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在成人和青少年有自闭症或
1 NB：为了促进本文的可读性，我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”，因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择（有关理由，请参见方法部分）。
医学微生物学简介春季2025年教学大纲
2025年春季教学大纲课程主任：Mallory S. Leetham，MS，MLS（ASCP）CM首选名称：MAL代词：MAL代词：Malory.leetham@path.utah.utah.uta.uta.edu办公室编号：801-581-3544办公室时间：预约： RM 240.14博士首选联系方式：通过CANVAS消息课程讲师：Elena Y. Enioutina博士，医学博士，博士电子邮件：Elena.enioutina@hsc.utah.uta.uta.edu课程教练：Sheri Hohmann，MSPH教授，MSPH，SM（ASCP）CM（ASC）cm（ASC）cm email：sheri.hohmann@path.utah.utah.utah.utah.edu e.unath.edu e。 MLS（ASCP）CM SM CM电子邮件：jonny.buckendorf@path.utah.utah.edu信用时间：3本教科书（可选）：医学微生物学，第9版：Murray，Murray，Rosenthal，Pfaller E-Book，可通过“临床密钥”免费提供；有关详细信息，请参见帆布：帆布；通过CIS登录访问。所有相关课程材料均在画布页面上提供。使用Google Chrome作为浏览器。请勿使用Internet Explorer或Safari。
利用同源性独立的 CRISPR–Cas9 精准基因组编辑快速高效生成敲入人类类器官
类器官可通过诱导多能干细胞和胚胎干细胞的引导分化生成，也可从从成体组织中分离的细胞生成 1 。成体干细胞 (ASC) 衍生的类器官是自组织结构，可重现其来源的不同上皮组织的细胞组成、三维 (3D) 结构和功能的各个方面，同时保持基因组稳定性 2、3 。从转基因小鼠品系（尤其是敲入模型）中获得类器官的可能性使得能够生成工程化小鼠类器官，这些类器官已被用作多功能体外工具来回答各种生物学问题 4 3 10 。生成工程化人类 ASC 衍生类器官需要在建立品系后应用有效的体外基因组编辑策略。CRISPR3Cas9 技术大大简化了基因工程。迄今为止，这些方法主要限于非同源末端连接 (NHEJ) 介导的将插入/缺失引入类器官内源性基因座，从而导致基因突变 11 3 14 。通过利用 HDR 通路，引入单碱基替换来纠正囊性纤维化肠道类器官中的 CFTR 基因座 15 ，并且已经生成了一些人类 ASC 类器官敲入报告系，但主要是在结肠癌类器官中 16 3 18 。使用 HDR 的敲入利用了细胞修复双链断裂 (DSB) 的机制。可以使用 CRISPR3Cas9 在特定位点引入此类断裂。HDR 是用于靶向插入的最常用方法，但该过程效率低下并且要求细胞处于 S 期 19,20 。此外，HDR 需要克隆供体质粒，因为需要存在每个基因特有的同源臂（图 1a）。最近的研究表明，CRISPR 诱导的 DSB 可激活
潜水计算机Nemo Excel
Nemo Excel dive computer 3 Responsible Diving Practices 3 Quick Start Guide 3 Time Mode display 3 Time Menu 4 Time Menu Settings 4 Setting the date and time 4 Main Menu 5 “Off” Mode 5 Switch-on 5 Dive Menu Settings 5 Setting the Dive Parameters 5 Set Time 6 Adj time 6 Adj Alarm 6 2 nd Time 7 Set Temp 7 Set Beep 7 Stopwatch 7 Time 7 Personalize display 7 Shortcut to Set Time Functions 8 Set Dive 8 Set dive – Data (fig 21) 8 