XiaoMi-AI文件搜索系统
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U-Limb：关于健康和中风后手臂运动控制的多模式、多中心数据库
1 “Enrico Piaggio”研究中心和 Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione，比萨拉戈大学 Lucio Lazzarino 1, 56122 比萨，意大利； 2 用于人类合作与康复的软机器人，Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia，Via Morego 30, 16163 Genova，意大利； 3 RSI - 慕尼黑工业大学 (TUM) 慕尼黑机器人与机器智能学院机器人与系统智能主席，Heßstr。 134, 80797 慕尼黑, 德国; 4 MoMiLab 研究中心，IMT 卢卡高级研究学院，Piazza S. Francesco 19, 55100 Lucca, Italy； 5 苏黎世大学神经病学系血管神经病学和神经康复科，Frauenklinikstrasse 26, 8006 苏黎世，瑞士；6 汉诺威医学院矫形外科系生物力学和生物材料实验室 (LBB)，L384, 30625 汉诺威，德国；7 苏黎世健康科学与技术系机器人与智能系统研究所康复工程实验室，CLA H 1.1 Tannenstrasse 3, 8092 苏黎世，瑞士
22K18163研究结果报告-Kaken数据库
研究成果の概要（英文）：该项目通过系统的文献综述和行为实验探索了主动感与被动感知的好处。我们的系统评价确定了来自四种不同感觉方式的86项相关研究。我们提取了使我们能够将感知结果与任务细节联系起来的数据，并发现尽管主动感知通常会提高感知准确性，但结果因感觉方式和任务而差异很大。在我们的行为实验中，我们使用了由机器人臂和感觉替代设备组成的2D对象大小估计任务。结果表明，认知参与提高了感知的准确性，但是在主动探索模式和被动模式之间没有显着差异。这项研究还强调了需要改进实验界面以进行更全面的研究。
在FDA不良药物事件报告系统数据库中，使用不成比例分析的Omalizumab的现实药物循环研究
Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。 尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。 为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。 ，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。 我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。 此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。 我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。 这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。 此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。所有已记录的不良事件的发作时间中位时间约为145天，治疗一年后发生了很大比例。这项研究不仅提供了优化奥马珠单抗利用的重要参考，增强了其功效，同时最大程度地降低了潜在的副作用，而且还促进了在临床实践中的安全应用和更广泛的Omalizumab实施。
IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究 西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
IIT Madras 详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源 此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”
DNA中的核糖核苷单磷酸盐数据库
抽象动机：核糖核苷单磷酸盐（RNMP）是嵌入基因组DNA中的最丰富的非标准核定体。如果无法控制DNA中RNMP的存在，则可能导致基因组不稳定性。DNA中RNMP的实际正函数主要未知。考虑到RNMP嵌入与各种疾病和癌症之间的关联，近年来，DNA中RNMP的嵌入现象已成为近年来的重要研究领域。结果：我们介绍了RNMPID数据库，这是第一个揭示RNMP插入特征，链偏置和首选掺入模式的数据库，这些数据库是来自不同遗传背景的细菌至人类细胞的基因组DNA中的首选掺入模式。RNMPID数据库使用不同RNMP映射技术的数据集。它为研究人员提供了坚实的基础，以阐明多种来源的基因组DNA中嵌入的RNMP的特征及其与细胞功能的关联，以及将来的疾病。它还显着使研究人员在遗传学和基因组学领域的研究人员旨在将研究与RNMP嵌入数据融为一体。可用性：RNMPID可以在网络上自由访问，网址为https://www.rnmpid.org。联系人：xph6113@gmail.com或storici@gatech.edu
世界上最大的嵌合基因数据库承诺个性化癌症疗法
Reichman大学Scojen合成生物学研究所主任，Yosi Shaham-Diamand教授解释说：“该数据库也被开发为预测肿瘤对治疗的反应的工具，可以改善治疗成功并最小化副作用。除了对全球研究的贡献外，Chitars 8.0旨在促进世界各地的研究人员与机构之间的合作，并计划在未来纳入复杂的数据集和人工智能能力。”
Musaceae中基因组学的社区数据库
香蕉基因组中心为基因组组件，注释以及可用于香蕉和香蕉亲属的广泛相关的OMICS提供了集中访问。实施了一系列工具和独特的接口，以利用香蕉中的基因组学潜力，利用比较分析的力量，同时认识到数据集之间的差异。除了BLAST和JBROWSE基因组浏览器等有效的基因组工具外，其他接口还可以使高级基因搜索和基因家族分析（包括多种比对和系统发育）。同步观察者可以比较染色体规模组件之间的基因组结构。接口。跨越香蕉多样性的变体目录可用于探索，过滤和导出到各种软件。此外，我们实施了新的方法来以图形方式探索pangenomes中的基因存在 - 以及基因组血统的培养香蕉。此外，为了指导社区以后的测序工作，我们为基因座标签的命名法提供了建议，并提供了精心策划的公共基因组资源列表（集会，重新陈述，高密度基因分型）和即将到来的资源（即将到来的资源）（计划，持续或持续的公众。香蕉基因组中心旨在支持基础，翻译和应用研究的香蕉科学界，并可以在https://banaana-genome-hub.southgreen.fr上访问。
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
公众支持扩展DNA数据库：授权警察权力以及韩国警察合法性的规范和工具模型
摘要尽管世界各国广泛采用和扩展了DNA数据库，但很少有研究研究了促进公众支持或反对其扩张的因素。利用警察合法性的规范和工具模型，探讨了在韩国大约1,000名成年人的全国样本中，有助于扩大DNA数据库的公共支持的机制。使用结构方程建模，我们检查了公民对程序正义，警察有效性和警察合法性对公民支持扩大DNA数据库的支持的直接和间接影响，这是一种警察授权的形式。我们的结果表明，对警察的信任是公民支持扩展DNA数据库的关键先例。公民对程序正义和警察有效性的看法间接增加了公众对通过增加对警察的信任来扩大DNA数据库的公众支持，但两者都没有直接影响。值得注意的是，程序正义比警察对扩大DNA技术的支持的有效性比警察的有效性更大。我们的研究强调了执法机构在公众眼中建立信任和合法性的努力的重要性，以增强对扩展DNA数据库的支持。这可以通过以程序公平的方式对待公民来实现，并有效地解决犯罪，并更加重视前者。