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铅毒性与其相互作用和损害DNA的能力有关。但是,其作用的分子机制尚未完全理解。在我们实验室的体外研究表明,硝酸铅(PBNO 3)以剂量依赖性方式诱导人肝癌(HEPG 2)细胞的细胞毒性和氧化应激。在这项研究中,我们假设N-乙酰基半胱氨酸(NAC)是一种已知的抗氧化剂化合物,可针对铅诱导的与遗传毒性损伤相关的细胞死亡。为了检验该假设,将HEPG 2细胞用NAC,NAC加Plus PBNO 3或单独使用PBNO 3的生理剂量处理,然后在37 U C下在37 U C下孵育48小时。通过锥虫蓝色排除测试确定细胞活力。通过微凝胶电溶剂(彗星)测定检测到DNA损伤程度。我们的结果表明,铅暴露会诱导大量的细胞毒性以及对HEPG 2细胞的显着遗传毒性。然而,与NAC的生理剂量(500 m m)共同治疗可稍微增加细胞活力,并显着降低DNA损伤程度(p,.05)。因此,基于其清除自由基的能力,NAC治疗可能是针对铅毒性进行化学预防的有前途的治疗候选者。(Ethn dis。2010; 20 [Suppl 1]:S1-101 – S1-103)
摘要背景人工智能 (AI) 正在改变科学研究的过程。人工智能,加上大数据集的可用性和不断增强的计算能力,正在加速遗传学、气候变化和天文学等领域的进步 [NeurIPS 2019 研讨会,利用机器学习应对气候变化,加拿大温哥华;Hausen R,Robertson BE。Morpheus:用于天文图像数据像素级分析的深度学习框架。Astrophys J Suppl Ser。2020;248:20;Dias R,Torkamani A。临床和基因组诊断中的人工智能。基因组医学。2019;11:70。]。人工智能在行为科学中的应用仍处于起步阶段,实现人工智能的前景需要调整当前的做法。目的通过使用人工智能来综合和解释超出人类能力的行为改变干预评估报告结果,HBCP 寻求提高研究活动的效率和有效性。我们通过人类行为改变项目 (HBCP) 期间获得的经验教训来探索行为科学中人工智能采用面临的挑战。方法该项目使用了人工智能算法的迭代开发和测试周期。行为科学专家使用一组已发表的行为干预随机对照试验研究报告,对干预和结果的发生进行了注释。人工智能算法经过训练可以识别自然
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Rick Kittles,PhD了解可能影响疾病的基因环境相互作用是建立在诊断,风险评估/风险改性,药物遗传学和生物学的个性化医学方法的基石。尽管医学和个性化医学可以影响临床决策,但目前最大的信息是基于欧洲血统的种群。其他人类基因组研究必须包括不同的人群,以评估DNA序列变化和环境影响对人类疾病风险的影响。在本文中,我们简要概述了人类基因组变异,并讨论了表观基因组学如何影响基因表达。探索了基因环境相互作用的例子,并与有色社区之间的几种健康差异和健康成果相关联。随着杰克逊心脏的研究,他们准备以其他人群无法检查基因和环境的下一步,我们将更接近更具包容性的个性化医学目标,从而将医学从治愈性转变为所有人的先发制人。(Ethn dis。2012; 22 [补充1]:S1-43 – S1-46)
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