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如何引用本文Pham M，Caglayan A（2024年7月24日）对精神分裂症和抗精神病药的全面回顾为TRE
此外，认为基因组的大区域（> 50 bp）的稀有拷贝数变体（CNV）被认为与精神分裂症有关[36]。具体而言，已经发现，根据Stefansson及其同事[37] [37] [37]，发现已发现1q21.1（GJA8基因），15q11.2（CYPFIP1基因）和15q13.3（ChRNA7基因）的缺失与精神分裂症显着相关。CNS缺失22q11.2也与精神分裂症显着相关。Arioka等。最近通过诱导的多能干细胞证明了这种遗传缺失导致中脑内蛋白激酶R样内质网激酶（PERK）的表达降低。因此，这是该缺失个体的治疗选择的潜在目标[38]。
脑脊液中的谷胱甘肽氧化为肌萎缩性侧向硬化症中氧化应激的生物标志物Trong Khoa pham 1,2,3，Nick Verber
1 Sheffield转化神经科学研究所（Sitran），谢菲尔德大学，英国S10 2HQ Sheffield，Sheffield 385号。2 School of Biosciences, University of Sheffield, Sheffield, S10 2TN, UK 3 biOMICS Facility, Faculty of Science Mass Spectrometry Centre, University of Sheffield, Sheffield, S10 2TN , UK 4 Neuroscience Institute, University of Sheffield, Sheffield, UK 5 NIHR Sheffield Biomedical Research Centre 6 Nuffield Department of Clinical Neurosciences, Level 6 West Wing, John Radcliffe医院，牛津OX3 9DU，英国。7神经肌肉部，运动神经元疾病中心，皇后广场神经病学研究所，英国伦敦大学伦敦皇后神经病学研究所†这些作者对这项工作和共享作者共享同样贡献 *相应的作者身份 *相应的作者摘要背景：氧化压力是几种神经退行性疾病的关键特征，包括几种amyotrophicrophicrophicrophicrophicrophic the Redic seplal scleral（Als）。鉴定可靠的氧化应激生物标志物将有益于药物目标参与研究。方法：我们进行了公正的定量质谱法（MS）的分析，以衡量来自ALS患者队列的脑脊液（CSF）的蛋白质丰度和氧化的变化，并在两个时间点（相距四个月）在两个时间点（大约四个月）进行了疾病进展。此外，我们开发了一种敏感且有针对性的定量MS方法，以测量相同的CSF样品中的谷胱甘肽氧化态。结果：CSF的蛋白质组学分析揭示了ALS患者的几种蛋白质的丰度，包括Chit1，Chi3L1，Chi3L2和Col18a1的统计学意义，与两个时间点相比。与健康对照组相比，ALS的几种蛋白质氧化位点显着改变，ALS患者的总可逆蛋白氧化水平升高。鉴于谷胱甘肽氧化可能是氧化应激的有用的生物标志物，我们还测量了谷胱甘肽及其在同一样品中CSF中的氧化态。在两个时间点，ALS的总GSH（TGSH），GSSG水平和GSSG/GSH的比率明显高于健康对照组。在第一次访问中，与HC相比，ALS中TGSH，GSSG和GSSG/GSH的比例分别为1.33（P = 0.0215），1.54（P = 0.0041）和1.80（P = 0.0454）。在第二次访问中，这些值分别为1.50（p = 0.0143），2.00（p = 0.0018）和2.14（p = 0.0120）。此外，我们发现疾病持续时间之间的正相关直到第一次访问与总谷胱甘肽（TGSH），GSSG和GSSG/GSH比率。最后，两次访问时ALS患者的可逆氧化蛋白的总强度与GSSG/GSH的比率之间存在很强的正相关。结论：我们建议测量CSF中谷胱甘肽氧化水平可以作为分层生物标志物，以选择ALS患者进行抗氧化剂治疗，并是监测靶向氧化应激的治疗剂的治疗反应的方法。
书籍章节平均和时间分辨率的影响和影响对混合动力的充满活力，经济和技术问题的评估书籍章节基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与复杂性Huy Pham 1，Konstantin Egoro
