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第十一届鱼类寄生虫国际研讨会...
9:15 - 9:30 Hupalo - 寄生虫 eDNA Přikrylová - 观赏鱼的寄生虫 9:30 - 9:45 Oliva - 寄生虫回流？ Bott - 蓝鳍金枪鱼上的 Cardicola 9:45 - 10:00 Scholz - 被忽视的绦虫北美 10:00 - 10:30 咖啡休息 (Patio Central, CCU) 时间 房间 1. 生物多样性 (一般, 绦虫) 主席: Anindo Choudhury
模拟地质复杂含水层系统中国家规模的地下水动力学：exippl
Natacha B. B. Bernier A， *，Mark Hemer B，Nobuhito Mori C，Christian M. Oleksander Huizy，Jennifer L. Irish M，Kirezci N的Ebru，Nadao Kohno，Jun-Whan Lee P，Jun-Whan Lee P，Kathleen LMartha Marcos S，Reza Marsooli S，Ariadna Oliva U，Menendez Menendez，Moghimi Saeed AB，Val Swail，Tomoya C
引用：Oliva A、Altamura G、Nurchis MC 等人。评估算法和人工智能的潜力，以更安全、更快捷的药物管理颠覆患者初级保健：系统评价方案。BMJ Open 2022；12：e057399。doi:10.1136/bmjopen-2021-057399
摘要 简介 在初级保健中，家庭医生和全科医生的门诊就诊中几乎有 75% 涉及继续或开始药物治疗。由于门诊患者在无人监控的情况下使用了大量药物，因此由于用药或处方错误而导致不良事件的潜在风险远高于医院环境。人工智能 (AI) 应用可以通过改进错误检测、患者分层和药物管理来帮助医疗保健专业人员负责患者安全。目的是研究 AI 算法对初级保健环境中药物管理的影响，并将 AI 或算法与标准临床实践进行比较，以确定技术支持可以带来更好结果的药物领域。方法与分析 从开始到 2021 年 12 月，将通过查询 PubMed、Cochrane 和 ISI Web of Science 进行文献的系统评价和荟萃分析。主要结果是通过 AI 应用减少用药错误。搜索策略和研究选择将根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目以及人群、干预、比较和结果框架进行。将采用非随机对照试验的观察队列和横断面研究的质量评估工具以及美国国立卫生研究院的随机对照试验的对照干预研究的质量评估来评估纳入研究的质量。道德与传播 由于不涉及人类，因此不需要正式的伦理批准。结果将通过同行评审的出版物广泛传播。
微生物群 - 斯蒂尼诺 - 塞伯罗连接
富含蔬菜，水果，全谷物，豆类，坚果，种子，橄榄油和鱼类的饮食，少量的红肉和加工食品，还可以帮助缓解抑郁症，除了改善SII 12,13患者的肠道和心理症状外，还可以减轻药物11的额外好处。 div>
年度学生研究、学术和创意活动研讨会
物理和数学科学 Oliva Spanish 应用数学理学士，生物信息学辅修 探索蛋白质的内在属性与蛋白质降解率之间的关系 导师：Jamil Momand Sudheendra Gamoji 博士 物理学硕士 使用黑体辐射减少 U GO 望远镜的镜头畸变 导师：Marina Mondin 博士 Matthew Tang 化学硕士 揭示光活性金属有机框架在有机硫化物光催化氧化中的结构-性能关系 导师：Yangyang Liu 博士
Marti-Renom，CV 1/23 2/6/24
我的博士学位使用分子动力学模拟涉及研究蛋白质折叠和在教授的监督下展开的工作。Karplus，Oliva和Avilés。 这导致了洛克菲勒大学的博士后奖学金，后来我成为萨利实验室的研究助理。 接下来，我搬到了旧金山，在那里我是UCSF的助理兼职教授。 在那里，我的研究重点是使用统计和进化来研究蛋白质及其复合物，我为建模器计划的开发和集成建模平台（IMP）做出了贡献。 我在UCSF的时间还包括成为结构性基因组学计划的三项NIH研究补助金的关键成员，并共同制定了热带疾病倡议，这是一个开源的热带疾病的开源药物发现项目。 我在UCSF的经验帮助我发展了领导能力，并对结构计算生物学有了更广泛的了解。Karplus，Oliva和Avilés。这导致了洛克菲勒大学的博士后奖学金，后来我成为萨利实验室的研究助理。接下来，我搬到了旧金山，在那里我是UCSF的助理兼职教授。在那里，我的研究重点是使用统计和进化来研究蛋白质及其复合物，我为建模器计划的开发和集成建模平台（IMP）做出了贡献。我在UCSF的时间还包括成为结构性基因组学计划的三项NIH研究补助金的关键成员，并共同制定了热带疾病倡议，这是一个开源的热带疾病的开源药物发现项目。我在UCSF的经验帮助我发展了领导能力，并对结构计算生物学有了更广泛的了解。
