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关于不列颠哥伦比亚省的Amgen -Burnaby
鉴于我们的研究能力，Amgen BC已大力投资于扩展其现场数据和技术专业知识，并由数字，技术与创新（DTI）部门的创新努力奠定了基础。Amgen BC的20多名专业DTI专业人员在增强整个研发范围内的Amgen数据分析，数字技术和计算建模功能方面发挥了关键作用。Amgen BC强大的技术套件（实验性和数字）提供了在进入时间消费，昂贵的临床试验之前识别最佳潜在治疗候选者的能力。这使Amgen的全球研究团队能够将早期候选分子推向表征和临床前开发的其他阶段。这些协作努力导致了六种Amgen生物学药物的发现和开发，这些药物正在改善世界各地患者的生活和健康。不列颠哥伦比亚省对STEM教育的承诺
掌握数字化转型创新集中...
DTI 5310 设计、人工智能和机器人伦理 (3 个单元) 人工智能技术在以下应用中越来越常见：自动驾驶汽车和移动即服务（例如驾驶和系统级控制算法）；商业智能（例如预测资源分配）；消费电子产品（例如社交机器人和智能扬声器）；医疗保健（例如医学成像中的图像分类）；司法系统（例如累犯预测和量刑）；和武器系统（例如瞄准和杀戮决策）。其中许多应用都引发了重大的伦理问题。通过当代哲学和应用伦理文本以及大众媒体文章的视角，研究了应用技术伦理中的一系列主题。通过实践、基于小组的设计思维研讨会和项目，介绍了用于预测和解决道德问题的实用框架、方法和工具。课程组成：讲座课程 CSI 5195、DTI 5310、DTO 5310、SYS 5170、SYS 5295 不能合并为单元。
使用自我解释的药物靶标预测......
识别缺失的药物靶标对于治疗的开发和药物副作用的分子阐明至关重要。通过利用药物和蛋白质靶标的分子、生物学或药理学特征可以预测药物靶标。然而，开发用于预测药物靶标的综合且可解释的机器学习模型仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了 Inception，这是一种用于预测药物靶标的综合且可解释的矩阵完成模型。Inception 是一个自我表达模型，它学习两个相似性矩阵：一个用于药物，另一个用于蛋白质靶标。这些学习到的相似性矩阵是我们模型可解释性的关键：它们可以解释如何用化学、生物学和药理学相似性的线性组合来解释预测的药物-靶标相互作用。我们开发了一种具有有效闭式解的新型目标函数。为了证明 Inception 在恢复缺失的药物-靶标相互作用 (DTI) 方面的能力，我们进行了交叉验证实验，严格控制数据不平衡、药物之间的化学相似性和靶标之间的序列相似性。我们还使用模拟前瞻性方法评估了模型的性能。使用 DrugBank 数据库 2011 年快照中的 DTI 训练我们的模型后，我们测试是否可以预测 DrugBank 2020 年快照中的 DTI。在所有情况下，Inception 的表现都优于两种最先进的药物靶标预测模型。这表明 Inception 可用于预测缺失的药物靶标相互作用，同时提供可解释的预测。
心脏Q -Space轨迹成像通过运动补偿的张量值扩散编码在体内的人心中编码
心脏扩散MRI（DMRI）是一种新兴的心肌表征的新兴方法，并且不需要对比剂。当前，最常见的DMRI方法是DTI。1已应用于一系列病理中，包括肥厚性心理 - 肠道 - 2,3张扩张的心肌病，4个梗塞5和杏仁症，6和主动脉瓣狭窄后的重塑7；心肌病理学的典型标志是平均扩散率（MD）的增加和散布各向异性（FA）的降低。dTI使用单个扩散张量来表征扩散过程，该扩散过程代表每个成像体素中组织的平均扩散特征。因此，它不能说明可能是由于限制，结构各向异性无序或具有异质密度的组织可能导致的非高斯扩散。8,9富度热量，每当组织是异质或复杂的，它的敏感性和特异性都较差，从而导致检测和区分涉及多个具有不同方向和特征的细胞群体的过程有限。10,11
药物-靶标相互作用预测中的嵌入聚合策略比较
预测新型药物与生物靶标之间的相互作用是药物发现流程早期阶段的重要步骤。过去十年中，已经提出了许多深度学习方法，其中很大一部分共享相同的底层双分支架构。它们的区别仅限于使用不同类型的特征表示和分支（多层感知器、卷积神经网络、图神经网络和变压器）。相反，用于组合分支输出（嵌入）的策略基本保持不变。相同的通用架构也已广泛用于推荐系统领域，其中聚合策略的选择仍是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们研究了三种不同的嵌入聚合策略在药物-靶标相互作用 (DTI) 预测领域的有效性。我们正式定义了这些策略并证明了它们的通用近似器能力。然后，我们展示了在 DTI 预测领域的基准数据集上比较不同策略的实验，展示了在哪些条件下特定策略可能是显而易见的选择。
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数字金融服务的演变以及网络攻击的发展，使网络安全成为DIS和DTI的关键问题。这种担忧是由于DIS和DTI的网络攻击的潜在成本所激发的。一份2024年的IBM报告发现，所有17个行业的数据泄露平均成本最高的前五名国家是美国的936万美元，德国为531万美元，意大利为473万美元，加拿大，466万加州，466万美元，英国国王为4.53亿美元。5，全球数据泄露的全球平均总成本在一年内增长了10％，达到2023年445万美元的488万美元。6这些成本可能会大大增加，具体取决于企业的规模和违规的范围。2017年Equifax违规行为揭露了超过1.47亿个人的个人信息，该公司损失了至少17亿美元的损失，其中包括8亿美元的定居点向受影响的个人和3.37亿美元
