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在精密医学和机器学习的背景下研究胃肠道微生物组的多摩学方法
人类胃肠道（肠道）微生物组在维持宿主健康中起着至关重要的作用，并且越来越被认为是精确医学的重要因素。高通量测序技术已彻底改变了 - 组数据的生成，促进了人类肠道微生物组的表征，并具有出色的分辨率。通过揭示有关功能基因，微生物组成，聚糖和代谢产物的信息，对各种 - 组数据的分析，包括荟萃分析，元基因组学，糖基因组和代谢组学。这种多词方法不仅为肠道微生物组在各种疾病中的作用提供了见解，而且还促进了微生物生物标志物用于诊断，预后和治疗的鉴定。机器学习算法已成为从复杂数据集中提取有意义的见解的强大工具，并且最近通过有效地识别微生物特征，预测疾病状态并确定潜在的治疗靶标，将其应用于宏基因组学数据。尽管有这些快速的进步，但仍然存在一些挑战，例如关键知识差距，算法选择和生物信息学软件参数化。在这个迷你审查中，我们的主要重点是宏基因组学，同时认识到其他 - 词素可以增强我们对生物功能多样性及其与宿主的相互作用的理解。我们旨在探索当前的多词，精密医学和机器学习的交集，以促进我们对肠道微生物组的理解。一种多学科的方法有望在精确医学时代改善患者的结果，因为我们揭示了微生物组与人类健康之间的复杂相互作用。
XRBCAP：VR/AR/XR/MR环境，用于研究功能性脑的变化
VR/AR工具用于认知评估和/或治疗工具用户在XR中经历了设计和反馈XR的设计和反馈。老年人的焦虑和抑郁症治疗长期使用XR对老年人认知功能的影响老年人的身体康复中VR/AR的安全性和风险
文章帕金森氏病与心脏：在6-羟基多巴胺模型中研究心脏代谢
1神经科学纪律，保罗大学神经病学和神经外科系（UNIFESP），保罗04039-032，巴西； fonseca_victor1@hotmail.com（v.s.d.f.）; vaal.cassia@gmail.com（v.d.c.g。）; scorza@unifesp.br（F.A.S。）2质谱法的Laboats，有益的血液收集（Colsan），Paulo 04038-000，巴西； mario.ididoro77@gmail.com 3实验室神经细胞和计算，生物系统工程系，SA Jo-jo-jo--jo-jo-king-king（UFSJ），JOI 36301-160，巴西； acga@ufsj.edu.br 4 ABC医学院CLIS的实验室Santo Andr是巴西09060-650； profferfonseca@gmail.com 5 Sao Paulo大学的科学系药房（UNIFESP），DIADEMA 09972-270，巴西6 Neurology＆Neurophyophysiology Center，奥地利维也纳1180； figs1@yahoo.de *通信：carla.scorza@unifesp.br
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
CRAGE-Duet 促进生物系统的模块化组装，用于研究植物-微生物相互作用
摘要：发展可持续农业实践需要增加我们对植物 - 微生物相互作用的了解。为了研究这些相互作用，需要用于操纵非模式微生物的新遗传工具。为了满足这一需求，我们最近报告了不依赖底盘的重组酶辅助基因组工程 (CRAGE) 的开发。CRAGE 依赖于两对互斥的 lox 位点之间的盒式交换，并允许将大型复杂基因构建体直接、单步染色体整合到不同的细菌物种中。然后，我们通过引入第三个互斥的 lox 位点扩展了 CRAGE，创建了 CRAGE-Duet，它允许两个构建体的模块化整合。CRAGE-Duet 比 CRAGE 更具优势，尤其是在需要繁琐的重新克隆步骤来构建单整合构建体时。为了证明 CRAGE-Duet 的实用性，我们从促进植物生长的根瘤菌 Pseudomonas simiae WCS417r 中创建了一组菌株，这些菌株表达了各种荧光标记基因。我们在共聚焦显微镜下同时可视化了这些菌株，证明了 CRAGE-Duet 在创建生物系统以研究植物 - 微生物相互作用方面的实用性。关键词：细菌菌株工程、基因组工程、基因组编辑、CRAGE、Cre-lox 重组、荧光蛋白
通过测量设计师的思想、身体和大脑来研究设计思维的框架
摘要 本文提出了一个研究设计思维的框架。文中描述了三种测量设计认知过程的典型方法：设计认知、设计生理学和设计神经认知。每种典型方法都有特定的工具和方法。设计认知通过协议分析、黑箱实验、调查和访谈进行探索。设计生理学通过眼动追踪、皮肤电活动、心率和情绪追踪进行测量。设计神经认知使用脑电图、功能性近红外光谱和功能性磁共振成像进行测量。文中给出了一些示例来描述每种方法提供的关于设计思维特征的结果类型，例如设计模式、设计推理、设计创造力、设计协作、问题解决空间的共同演化或设计分析和评估。研究设计思维的三种典型方法的结果的三角测量为理解设计认知过程提供了协同基础。这些研究的结果为设计师、设计教育者和设计科学研究人员提供了反馈来源。新的模型、新的工具和新的研究问题从所提出的综合方法中诞生，并为研究设计思维奠定了未来的挑战。
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
过渡经济中的女性工程师：在STEM领域学习的感知促进者和障碍
Ave.，Astana 010000，哈萨克斯坦摘要，在过渡经济中，女性工程师面临的挑战是独一无二的，在某种意义上，性别主流化的核心努力经常与持续的垂直歧视共存，这可能会减少妇女提高技能的诱因。即使在近年来改善其相关指标的国家，仍然面临需要仔细考虑的隐藏问题。因此，这项研究是为了阐明个人，人际，组织和社会层面的影响，这些影响是作为STEM研究（尤其是女性工程学）发展的障碍和促进者的障碍和促进者。作者于2022年在哈萨克斯坦的一所领先的，英语和美国风格的研究型大学对女性本科生进行了18个单独的半结构化访谈。哈萨克斯坦是中亚的主要国家，代表了有趣的案例研究，因为它在研究工作人员中实现了性别平等，但在工程学中却没有。根据国家统计数据，STEM学科中只有32％的本科生是女性，而随着女性在教育中的前进，女性从STEM中辍学的百分比下降。对访谈的分析揭示了影响女性的主要障碍，挑战和问题。这项研究的一个关键结果是支持的重要性，主要来自家庭和教师，因为它对建立信心并保留女性工程师的职业生涯最大。关键词：过渡经济，STEM教育，性别差距，女性工程师，哈萨克斯坦。1。简介
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。