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博士后招聘启事 2024
招聘信息 博士后研究员 – 儿童脑电图和言语 我们正在寻找一名博士后研究员，参与由加拿大卫生研究院 (CIHR) 资助的一个多年期项目，该项目研究儿童言语处理的脑电图标记及其与阅读和语言障碍（如诵读困难和 DLD）的关系。候选人将加入一个多元化的研究团队，该团队由认知神经科学、计算神经科学以及通信科学和障碍领域的研究者组成，由 Marc Joanisse 博士、Laura Batterink 博士、Blake Butler 博士和 Janis Oram 博士领导。我们的研究项目包括收集和分析 3 至 8 岁儿童的自然言语脑电图，以及认知和语言发展的指标，重点关注多元时间响应函数 (mTRF) 和将听觉数据与脑电图关联起来的相关模型。候选人还将分析大脑和行为指标之间的关系，以更好地了解言语脑电图指标与典型和受损的阅读和语言发展之间的关系。除了为项目做出贡献外，候选人还将有机会研究认知和计算神经科学以及通信科学和障碍领域的其他研究问题。西部大学拥有最先进的发育认知神经科学设施，包括 MRI/fMRI、多个 EEG 系统、睡眠实验室、fNIRS 和 TMS/TDCS/TACS。最先进的 OPM-MEG 设施也计划于 2025-2026 年投入使用。作为他们在项目中的角色的一部分，候选人将协助项目管理、跨实验室协作、与社区和合作伙伴组织联络、监督和指导研究生和本科生、指导和/或进行分析、将结果撰写为演示文稿和期刊文章，以及在学术界之外传播知识。该职位的薪水为每年 65,000 美元，外加福利。有关西部大学博士后研究员福利的信息，请访问：https://www.uwo.ca/hr/benefits/your_benefits/pda/index.html。成功候选人将向心理学系的 Marc Joanisse 博士汇报。申请审核将于 2024 年 10 月 15 日开始，并将持续到职位被填补为止。该任命最早可于 2024 年 11 月 1 日开始，初始任命为一年，可续签，最长可达 3 年。申请人必须拥有认知神经科学、心理学、言语语言病理学或相关领域的博士学位。理想的申请人应具有以下一项或多项经验：语言和/或认知的发展认知神经科学；EEG 和/或相关神经成像方法；与将机器学习应用于 EEG 或类似数据集相关的计算技能。理想的申请人还应具有出色的英语书面和口头交流能力、新兴的出版记录以及出色的个人时间管理能力，项目管理和组织能力。申请人应提交简历、研究兴趣简介、代表性预印本或出版物以及我们可能联系的两位推荐人的姓名和联系方式（电子邮件和电话）。我们的团队非常重视多样性，并强烈鼓励来自各个领域的候选人
巨噬细胞中膜联蛋白A1的丧失通过激活CGA/STING途径来限制胰腺癌中的递增和重塑胰腺癌的免疫微环境
抽象的客观胰腺癌是一种无法治愈的恶性疾病，预后极不良和复杂的肿瘤微环境。我们试图表征膜联蛋白A1（ANXA1）在胰腺癌中的作用，包括促进肿瘤性肿瘤病和抗肿瘤免疫反应的能力。通过免疫组织化学和免疫荧光检查了151例胰腺癌病例中151例胰腺癌病例中，Anxa1和裂解的caspase-3（C-CASP3）的肿瘤表达和肿瘤浸润的CD68 +巨噬细胞的数量。使用髓样特异性的Anxa1-敲除小鼠研究了Anxa1在胰腺癌中的作用。通过单细胞RNA测序和流式细胞术评估了巨噬细胞中Anxa1缺乏引起的肿瘤浸润免疫细胞群体的变化。结果胰腺癌患者样品中的Anxa1表达与CD68 +巨噬细胞的数量相关。Anxa1 +肿瘤 - 浸润巨噬细胞的百分比与C-CASP3表达负相关，并且与较差的生存率显着相关。在小鼠中，髓样特异性的ANXA1缺乏症抑制了肿瘤的生长，并伴随着凋亡细胞在胰腺肿瘤组织中的积累，这是由于抑制巨噬细胞肿瘤的抑制作用，这依赖于CGAS刺激途径诱导的I型I型干扰素信号传导。Anxa1缺乏症可以通过增加效应T细胞和促炎性巨噬细胞的数量来显着重塑肿瘤轴承小鼠中肿瘤内淋巴细胞和巨噬细胞室。结论这项研究发现了巨噬细胞anxa1在胰腺癌中的新作用。此外，对焦虑症与吉西他滨和抗编程的细胞死亡蛋白-1抗体的结合疗法导致胰腺肿瘤生长的协同抑制作用。ANXA1-通过肿瘤相关巨噬细胞对肿瘤的介导的调节可通过刺激信号传导促进抗肿瘤免疫反应，这表明胰腺癌的潜在治疗策略。
