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遗传学中的人工智能
人工智能 (AI) 是指在设计为像人类一样思考和学习的机器人中模拟人类智能。AI 正在创造一个前所未有的世界。通过应用 AI 来完成原本需要很长时间的工作，人类有机会改善我们的星球。AI 在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI 是创建新假设和帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI 的发展为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响人类。药物开发和发现在很大程度上取决于 AI 和机器学习 (ML) 技术。遗传学也不例外，因为 ML 和 AI 预计将对人类体验的几乎每个方面产生影响。AI 极大地帮助了各种生物医学疾病的治疗，包括遗传疾病。在基础和应用基因研究中，深度学习（一种高度通用的 AI 分支，可以实现自主特征提取）正得到越来越多的利用。在这篇评论中，我们介绍了 AI 在遗传学中的广泛当前用途。人工智能在遗传学领域具有巨大的潜力，但由于缺乏对伴随而来的困难的了解，它在未来在这一领域的发展可能会受到阻碍，这些困难可能会掩盖对患者的任何潜在好处。本文探讨了人工智能在推进精准遗传病治疗方面的潜在意义，简要介绍了其在遗传临床护理中的应用，研究了遗传学中现有的许多人工智能和机器学习用途，为临床医生提供了这些技术关键方面的入门知识，并对人工智能在遗传疾病中的潜在未来应用进行了预测。
遗传学中的人工智能
在机器人中对人类智能的模拟，旨在像人类一样思考和学习的机器人被称为人工智能（AI）。AI正在创造一个从未见过的世界。通过应用AI来做可能需要很长时间的工作，人类就有机会改善我们的星球。AI在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI是创建新假设并帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI的开发为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响了人类。药物开发和发现在很大程度上取决于AI和机器学习（ML）技术。遗传学并不是这种趋势的例外，因为预计ML和AI几乎对人类体验的各个方面都有影响。AI在包括遗传疾病在内的各种生物医学疾病的治疗方面有了显着帮助。在基本和应用基因研究中，深度学习 - AI的高度用途分支，可以启用自主特征提取 - 越来越多地被利用。在这篇综述中，我们涵盖了AI在遗传学中的当前用途。AI在遗传学领域具有巨大的潜力，但是由于缺乏有关伴随的困难可能掩盖患者可能受益的困难的知识，因此将来它在这一领域的发展可能会受到阻碍。本文研究了AI在推进精确遗传疾病治疗方面的潜在意义，可以窥视其在遗传临床护理中的使用，研究了许多现有的AI和ML在遗传学中的使用，为这些技术的关键方面提供了临床医生的启动，并预测了AI在遗传疾病中的潜在应用。
遗传学中的人工智能
在机器人中对人类智能的模拟，旨在像人类一样思考和学习的机器人被称为人工智能（AI）。AI正在创造一个从未见过的世界。通过应用AI来做可能需要很长时间的工作，人类就有机会改善我们的星球。AI在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI是创建新假设并帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI的开发为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响了人类。药物开发和发现在很大程度上取决于AI和机器学习（ML）技术。遗传学并不是这种趋势的例外，因为预计ML和AI几乎对人类体验的各个方面都有影响。AI在包括遗传疾病在内的各种生物医学疾病的治疗方面有了显着帮助。在基本和应用基因研究中，深度学习 - AI的高度用途分支，可以启用自主特征提取 - 越来越多地被利用。在这篇综述中，我们涵盖了AI在遗传学中的当前用途。AI在遗传学领域具有巨大的潜力，但是由于缺乏有关伴随的困难可能掩盖患者可能受益的困难的知识，因此将来它在这一领域的发展可能会受到阻碍。本文研究了AI在推进精确遗传疾病治疗方面的潜在意义，可以窥视其在遗传临床护理中的使用，研究了许多现有的AI和ML在遗传学中的使用，为这些技术的关键方面提供了临床医生的启动，并预测了AI在遗传疾病中的潜在应用。
