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Óscar Llorca，CNIO，结构生物学项目，西班牙马德里 Rafael Fernández Leiro，CNIO，结构生物学项目，西班牙马德里 Eva Nogal
Óscar Llorca，CNIO，结构生物学项目，马德里，西班牙 Rafael Fernández Leiro，CNIO，结构生物学项目，马德里，西班牙 Eva Nogales，加利福尼亚大学伯克利分校，美国 作用于 DNA 和 RNA 的机器，分子机制视角 基本原理：细胞已经进化出复杂的大分子机器，能够应对在 DNA 复制、DNA 修复、RNA 加工、转录、翻译和其他 DNA 和 RNA 交易过程中操作核酸所涉及的挑战。低温电子显微镜与细胞和分子生物学、生物化学和生物物理学的结合，为我们对这些复杂且高度受调控的过程的理解提供了前所未有的进展。这次会议将汇集该领域的研究领袖，重点是整合结构、生物物理和生物化学研究，以确定大分子机器功能背后的分子机制，这些分子机器执行对细胞和生物体至关重要的核酸交易。
简历 - eva nogales
POSITIONS 07/21 – present Distinguished Professor of Biochemistry, Biophysics and Structural Biology, Molecular and Cell Biology Department, UC Berkeley 09/20 – 04/22 Co-director, Cal Cryo Facility, UC Berkeley 08/16 – 08/20 Head, Bay Area Cryo-EM Facility (BACEM), Berkeley Site 12/15 – present Senior Faculty Scientist, LBNL分子生物物理学和综合生物成像师。09/15 - 06/20 Head，Bioophysics and Bustical Biology Division，UC Berkeley MCB部门生物化学和结构生物学部。2022耶鲁大学保罗·西格勒奖2022年的访问学者，资助学者塞拉（C.访客教授（延迟到2022年）01/12 - 06/15 Biophysics研究生计划，加州大学伯克利分校01/10 - 01/14 Bioenergy/GTL与结构生物学部副主任，LBNL 11/08 - 11/15 lbnl Life Science Discripe，LBNL 11/15高级教师科学家LBNL，LBNL，LIFES Sciencess discience，06/06/06/06/06/06/07/06/ Biochemistry, Biophysics and Structural Biology, Molecular and Cell Biology Department, UC Berkeley 07/03 – 06/06 Associate Professor of Biochemistry and Molecular Biology, Molecular and Cell Biology Department, UC Berkeley 09/00 – present Investigator , Howard Hughes Medical Institute 07/98 – 10/08 Faculty Scientist, Life Sciences Division, LBNL 07/98 - 06/03分子和细胞生物学系生物化学和分子生物学助理教授，加州大学伯克利分子和细胞生物学系09/95 - 06/98，LBNL生命科学部，LBNL奖和尊敬的工作科学家，奖学金和荣誉2024年的荣誉医生。 2024年，西班牙女董事，高管，专业人士和企业家（Fedepe）的年度最佳职业女士（Fedepe）2024年奖学金女子启发女子基金会（西班牙）2023年肖生活科学与医学奖（与帕特里克·克雷默（Patrick Cramer）共享）2023年杰出访客奖章，由iocb，iocb，drague，drague，drague。
Hidir Selcuk Nogay和Hojjat Adeli*用于诊断自闭症谱系障碍（ASD）的机器学习（ML）
摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育无法治愈的疾病，在生命的早期遇到了较长的诊断时期。如果早期被诊断出，则可以通过尽早开始特殊教育来减少这种疾病的负面影响。机器学习（ML）是一种越来越普遍的技术，可以应用于ASD的早期诊断。本研究的目的是根据（a）基于（a）结构磁共振图像（MRI），（b）功能性MRI和（c）混合成像技术在过去十年中检查并提供对ML研究的全面最新综述。与参与者大量参与者的研究准确性相比，与参与者更少的人得出的结论是，需要进一步的大规模研究。对参与者年龄的检查表明，在年龄段的年龄范围内，自动诊断的自动诊断的准确性较高。mL技术预计将在未来几年对ASD的早期和快速诊断产生显着贡献，并在不久的将来为临床医生提供。本评论旨在促进这一点。