2022 年通用注册文件 | Atos
首先，2023 年对 Atos 来说将是激动人心的一年。我完全相信 �ourdine Bihmane、Diane Galbe 和 �hilippe Oliva 能够实施公司的新战略方向，并祝他们一切顺利。董事会和我相信这是 Atos 的正确方向，它将让两家公司在未来取得成功。未来实体的建设将确保它们继续合作、共同创新、共同交付并将未来置于战略伙伴关系中。双方都将拥有一批技术精湛的专家，他们的能力在业内名列前茅。2022 年的不确定性可能会在 2023 年加剧。由于内战或通货膨胀，我们的气候、地缘政治和国内局势不稳定，这将推动并要求必要的适应和敏捷性。
Cortical networks of dynamic scene category representation in the human brain
视觉神经科学的主要目的是阐明人脑在自然场景中如何代表各种信息。对场景感知的行为研究表明，人类将场景归类为更有效地处理视觉场景中的大量信息（Greene＆Oliva，2009; Konkle，Konkle，Brady，Alvarez，＆Oliva，＆Oliva，＆Oliva，2010; Rousselet，Joubert，＆Fabre-Thorpe，2005年）。因此，场景类别上的信息可能在皮质上表示。与这一概念一致，以前的神经影像学研究表明，视觉场景的类别可以在基于血液氧气水平（大胆的）响应（大胆的）响应中的有限数量的基本类别（例如，海滩，森林，山脉）之间进行分类。 OPA), object-selective lateral occipital complex (LO), and anterior visual cortex ( Epstein & Morgan, 2012 ; Jung, Larsen, & Walther, 2018 ; Walther, Caddigan, Fei e Fei, & Beck, 2009 ; Walther, Chai, Caddigan, Beck, & Fei e Fei, 2011 ).这些研究中的一种常见方法是将视觉场景定义为几个非重叠类别。然而，自然场景可能显示出不同程度的统计相关性，并且在几个不同的类别下可能会表征现实世界的场景。此外，由于这些研究使用了静态场景，因此它们没有必要的工具来证明人类大脑中的动态场景类别是如何代表的。Stansbury等。要检查自然场景类别的统计数据，最近的一项研究（Stansbury，Naselaris和Gallant，2013年）使用了数据驱动的算法来采购广泛的场景，其中还考虑了这些类别之间的潜在相似性。在这种方法中，将每个场景类别定义为在自然场景中出现的大量组成对象的存在概率列表。一旦算法学习一组类别，就可以根据场景中的对象来推断给定场景属于每个学到的类别的可能性。据报道，与基于一些经常出现在提出的自然图像中经常出现的诊断对象的存在相比，与替代模型相比，经典面部和场景选择区域中单素大胆响应的预测得到了改进的预测（Stansbury et al。，2013年）。此结果提高了对象共发生统计构成场景的基础的可能性。通过其组成对象定义了静态场景的类别，并着重于经典场景选择区域中的类别响应，例如许多先前关于场景代表的研究（Epstein＆Morgan，2012; Jung et al。，2018; Walther等，2009，2011，2011; Jung et al。，2018; Jung et al。然而，最近的几项研究表明，大部分前视觉皮层可能是通过对视觉场景中的动作进行差异调整来组织的（Tarhan＆Konkle，2020;CáUkur，Huth，Huth，Nishimoto和Gallant，2016年）。实际上，现实世界的场景包含对象和动作之间的动态影响（Greene，Baldassano，Esteva，Beck，Beck，＆Fei E Fei，