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副本：carl/richa^d；麦卡蒂/丹；杰菲；悬崖
我和安·巴顿谈过，她提醒我，大约 6 年前，您同意担任主讲人，但参议院却将您困在华盛顿，这对您来说并不好。安·巴顿不得不在最后一刻从百慕大的一次会议中请来托尼·奥赖利，以便您的照片出现在节目中等等。
电梯音乐作为奖励艾莉·豆艾布拉姆斯（Ellie Bean Abrams）1,2,3*的定量表征的工具
虽然某些音乐流派和歌曲广受欢迎，但音乐听众仍然会发现有意义或情感的音乐，即使在具有类似音乐培养的人中，也有很大的变化。有趣的是，有一种西方流派旨在吸引最小的关注并引起轻度的情感反应：电梯音乐。在一系列的行为实验中，我们表明电梯音乐始终引起低调和惊喜。参与者报告说，电梯音乐不如流行流派的音乐令人愉悦，即使参与者不经常听取比较类型。参与者还报告了电梯音乐是熟悉的，即使他们以前没有明确听到过介绍的歌曲。惊人的计算和行为度量进一步表明，电梯音乐比其他知名流派更令人惊讶，因此更可预测。此外，与原始同行相比，流行歌曲的电梯音乐封面被评为令人愉悦，令人惊讶和引起的。最后，我们使用电梯音乐作为概念验证生理实验中自我选择的奖励歌曲的控制。我们的结果表明，电梯音乐在西方音乐听众中始终如一地引起情感反应低，这使其成为研究音乐新颖，愉悦和惊喜的独特刺激。
情节扭曲：当RNA证据挑战我们对DNA结果的期望时，Alexandra Richardson，MS； Terra Brannan，博士； Colin Young博士； Marcy Richa
情节扭曲：当RNA证据挑战我们对DNA结果的期望时，Alexandra Richardson，MS； Terra Brannan，博士； Colin Young博士； Marcy Richardson博士； Carrie Horton，MS-CGC； Heather Zimmermann，博士背景：配对的DNA和RNA测试（DGT-RGT）通过检测位于标准的下一代序列（NGS）捕获以外的剪接变体和提供变体分类中的证据范围来提高DNA结果的准确性。DGT-RGT的另一个好处是识别导致意外或非常规剪接事件的变体。在这里，我们提出了一个变异级别的病例系列，该病例序列突出了通过DGT-RGT在一个临床诊断实验室中鉴定出的意外RNA发现。变体呈现：变体1-NF1 C.888+2T> C会影响剪接供体部位内的规范位置，从而根据当前ACMG指南将其分类为病原（LP）。最近的研究表明，+2位置的T> c取代能够在某些基因组环境中产生野生型转录本。DGT-RGT并未确定与该变体相关的明显异常剪接，这与载体中缺乏神经纤维瘤病一致。变体2- BRIP1 c.727a> g（p.i243v）是中期错义变化，在硅剪接站点中，该算法预测了创建强大的de从头供体站点。RNA研究证实了这种新型供体部位的使用，但出乎意料地表明，外显子内的现有隐性受体位点同时被激活，从而有效地在外显子内产生了伪内龙。在计算机剪接算法中预测了新型U2受体位点的创建。变体3＆4 NF1 C.5750-184_5750-178 duptttcttc和atm c.3480g> t（p.v1160v）分别是内含子和同义中的中性和同义性中性变化。RNA测试确定了使用远处的隐性受体部位引起的异常转录本。这两个变体都会增加神秘受体上游隐秘的多吡啶氨酸段中的嘧啶含量。多嘧啶界是受体剪接位点识别中的重要组成部分，但据我们所知，尚未据报道隐性多吡啶氨酸裂纹激活作为异常剪接的机制。变体5＆6 -BRCA2 [C.6816_6841+1534DEL1560; c.6762delt]和APC c.1042c> t（p.R3248*）预计由于过早终止密码子（PTC）而导致无义介导的衰减（NMD），因此根据ACMG指南将其归类为致病性。然而，RNA测试表明，这些变体引起了框架内的剪接事件，从而去除了PTC，这一发现与载体中相关的基因 - 疾病表型不存在一致。变体7- lztr1 c.2232g> a（p.a744a）是一种高频同义词，位于内含子的下游，它通过毫无常见的U12剪接体剪接。RNA测试表明，新型U2受体位点经常与现有的上游，隐秘的U2供体站点一起使用，但仅在某些个体中。其他具有低级异常剪接的概率对于弱化隐秘的U2供体部位的常见多态性是纯合的。结论：据我们所知，这是影响内含子的U2/U12-身份的单个核苷酸变化的第一个例子，它也例证了转录组中的个体变异性。
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b'l学院提名的Shishir Shrotriya博士，发展中国家的研究和信息系统（RIS）和新德里的海上经济与连通性中心负责人，代表Insa代表INSA，代表Insa博士在俄罗斯的Moscow，在俄罗斯莫斯科夫（Moscow）举行的俄罗斯（Moscow），从5月29日至30年5月29日，在俄罗斯举行了2024年5月29日，俄罗斯的融合。会议中的科学院。
b'l学院提名的Shishir Shrotriya博士，《发展中国家研究与信息系统的教师》（RIS）和新德里的海上经济与连通中心负责代表团的变化是由于俄罗斯科学院在会议上的修改所纳入的。
单次就诊牙髓病治疗：高效实践还是仅仅节省时间的策略？
1 印度哈里亚纳邦巴哈杜尔加尔 PDM 牙科学院与研究中心口腔医学、诊断与放射学系教授。 wadhawanricha1@gmail.com 2 印度中央邦博帕尔 RKDF 牙科学院与研究中心牙髓病学与保守学系高级讲师 devanshisharma7@gmail.com 3 印度中央邦萨加尔 32 Pearls 牙科诊所牙髓病学顾问。 poorvabain19@gmail.com 4 印度马哈拉施特拉邦孟买政府牙科学院与医院牙科外科医生。 vaidehipjoshi01@gmail.com 5 印度中央邦瓜廖尔地区医院牙髓病学与保守学系。 alavania1@gmail.com 6 印度中央邦瓜廖尔牙科教育与高级研究学院dr.pragyasingh10@gmail.com 通讯作者 - Richa Wadhawan 博士电子邮件: wadhawanricha1@gmail.com
以患者为中心的观点和未来的指示...