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医疗政策 - α -1抗胰蛋白酶缺乏症的基因检测
描述/背景α1-抗抗抑制蛋白缺乏α1-抗抑制蛋白蛋白缺乏症（AATD）是一种常染色体隐性遗传疾病，可降低功能性α1-抗抑制蛋白（AAT）蛋白的产生，或者在蛋白质类型的产生中产生功能性抗性的蛋白质类型。筛查研究的数据发现，美国AATD的患病率在2,857分之一至5,097个人中的1分之间。（1）AAT是一种急性相糖蛋白，主要在肝脏中合成并分泌到血液中。AAT蛋白的主要功能之一是保护肺部免受酶弹性酶的损伤。 弹性蛋白酶是对损伤和炎症的正常反应的一部分，如果不受AAT调节其作用，则会分解蛋白质，并会损害肺组织。 患有AATD的人患肺部疾病的风险增加。 alpha 1-抗抗蛋白酶缺乏症的AAT产生AAT的产生，由Serpina1基因编码，Serpina1基因是copinant的（每个基因副本都负责产生AAT的一半）。 尽管SERPINA1基因的75个序列变体（即75个可能的等位基因），但在北美只有少数几个。 大约95％的个体具有正常M等位基因序列（MM）的2份，平均血清AAT浓度范围为20至53μmol/l。 最常见的异常形式是Z和S等位基因。 具有2份Z等位基因（ZZ）副本的个体往往受到最严重的影响，平均血清AAT浓度为2.5至7μmol/L，并且慢性阻塞性肺疾病（COPD）的高风险。 （2）AAT蛋白的主要功能之一是保护肺部免受酶弹性酶的损伤。弹性蛋白酶是对损伤和炎症的正常反应的一部分，如果不受AAT调节其作用，则会分解蛋白质，并会损害肺组织。患有AATD的人患肺部疾病的风险增加。alpha 1-抗抗蛋白酶缺乏症的AAT产生AAT的产生，由Serpina1基因编码，Serpina1基因是copinant的（每个基因副本都负责产生AAT的一半）。尽管SERPINA1基因的75个序列变体（即75个可能的等位基因），但在北美只有少数几个。大约95％的个体具有正常M等位基因序列（MM）的2份，平均血清AAT浓度范围为20至53μmol/l。最常见的异常形式是Z和S等位基因。具有2份Z等位基因（ZZ）副本的个体往往受到最严重的影响，平均血清AAT浓度为2.5至7μmol/L，并且慢性阻塞性肺疾病（COPD）的高风险。（2）具有基因型SS和具有基因型MZ的杂合个体的个体患AAT水平中等较低的人的风险较低。serpina1基因或无效等位基因的致病变异的个体可能不会产生任何AAT，并且也有高风险。
医疗政策 - 基因表达谱检测和循环肿瘤 DNA 检测用于预测结肠癌复发（例如 COLOPRINT、COLON PRS、GENEFX、ONCODEFENDER、ONCOTYPE DX 结肠癌测试）
用于预测结肠癌复发的 DNA 检测（例如 Coloprint、Colon PRS、GeneFx、OncoDefender、Oncotype Dx® 结肠癌检测）描述/背景结肠癌根据美国国家癌症研究所的估计，2023 年美国将诊断出超过 153,000 例新的结直肠癌病例，近 53,000 人将死于这种癌症。1 五年生存率估计约为 65%。根据种族和民族、年龄、社会经济地位、保险机会、地理位置和环境暴露，不同亚组分类已发现结直肠癌结果存在差异。例如，在美国，2012 年至 2016 年间，非西班牙裔黑人患者的死亡率最高（发病率为每 100,000 人 45.7 人），分别比非西班牙裔白人和亚裔患者高 20% 和 50%。此外，非西班牙裔黑人患者由于合并症的不平等现象更为严重，接受治疗的机会可能有限。2 结直肠癌被归类为 2 期，即原发肿瘤扩散到或穿过结肠和/或直肠层到达附近组织，但在淋巴结中检测不到（3 期疾病）并且尚未转移到远处部位（4 期疾病）。主要治疗方法是手术切除原发癌和结肠吻合术。手术后，预后良好，5 年生存率为 75% 至 80%。3 Figueredo 等人（2008 年）进行的一项 Cochrane 综述评估了 50 项关于 II 期患者辅助治疗与单独手术的研究，发现化疗对无病生存期有微小但具有统计学意义的绝对益处，但对总体生存期无益。因此，仅对已切除的高危 II 期患者（即具有不良预后特征的患者）推荐使用 5-氟尿嘧啶 (5-FU)、卡培他滨、CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）或 FOLFOX（5-FU 和奥沙利铂）进行辅助化疗。4