书章基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与Complexity Huy Pham 1 , Konstantin Egorov 2 , Alexey Kazakov 3 and Semen Budennyy 3,4 * 1 Department of Computer Science, HSE University, Russia 2 AI for Medicine, Sber AI Lab, Russia 3 Applied Research Center, Sber AI Lab, Russia 4 New Materials Discovery Group, Artificial Intelligence Research Institute (AIRI), Russia *Corresponding Author: Semen Budennyy, Applied Research中心，俄罗斯莫斯科Sber AI实验室，于2023年10月26日出版，本书是Huy Pham等人发表的一篇文章的一章。在2023年7月在心血管医学的边境。（Pham H，Egorov K，Kazakov A和Budennyy S（2023）使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。正面。心脏。Med。10：1229743。 doi：10.3389/fcvm.2023.1229743）如何引用本书章节：Huy Pham，Konstantin Egorov，Alexey Kazakov，精液Budennyy。使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。in：心脏病学的主要档案。印度海得拉巴：录像。2023。©作者2023。本文根据创意共享归因4.0国际许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是原始工作被正确引用。
简历：Trung Pham，人工智能 - 机器学习首席科学家兼技术顾问
Pham 博士加入 FAA 前拥有超过 35 年的软件和人工智能经验。加入 FAA 之前，Pham 博士曾在科罗拉多州的美国空军学院 (USAFA) 担任学术教授，在计算机与网络科学系任教，并在美国空军 Cyberworx（网络安全创新中心）从事人工智能与机器学习应用的研究与开发，并在那里获得了美国最高机密安全许可。此前，他在休斯顿大学教授控制理论、人工智能和神经网络，并曾担任美国宇航局约翰逊航天中心的技术专家和工程师，从事空间站计划自动化与机器人领域的工作。他还曾在南美洲智利的塔尔卡大学担任客座教授和信息技术研究中心主任，教授计算机科学，并指导两个国家资助的研发项目，分别是 RFID 中嵌入双重加密的产品认证和物联网认证活动的数据挖掘。在智利期间，他获得了美国国务院的富布赖特基金资助，用于研究使用群体智能协调廉价无人机队探测森林火灾的项目。在职业生涯早期，Pham 博士曾担任 Seiscom Delta United 和 AMF GeoSpace 的工艺工程师，负责能源领域石油勘探的地震信号处理。
SPIE 论文集 - Vung Pham
美国陆军设想在拥挤、竞争激烈的环境和多域战中作战并取得胜利，而网络中心战 (NCW) 的革命性能力是必不可少的。NCW 的特点是地理上分散的部队能够获得高水平的共享战场空间感知，通过自主将人员、平台、武器、传感器和决策辅助设备连接到一个网络中，可以利用这种感知来实现战略、战役和战术目标。未来的战场网络将产生大量数据，其数量可能超出数量。在多域战中，特别需要基于极不确定环境下大量异构、稀疏、嘈杂和定义不明确的数据的实时决策新技术。此外，人类有时已经完全适应了传感技术带来的信息。因此，建立在庞大信息源网络上的指挥架构更容易受到潜在的灾难性机器与人决策冲突的影响，也容易受到包括对手的欺骗、干扰和遮蔽在内的网络威胁，最终可能导致决策失败。在本文中，研究人员介绍了基于人工智能的概念化可视化分析框架的验证结果。研究人员的最终目标是将成熟的技术整合到本地指挥部和全球物流中心的态势感知技术中，以便在远征多域环境中对航空平台和自主系统进行有效的后勤指挥和控制。关键词：网络中心战、实时决策、人工智能、机器学习、网络安全、可视化分析、态势感知、状态感知系统、基于条件的维护、零维护、物流