遗传学中的人工智能
人工智能 (AI) 是指在设计为像人类一样思考和学习的机器人中模拟人类智能。AI 正在创造一个前所未有的世界。通过应用 AI 来完成原本需要很长时间的工作，人类有机会改善我们的星球。AI 在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI 是创建新假设和帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI 的发展为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响人类。药物开发和发现在很大程度上取决于 AI 和机器学习 (ML) 技术。遗传学也不例外，因为 ML 和 AI 预计将对人类体验的几乎每个方面产生影响。AI 极大地帮助了各种生物医学疾病的治疗，包括遗传疾病。在基础和应用基因研究中，深度学习（一种高度通用的 AI 分支，可以实现自主特征提取）正得到越来越多的利用。在这篇评论中，我们介绍了 AI 在遗传学中的广泛当前用途。人工智能在遗传学领域具有巨大的潜力，但由于缺乏对伴随而来的困难的了解，它在未来在这一领域的发展可能会受到阻碍，这些困难可能会掩盖对患者的任何潜在好处。本文探讨了人工智能在推进精准遗传病治疗方面的潜在意义，简要介绍了其在遗传临床护理中的应用，研究了遗传学中现有的许多人工智能和机器学习用途，为临床医生提供了这些技术关键方面的入门知识，并对人工智能在遗传疾病中的潜在未来应用进行了预测。
热固化热固性弹性体的嵌入式 3D 打印以及流变学和机器路径的相互依赖性
聚醚醚酮 (PEEK) 可直接打印成高性能部件。[1–5] 然而，仍有大量材料难以适应 3D 打印。例如，热固化的热固性材料（如环氧树脂和有机硅）因其机械性能、耐化学性和热稳定性的结合而广泛应用于许多应用中。[6] 然而，这些聚合物通常是双部分系统，必须混合，然后需要几分钟到几小时才能交联并完全固化。这些热固性材料会长时间保持液态，因此很难进行高保真度的 3D 打印，因为它们会流动并且不会保持其预期的几何形状。基于挤出的直接油墨书写 (DIW) 已经成功打印了环氧树脂和有机硅等热固性材料，但通常需要修改油墨成分和流变性以使其具有触变性，或使已经具有触变性，以允许在空气中打印。 [7,8] 此外，DIW 面临着与相关熔融沉积成型 (FDM) 类型方法相同的几何约束，例如悬垂结构和独立结构如果不使用支撑材料则难以打印。这些对可用于 3D 打印的材料和几何形状的限制严重限制了使用慢固化液体预聚物和软材料制造部件的复杂性。自由形式可逆嵌入 (FRE) 3D 打印是一种最近开发的技术，用于打印软质和液体材料并克服了这些挑战。[9] FRE 和相关的嵌入式 3D 打印技术首次由 Feinberg 和 Angelini 团队于 2015 年在不同的论文中描述，涉及将预聚物挤压到具有屈服应力的微凝胶基支撑浴中。 [10,11] 与将细丝挤出到平台上的典型 FDM 方法不同，在 FRE 中，所选材料（通常称为墨水）直接挤出到支撑槽中并固定到位，直到固化。支撑槽还大大减少了重力的影响，并且通常不需要任何额外的打印支撑结构。尽管有这些优势，但 FRE 工艺仍然存在独特的挑战
塞多纳/佛得角山谷 2025 年冬季 1 月 27 日至 3 月 14 日
#C 会员欢迎会（Zoom） 周二，1/21 • 2-3:15 • 免费 1 次会议 • Zoom • OZ-403-W25 主持人：会员参与 您知道 OLLI 不仅仅是一个教室吗？无论是新会员还是老会员，加入我们了解所有 OLLI 优惠、如何参与以及结识新朋友。了解停车和寻找教室等重要细节！我们的会员欢迎会将揭示这些问题以及更多问题的答案。#E 了解有关主持的更多信息 周三，1/29- • 1-3 • 免费 1 次会议 • Sedona Center-28 • OS-405-W25 主持人：Charlie Blum、Leslie James 该研讨会面向准备开始探索 OLLI 主持世界的新主持人，以及可能想要尝试新事物的经验丰富的主持人。我们将讨论如何计划面对面和在线课程，并重点介绍简单的提案流程、可用的工具和支持。 