M. Tech。非破坏性测试的学位 bio-data 中央图书馆当前意识服务（... 净零目标电气系统中的创新 课程和教学大纲 促进学术和研究的计划...
Visual Testing Fundamentals of Visual Testing – vision, lighting, material attributes, environmental factors, visual perception, direct and indirect methods – mirrors, magnifiers, boroscopes and fibroscopes – light sources and special lighting – calibration- computer-enhanced system – Employer defined applications, metallic materials including raw materials and welds – Drone based inspection- Inspection objectives, inspection checkpoints, sampling计划，检查模式 - 验收标准的指示分类 - 代码，标准和规格（ASME，ASTM，AWS等）Liquid Penetrant Testing Principles – types and properties of liquid penetrants – developers – advantages and limitations of various methods - Preparation of test materials – Application of penetrants to parts, removal of excess penetrants, post cleaning – Control and measurement of penetrant process variables – selection of penetrant method – solvent removable, water washable, post emulsifiable – Units and lighting for penetrant testing – calibration- Interpretation and evaluation of test results -染料渗透过程 - 适用的代码和标准。
医疗政策 - 定量感觉测试
描述/背景神经损伤和疾病神经损伤和神经疾病可以降低功能能力并导致神经性疼痛。由于生物学因素以及疾病中的社会和环境贡献者，也存在种族和种族差异，这些疾病可能导致神经性疼痛。1例如，与非西班牙裔白人相比，少数群体中由于糖尿病微血管并发症引起的神经病的发生率更高。2处理需要客观地测量感觉阈值的测试。此外，定量感觉测试（QST）可以有助于早期诊断疾病。同样，尽管评估骨髓纤维的标准标准是肌电图神经传导研究，但没有标准标准参考测试可以诊断小纤维功能障碍。定量感觉测试定量感觉测试（QST）系统用于对具有神经系统损害或疾病症状或潜力的患者的感觉神经功能的无创评估和定量。感觉测试的类型包括当前的感知阈值测试，压力指定的感觉测试，振动感知测试（VPT）和热感觉测试。在研究环境中使用了有关使用QST识别的感觉缺陷的信息，以更好地了解神经性疼痛。它可用于诊断与神经损伤和疾病相关的状况，并通过影响管理策略来改善患者的预后。定量感觉测试系统测量并量化了发生感知所需的物理刺激量。随着感觉不足的增加，感知阈值
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程公开了学生
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程使学生接触到应用于图像的深度学习的数学基础。最先进的机器人中的感知堆栈正在迅速适应深度学习的最新进步，因为它们的功效和高精度。这些基于深度学习的方法也可以使用并行的硬件（例如GPU）加速，这些硬件可以实现复杂任务（例如实时场景分割）的低延迟操作。在机器人感知的背景下，将对学生进行培训，以制定，开发和实施深度学习解决方案，以解决常见的计算机视觉问题。该课程将涵盖高级和最先进的主题，例如SIM2REAL，对神经网络，视觉变压器和扩散模型的对抗性攻击。本课程中探讨的其他主题包括图像形成，线性分类器，神经网络和反向流体，卷积神经网络（CNN），CNN体系结构，SIM2REAL，黑色和白色盒子攻击的数据生成，用于对神经网络的构建，以构建用于构建现有的艺术机器人的Art机器人堆栈。学生将了解具有最先进的深度学习工具包的机器人系统所需的考虑因素。该课程旨在平衡理论与项目的应用。推荐背景：精通编程，最好是Python，MA 1024，MA 2071/20772，MA 2621/2631机器人进行回收（2.0 cr。）2024秋季B期限介入机器人技术和AI技术的最前沿，以应对全球浪费危机。本课程基于基础机器人知识，以应对可持续废物管理中的现实世界挑战。它提供了一个了解机器人操作和机器人视觉系统的机会，并将这些知识应用于使用物理机器人平台开发废物回收系统的知识。具体来说，该课程将涵盖用于开发废物分类方法的计算机视觉算法，机器人握把和非划分的操纵算法，用于开发废物采摘和重排系统，设计各种采摘机制以及实施端到端的对象拾取管道。该课程包括一个术语项目模块，用于开发废物排序系统的原型。先决条件：RBE 500推荐背景：RBE 549，RBE 4540，CS 541社会辅助机器人技术（2.0 cr。）2024秋季B期限探讨了旨在通过社会互动而不是身体行动来增强人类福祉和我们社会的机器人技术和AI技术的最前沿。本课程涵盖了基础，跨学科的机器人知识，以应对医疗保健，教育和其他领域中现实世界中的挑战。它引入了社会智能机器人技术的发展生命周期，包括设计，开发和评估。具体来说，该课程将涵盖：1）多模式人类机器人相互作用，包括多模式感应和感知，决策和反馈机制； 2）以人为中心的AI，并体现了AI的个性化和适应； 3）在社会辅助环境中的边界研究应用，例如老龄化护理，痴呆症护理，自闭症护理和教育。该课程旨在针对对社会机器人技术，以人为中心的计算，医疗保健，生物医学工程，人类计算机互动和社会科学以及SAR的研究前沿的学生。教学方法包括讲座，邀请专家演讲者的见解以及学生将设计的术语项目模块，建议背景：RBE/CS 526，RBE 549，RBE 595/4540，CS 541