在AI驱动的TeleDentistry中Richa Kaushik 1，＃， *，Ravindra Rapaka 2，＃1 Wayne State University，Michigan，密歇根州底特律2号，康涅狄格州2号，康涅狄格州斯托尔斯大学，康涅狄格州康涅狄格州＃这些作者对这项工作 *相互贡献 *相应的作者 *电子邮件：Richakaushik@wayne.edu提交：2024年11月27日；修订：2024年12月29日；接受：2024年12月29日；出版：2024年12月31日。引用：Kaushik R，RapakaR。发现2024; 12（4）：E199。doi：10.15190/d.2024.18摘要此范围审查调查了AI将AI的整合到远程机构中，重点是以患者为中心的观点和未来的方向。远程医疗性在199年的大流行时期迅速发展，通过数字通信技术提供了远程牙科护理。AI的引入使诊断更加精确，治疗计划更加个性化，并且过程更有效，并且还使牙科服务更加有效地供应贫困。AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。 尽管有优势，但仍然存在许多挑战。 这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。 在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。 未来AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。尽管有优势，但仍然存在许多挑战。这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。未来此外，在大规模的临床环境和成本效益评估中未验证AI驱动的远程遗传学，从而破坏了可扩展性。本评论确定了现有研究的差距，并为以患者为中心的应用程序提供指导，以进一步促进牙医，计算机科学家，伦理学家和决策者之间提高透明度，AI教育和跨学科合作。
参考引起的多能干细胞系，用于大...
A reference induced pluripotent stem cell line for large-scale collaborative studies Authors and affiliations: Caroline B. Pantazis 1* , Andrian Yang 2-5* , Erika Lara 1* , Justin A. McDonough 6* , Cornelis Blauwendraat 1,7* , Lirong Peng 1,8,9* , Hideyuki Oguro 6,10 , Jitendra Kanaujiya 6,10 , Jizhong Zou 11 , David Sebesta 12 , Gretchen Pratt 12 , Erin Cross 12 , Jeffrey Blockwick 12 , Philip Buxton 12 , Lauren Kinner-Bibeau 12 , Constance Medura 12 , Christopher Tompkins 12 , Stephen Hughes 12 , Marianita Santiana 1 , Faraz Faghri 1,7,8 , Mike A. Nalls 1,7,8，Daniel Vitale 1,7,8，Shannon Ballard 1,7,8，Yue A. Kirwan 4,5，Venkat Pisupati 5,14，Steven L. Coon 15，Sonja W. Scholz 16,17，Theresa Priebe 18，MiriamÖttl18，Jian Dong 18，Marieke Meijer 18，Lara J.M.Janssen 18，Vanessa S. Lourenco 18，Rik van der Kant 18,19，Dennis Crusius 20，Dominik Paquet 20,21，Ana-Caroline Raulin 22，Guojun Bu 22，Aaron Held 23，Brian J.Wainger 23，Brian J.Wainger 24，Rebecca M.C.Gabriele 25，Jackie M Casey 25，Selina Wray 25，爸爸Abu-Bonsrah 26,42，Clare L. Parish 26，Melinda S. Beccari 27，Don W. Cleveland 27，Emmy Li 27，Indigo V.L.罗斯28，马丁运动28，劳林·海因里希30岁， Richa Basundra 32，Sarah Cohen 32，Richa Khanna 33： 35，Bruce R. Concinal 34，Katherine Johnson 22，莉莉·萨拉法（Lily Sarrafha）39，蒂姆自动相应的汽车