Munch & Learn：再生农业 周四，1/30 • 12:30-1:45 • 免费 #F 亲自到场 • Verde Campus Bldg M-137 • OV-406-W25 #G • Zoom • OZ-407-W25 主持人：Shri Srikanth、Rodolfo Martinez Morales Morales 博士致力于农业发展，他在作物和土壤科学以及生态学方面的综合教育将研究和推广扩展到植物和土壤生态学、再生农业和可持续景观等领域。他是圣克鲁斯县的推广主任，正在制定一项将再生农业与生态修复相结合以加强小规模农业的战略。边吃边学：红岩的好莱坞风情 周四，2/6 • 12:30-1:45 • 免费 #H 现场 • Verde Campus Bldg M-137 • OV-408-W25 #I • Zoom • OZ-409-W25 主持人：Shri Srikanth、Patrick Schweiss 塞多纳国际电影节执行董事 Patrick Schweiss 机智敏锐、举止迷人，他将带您一窥幕后电影信息以及电影节的特别活动，让您感到欣喜。您将了解电影节的免费研讨会以及如何与行业专业人士和名人嘉宾见面。您将获得所有最新消息，因为电影节将好莱坞风情带到了红岩乡村！
志愿者捐款近 28.5 万美元，在仪式上获得认可
美国陆军医学研究与发展司令部于 4 月 4 日至 6 日在马里兰州德特里克堡举办了第二届年度能力日活动。此次活动旨在突出该司令部在支持和扩大军事医学范围方面发挥的关键作用，吸引了来自美国国防部、联邦政府各部门和各种私营部门实体的 200 多人参加，进行了一系列广泛而身临其境的科学演讲和引人入胜的产品演示。“这次活动的目的是让每个人都了解我们一直在做的事情，”MRDC 和德特里克堡指挥官托尼·麦昆准将谈到活动的总体目标时说。“我们试图关注的关键事情之一是不要打上一场冲突。相反，我们的目标是创造、开发和获取工具，以帮助我们打下一场战斗，应对下一个威胁。”此次活动的主要重点是 MRDC 累积努力的实际应用，与会者有机会了解各种现有和新兴的医疗设备和解决方案，以及上述物资的采购和开发途径。在上午与指挥领导层进行讨论之后（讨论主要集中在 MRDC 的目标、范围和影响），与会者观看了一系列实战场景，这些场景展示了下一代战场医疗技术。其中一个场景正式称为“医疗机器人团队”演习，其中有一只机器狗（其开发人员将其命名为“Spot”）与一名人类士兵一起为战场伤员提供医疗护理。在课程的后期，在一个规模较小、更亲切的环境中，与会者有机会与 MRDC 所有七个附属实验室的士兵和科学家就许多不同主题进行交流。 “创新是如此令人惊叹，”空军医疗准备局战略与生命周期部门负责人杰里米·布拉斯韦尔中校说。“在我之前的部署中，我们总是想知道我们什么时候才能达到这种现代化水平。现在我们做到了——我亲眼目睹了这一切。”在此次活动中，战士保护、性能和弹性的概念成为焦点，MRDC 的子
志愿者贡献近 285K，在仪式上获得认可
美国陆军医学研究与发展司令部于 4 月 4 日至 6 日在马里兰州德特里克堡举办了第二届年度能力日活动。此次活动旨在突出该司令部在支持和扩大军事医学范围方面发挥的关键作用，吸引了来自美国国防部、联邦政府各部门和各种私营部门实体的 200 多人参加，进行了一系列广泛而身临其境的科学演讲和引人入胜的产品演示。“这次活动的目的是让每个人都了解我们一直在做的事情，”准将说道。MRDC 和德特里克堡指挥官 Tony McQueen 将军谈到了此次活动的总体目标。“我们试图关注的关键事项之一是不要打最后一场冲突。相反，我们的目标是创造、开发和获取工具，以帮助我们打下一场战斗，应对下一个威胁。”此次活动的主要焦点是 MRDC 累积努力的实际应用，与会者有机会了解各种当前和新兴的医疗设备和解决方案，以及上述物资的采购和开发途径。经过上午与指挥领导层的讨论——会谈主要集中在 MRDC 的目标、范围和影响——与会者观看了许多实景战斗场景，其中展示了下一代战场医疗技术。其中一个场景正式称为“医疗机器人团队”演习，其中有一只机器狗（其开发人员将其命名为“Spot”）与一名人类士兵一起为战场伤员提供医疗护理。在该计划的后期，在一个规模更小、更人性化的环境中，与会者有机会与来自 MRDC 所有七个附属实验室的士兵和科学家就许多不同主题进行交流。“这种创新太神奇了，”空军医疗准备局战略和生命周期部门负责人 Jeremy Braswell 中校说道。“在我之前的部署中，我们一直在想什么时候才能达到这种现代化水平。现在我们就在这里——我亲眼目睹了这一切。”此次活动期间，作战人员防护、性能和弹性概念成为焦点，MRDC 副主席
使用机器学习预测学生的位置...