为了阐明临床和神经科学背景下的脑网络比较研究问题，我们进行了三个领域实验的试点研究
1.基本信息：神经内科医生，从事神经疾病工作10年以上。 2.熟悉脑影像及神经疾病：有5年以上MRI/DTI图像分析经验，了解神经疾病与脑影像的关联。 3.专家访谈问答 Q1：有没有临床证据或文献表明脑纤维连接与神经疾病有关联？ A：有，多为影响白质（神经纤维）的疾病。脑部疾病包括皮层受累和白质受累。例如阿尔茨海默病（AD）主要是皮层受累，因此大多数影像学研究都集中在测量皮层萎缩。脑肿瘤可以影响神经纤维变形，因此DTI在脑肿瘤研究中应用较多。 Q2：如果Q1的答案是肯定的，那么脑区的哪一部分与哪些神经疾病有关？如何关联？ A：肿瘤：评估肿瘤是否压迫神经纤维（良性）或直接侵犯神经纤维（恶性）。 运动神经元病：运动神经元病主要影响锥体束，DTI观察到锥体束受累。 多发性硬化症（MS）：白质受累。 AD：可能影响部分纤维连接，详情请查阅文献。 脑梗塞：评估有华勒氏变性。 发育：儿童正在发育髓鞘，髓鞘是脑内包裹神经纤维的绝缘层。 Q3：上述脑纤维的几何特征是否有医学意义？与神经系统疾病有联系吗？有相关文献或临床证据吗？ A：有，都有。 Q4：现有工作表明，上述特征可能预测成像过程中产生的脑纤维数据的不确定性（实际上是基于脑图像的脑纤维生成方法的不确定性吗？），您是否同意或不同意？
课程结构（B.Tech 电子工程）2020...
微电子学 ECE437 先进高速设备与电路 ECE438 微机电系统 (MEMS) ECE421 设计思维 ECE416 光网络通信 ECE417 信息理论 ECE418 卫星通信 ECE402 天线与传播 ECE421 设计思维 ECE421 设计思维数字技术与仪器 (DTI) ECE422 切换理论与容错 ECE438 微机电系统 (MEMS)
一种预测药物的有效计算方法......
通讯作者：安吉勇 摘要：背景：预测新的药物-靶标相互作用（DTI）在发现新的候选药物和寻找新的靶标蛋白质中起着重要作用。考虑到实验方法耗时且昂贵。因此，如何开发有效的计算方法来准确预测药物和靶标之间的潜在关联是一项具有挑战性的任务。结果：在本文中，我们提出了一种基于药物指纹和蛋白质进化信息的新型计算方法WELM-SURF来识别DTI。更具体地说，为了利用蛋白质序列特征，应用位置特异性评分矩阵（PSSM）来捕获蛋白质进化信息，并使用加速机器人特征（SURF）从PSSM中提取序列关键特征。对于药物指纹，使用分子子结构指纹的化学结构来表示药物作为特征向量。考虑到加权极限学习机（WELM）具有训练时间短、泛化能力强以及最重要的是能够通过优化权重矩阵的损失函数有效地执行分类的优势。因此，采用WELM分类器对提取的特征进行分类以预测DTIs。通过五重交叉验证检验在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上进行实验验证，评估了WELM-SURF模型的性能。WELM-SURF在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上的平均准确率分别为93.54%、90.58%、85.43%和77.45%。我们还将其性能与极限学习机（ELM）、在酶和离子通道数据集上最先进的支持向量机（SVM）以及在四个数据集上的其他现有方法进行了比较。与实验结果相比，WELM-SURF的性能明显优于ELM、SVM和该领域的其他先前方法。结论：结果表明，所提出的WELM-SURF模型能够高精度、稳健地预测DTIs。预计 WELM - SURF 方法是一种有用的计算工具，可广泛促进与 DTI 预测相关的生物信息学研究。
感觉处理敏感性和轴突微结构
摘要 先前的研究使用功能性磁共振成像确定了与感觉处理敏感性 (SPS) 相关的大脑区域，SPS 是一种拟议的正常表型特征。为了进一步验证 SPS、从解剖学上描述它的特征并测试评估轴突特性的方法在心理学中的实用性，本研究将 SPS 代理问卷分数（已根据神经质进行调整）与扩散张量成像 (DTI) 测量值相关联。研究对象为来自人类连接组计划的参与者 (n = 408)。体素分析表明，平均和径向扩散率与左右胼胝体下束和前腹侧扣带束以及胼胝体右侧小钳子中的 SPS 分数呈正相关，所有额叶皮质区域通常都与情绪、动机和认知有关。进一步分析显示，右侧和左侧腹内侧前额叶皮质的整个内侧额叶皮质区域存在相关性，包括上纵束、下额枕束、钩束和弓状束。各向异性分数与右侧运动前/运动/体感/缘上回区域白质 (WM) 的 SPS 评分呈负相关。感兴趣区域 (ROI) 分析显示，楔前叶和下额回 WM 的效应大小较小（- 0.165 至 0.148）。其他 ROI 效应存在于背侧、腹侧视觉通路和初级听觉皮质中。结果显示，在一大群参与者中，轴突微结构差异可以通过 SPS 特征来识别，这些特征很细微，并且在典型行为范围内。结果表明，患有 SPS 的人感觉处理能力增强可能受到特定皮质区域 WM 微结构的影响。尽管之前的 fMRI 研究已经确定了大部分这些区域，但 DTI 结果将焦点放在与注意力和认知灵活性、同理心、情感和初级感觉处理相关的大脑区域，如初级听觉皮层。心理特征表征可能受益于 DTI 方法，因为它可以识别对特征有影响的大脑系统。