Set Dive - Data - Del Tissue 8 Set Dive - Mode 8 Air 8 Set - Air - Altitude 9 Set - Air - Personal correction factor 9 Set - Air - Fast Asc 9 Set - Air - Al Beep 9 Set Dive - Mode 9 Nitrox 9 Set - Nitrox - %O 2 9 Set - Nitrox - PPO 2 9 Dive 10 Predive - Air 10 Dive - Air 10 Dive - Air 11 Time to surface (Asc Time) 11 Decompression stops 11深站11上升11安全站12
![arxiv：2310.14172v1 [eess.iv] 2023年10月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\47f8e9f4396ab1ab6f233e20a38e3c49031effe7.webp)
arxiv：2310.14172v1 [eess.iv] 2023年10月22日
摘要。胎儿脑图像的自动组织分割是对产前神经发育的定量分析。但是，产生胎儿脑成像的体素水平注释是耗时且昂贵的。为了降低标签成本，我们提出了一个适应性的无监督域适应性（UDA）设置，该设置适应了高质量胎儿脑图的分割标签，以从另一个领域的未标记的胎儿脑MRI数据。为了解决任务，我们基于外观和结构同意，为ASC提供了一个新的UDA框架。我们通过约束基于频率的图像转换之前和之后的一致性来使分割模型适应不同域的外观，即交换脑MRI数据和地图集之间的外观。认为，即使在同一结构域中，不同妊娠年龄的胎儿脑形象也可能在解剖结构上有很大的变化。使该模型适应目标域中的结构变化，我们在不同的结构扰动下进一步增强了预测一致性。FETA 2021基准的广泛实验证明了与基于注册的，基于半监督的学习和现有基于UDA的方法相比，我们的ASC的有效性。
通过用区块链确保IOT生成的数据来提高农业食品供应链中的透明度
摘要背景：农业食品供应链对于一个国家的维持和经济稳定至关重要，但面临诸如缺乏透明度，低效率和信息不对称性等挑战。集成区块链数据库（BCD）技术以及物联网（IoT）技术，具有变革性的潜力。这种组合可以增强透明的物理和信息流（PHF），从而提高农业食品供应链（TASC）的透明度。目的：这项研究研究了整合BCD如何影响PHF，进而影响孟加拉国的TASC。它基于两个主要假设BCD显着影响PHF，而BCD增强的PHF随后会影响TASC。方法：旨在探索BCD技术的整合及其对孟加拉国农业食品供应链透明度的影响。数据分析遵循五个阶段：初步数据检查，探索性因素分析（EFA），验证性因素分析（CFA），结构方程模型（SEM）和假设检验，利用IBM SPSS和IBM AMOS。数据是从孟加拉国农业食品供应链中的400个利益相关者那里收集的。结果和结论：这些发现支持这两个假设，显示了BCD技术对PHF的重大和积极影响，因此对TASC产生了重大影响。结果突出了BCD在提高供应链透明度和运营效率方面的重要作用。研究的含义：这项研究提供了有关区块链技术如何有效解决农业食品供应链中透明度和效率挑战的经验证据。它强调了BCD在农业部门，特别是在孟加拉国等发展中国家中增强决策，运营效率和消费者信任的潜力。独创性/价值：这项研究提供了有关BCD技术如何提高农业食品供应链中透明度和效率的新见解。通过专注于孟加拉国的背景，它对决策者，行业专业人士和研究人员产生了重大影响，强调了区块链在管理农业供应链中的变革潜力。关键字：农业食品供应链（ASC），区块链数据库技术，透明ASC，结构方程建模（SEM）1。引言农业仍然是全球经济稳定的基石，这对许多国家的GDP产生了重大贡献。在孟加拉国是一个最近是最不活的地区的国家，该行业尤其重要，占国民经济的很大一部分，并维持了约70％的人口[1]。孟加拉国的农业不仅是一种经济活动，而且是数百万的生命线。尽管角色关键作用，但孟加拉国的农业食品供应链（ASC）仍面临众多挑战，阻碍了其效率和透明度。传统的ASC陷入了复杂的中介网络中，因此很难追踪产品起源，验证质量，管理需求预测并防止欺诈活动。这种低效率通常会导致价格升高 - 价格可能会超过农民的原始售价350％[2]。这不仅会影响农民的生计，而且会影响消费者获得负担得起的食物。