4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。 本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。 它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。 通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。 从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。 此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。 这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。 在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。 关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I. 但是猜怎么着？4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I.但是猜怎么着？使用的数据集有2966个记录，这些记录是从Kaggle和其他各种来源收集的，或者手动收集并转换为CSV文件进行此分析。简介放学后着陆是学生的一个非常重要的时刻。这就像他们所有辛勤工作的最终测试！通常，老师看成绩和论文，以查看学生是否适合公司。现在有一种新的方式，类似于巫术的壮举，可以猜测学生是否会被录用。它使用称为机器学习（ML）的超级智能计算机和程序。本研究论文就像一个侦探故事，弄清楚哪些ML程序是最好的猜测学生是否会找到工作的方法。我们将比较不同的方法，并查看哪种作用最顺利。我们还将窥视窗帘后面，看看这些程序用来做出猜测的线索。这些线索（称为功能）可能是在测试中成绩，学生在学校学科的表现，甚至他们从事课堂外的特殊项目。
引用Zhang Q，Wang H，Tian Y，Li J，Xin Y和Jiang X（2024）Mendelian随机分析，以研究口服和Oropha中的肠道微生物组
头颈癌是全球第六个最常见的癌症（Warnakulasuriya，2009年），口服和口咽癌是最常见的亚型。烟草和酒精消耗（Hashibe等，2009），人乳头瘤病毒（HPV）感染（Ang等，2010）和特定的性行为（Heck等，2010）已被认为是口腔和口腔和口腔咽部癌症癌症危险因素。最近，人们对癌症与微生物组之间的联系越来越多。特别是，在肠道微生物组中已经观察到癌症相关的生物标志物（Cullin等，2021）。肠道菌群是肠道中存在的细菌种类的集合。肠道微生物在肿瘤中的作用可以分为局部和远端角色（Matson等，2021）。除了特异性肠道微生物在局部致癌作用中具有的重要作用外，肠道微生物还可以改变宿主的整体免疫系统，从而导致癌症（Castellarin等，2012; Amieva and Peek，2016）。肠道微生物与肠上皮之间存在天然的解剖屏障，主要由分泌肠道粘液的杯状细胞组成（Kim和Ho，2010）和产生抗菌肽的细胞（Salzman等人（Salzman et al。，2007））。因此，肠道微生物与免疫系统之间的接触受到限制。但是，特定的微生物会影响肠道屏障的完整性。益生菌调节免疫系统是一种潜在的抗肿瘤策略（Vétizou等，2015）。当这种完整性被破坏时，癌的数量越来越多，通过受损的肠道障碍循环（Rajagopala等，2017）；此外，诱导了炎症或免疫抑制，在促进癌症中起间接作用（Yu and Schwabe，2017）。An example illustrating this distal role is that the gut microbiota can promote hepatocellular carcinoma and pancreatic cancer growth/progression/invasion and metastasis, which contain no known microbiome, by elevating cancer- promoting in fl ammatory microbial-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides ( Dapito et al., 2012 ; Ochi et al., 2012 ).肠道微生物可以通过调节肠上皮屏障的原发性和继发性淋巴机构来调节免疫力，从而影响肿瘤微环境（Gopalakrishnan等，2018）。先前已经报道了肠道微生物与肠肿瘤敏感性之间的关联（Yachida等，2019）。肠道微生物群已被证明通过调节免疫细胞功能，影响炎症反应，调节免疫耐受性（Zhou等，2021）和产生代谢物（Zhang等，2019）。然而，肠道菌群与肠胃外肿瘤（尤其是口咽和口服癌症）之间的因果关系尚不清楚。Mendelian随机化（MR）是一种统计方法，用于根据工具变量（遗传变异）评估暴露与结果之间的因果关系，可以看作是随机对照试验（RCT）的自然类似物。因此，我们旨在研究肠道菌群是否与口服和与传统的黄金标准RCT相反，参与者根据其基因型分配，从而减少了反向因果关系和混杂因素（例如道德和社会经济因素）的影响。