝脏和其他消化系统疾病;营养疾病;肥胖;以及肾脏,泌尿科和血液学疾病。我们的研究所的使命包括影响美国的一些最长期,常见和昂贵的疾病和条件,以及其他不那么广泛但仍具有毁灭性的状况。这些疾病和条件中的许多人对健康差异的人口(例如种族和种族少数群体和服务不足的农村人口)造成了不成比例的负担,这强调了追求对健康公平研究的重要性。糖尿病在美国影响约3840万人,大大增加了许多严重并发症的风险,例如心脏病和肾衰竭。1估计慢性肾脏疾病(CKD)表明,约有3550万美国人受到影响。2 CKD,尤其是如果未发现的话,可以发展为需要透析或肾脏移植的不可逆肾衰竭。许多泌尿尿失禁,尿路感染和良性前列腺增生症等许多泌尿科疾病也很普遍。3种消化疾病,可能导致严重的并发症,从严重的疼痛到器官衰竭,估计占6640万个门诊护理就诊(例如,,到医生的办公室)和1670万住院治疗。4近42%的美国成年人和近20%的儿童和青少年患有肥胖症。5这是2型糖尿病的强大危险因素;脂肪肝病,包括非酒精性脂肪性肝炎;还有许多其他疾病。NIDDK范围内的囊性纤维化和其他遗传疾病不太常见,但其影响仍然很严重。在过去的研究投资中建立新的机会,NIDDK将继续支持有力的研究,以打击我们的使命中的疾病和疾病,以改善健康并挽救生命,在我们的研究战略计划6和以下优先级的指导下:维持一项有力的研究人员提出的研究人员,为研究人员提供的研究组合,支持PIVOTAL临床研究和知识的稳定的研究,并培训了稳定的研究人员的知识,并促进了新的调查局的知识,并培训了新的研究库,并培训了新的研究库,这些研究人员的知识和多样化的新闻库的范围是稳定的。通过宣传和沟通传播。
•K01 - 博士学位。 (非临床博士学位)提出基本或临床研究•K08 - M.D.提出基础研究•K23 - M.D.提出临床研究•K25 - 定量科学博士学位,提出生物医学研究•K99/R00 - 独立途径;非US
2。通过增强单个RAW数据集的AI RERVINESS来生成单个“ AI-Ready”数据集。此AI-Ready数据集必须在您的工作区工作空间的工作目录中以.CSV文件格式表示为单个矩形文件(即表格,电子表格或矩阵)。您可以使用R函数write.csv(dataset-name,“ file- name.csv”)来实现此目的。