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使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]
学期 - II 17MBU202微生物生理和代谢（4H - 4C）
学期VI 17BTU601B生物技术和人类福利3H-3C总小时时间/周/周：L：3 T：0 P：0 P：0标记：内部：40外部：60总计：60总计：100范围：本文涉及人类福利涉及的主要技术和方法。目的：本文将使学生能够学习基础知识并为理解人类福利的生物技术技术奠定坚实的基础。单位I行业：蛋白质工程；酶和多糖合成，活性和分泌，酒精和抗生素形成。单元II农业：N2固定：将害虫耐药基因转移至植物；植物与微生物之间的相互作用；牲畜的定性改进。单位III环境：氯化和非氯化器官污染物降解；碳氢化合物和农业废物的降解，应力管理，可生物降解聚合物（例如PHB）的发展。单元IV法医学：DNA指纹及其在人类福利中的应用。识别起源 - 犯罪。单位-V健康：开发无毒治疗剂，重组活疫苗，基因治疗，诊断，单克隆在E.Coli中，人类基因组项目。参考文献1。Sateesh，M.K。 （2010）。 生物伦理学和生物安全。 I. K. International Pvt Ltd. 2。 Sree Krishna，v。 （2007）生物技术中的生物伦理学和生物安全。 新时代国际Sateesh，M.K。（2010）。生物伦理学和生物安全。I. K. International Pvt Ltd. 2。Sree Krishna，v。（2007）生物技术中的生物伦理学和生物安全。新时代国际
引用Possas C，Marques ETA，Oliveira A，Schumacher S，Antunes A和Homma A（2024）登革热疫苗最终游戏：为什么全球对指数的响应
登革热是一种复杂的arboviral疾病，可能在15世纪至17世纪在非洲的奴隶船上在美洲引入了美洲。登革热病毒（DENV）具有四种不同的亚型DENV1-4，属于Flaviviridae家族Flavivivirus属。严重的病例可以演变成登革热的出血热和登革热综合征，这些综合征通常是致命的，迄今为止尚无有效的治疗。近年来，全球报告了登革热病例的数量急剧增加，每年估计有1亿案病例，预计每3 - 4年一次爆发一次（1）。与全球情景有关的这种形成鲜明对比，与缺乏登革热疫苗可用性（2）来应对这种免疫接种需求。在我们的研究中，我们研究了当前的疫苗开发挑战，从知识治理的角度讨论了技术策略和生产规模，以克服这种僵局。最近在拉丁美洲和加勒比海国家的登革热爆发螺旋出现了很好的说明，案件和死亡人数的迅速增加。尽管以前成功地根除了伊德斯埃及埃及蚊子，但到1962年在美洲的18个国家 /地区，由于构想良好的大陆计划（1947-1970），但从1971年到1999年，蚊子的重新生产和恢复原状完全改变了该地区的流行病学情景。在巴西和拉丁美洲国家中已有近80％的全球案件报告。这些多方面因素已导致媒介的脱位和受感染的人群的发展自2023年初以来，巴西经历了严重的爆发，影响了巴西大多数国家，卫生部长从2024年1月至2024年6月，卫生部长报告了630万例登革热病例（DF）案件，数十年来最高的历史记录（3）。尽管如此，重要的是要强调，尽管在热带地区，这种流行病的集中度，但不应将登革热视为热带地区的独有。Aedes reintroduction and DF outbreak spirals in the Americas and other continents have been attributed to complex interactions of herd immunity with climatic and eco-social determinants, i.e., global warming, El Niño, accelerated urbanization, travel, migration, poverty, lack of basic sanitation, deforestation, and low priority given to vector control activities ( 4 ).
人类红系细胞相关基因表达模式
红系细胞在免疫调节和免疫抑制中的作用是现代免疫学的新兴课题之一，由于不同组织和不同物种的红系细胞表达不同的免疫调节分子，因此仍需要进一步阐明。在本研究中，我们利用 BD Rhapsody 的最先进的单细胞靶向蛋白质组学和转录组学以及通过 NanoString Sprint Pro 进行的癌症相关基因拷贝数变异分析，对来自成年健康捐赠者和成年急性淋巴细胞白血病患者的人骨髓红系细胞进行了彻底的研究。我们发现人类骨髓红系细胞表达 ARG1、LGALS1、LGALS3、LGALS9 和 C10orf54 (VISTA) 免疫抑制基因、CXCL5、CXCL8 和 VEGFA 细胞因子基因，以及参与抗菌免疫和 MHC II 类抗原呈递的基因。我们还发现 ARG1 基因表达仅限于单个红细胞簇，我们将其称为 ARG1 阳性正色红细胞，而晚期红细胞在急性淋巴细胞白血病的情况下会失去 S100A9 并获得 MZB1 基因表达。这些发现表明，即使没有任何转分化刺激（如癌症），稳定状态的红细胞生成骨髓红细胞也会表达髓系特征基因。
犬乳腺肿瘤类器官活体生物库可作为人类乳腺癌的比较模型
犬乳腺肿瘤具有作为转化肿瘤学中自然发生的乳腺癌模型的巨大潜力，因为它们与人类乳腺肿瘤具有相同的环境风险因素、关键组织学特征、激素受体表达模式、预后因素和遗传特征。我们旨在开发允许对犬乳腺肿瘤 (CMT) 进行功能分析的体外工具，因为我们对驱动这些异质性肿瘤生长的潜在生物学了解甚少。我们建立了来自 16 名患者的 24 个类器官系的长期培养，包括来自正常乳腺上皮或良性病变的类器官。CMT 类器官重现了它们所来自的原发组织的关键形态学和免疫组织学特征，包括激素受体状态。此外，遗传特征（驱动基因突变、DNA 拷贝数变异和单核苷酸变异）在肿瘤-类器官对中得到保留。我们展示了 CMT 类器官如何成为体外药物测定的合适模型，并可用于研究特定突变是否可预测治疗结果。此外，我们可以对 CMT 类器官进行基因改造，并使用它们进行汇集的 CRISPR/Cas9 筛选，其中文库表示得到准确维护。总之，我们提出了一个强大的 3D 体外临床前模型，可用于转化研究，其中可以从同一患者体内繁殖来自正常、良性和恶性乳腺组织的类器官，以研究肿瘤发生。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
从超人类主义的角度对神经权利的规范。......
15 Yuste，R.，哥伦比亚大学教授和 Gil，D.，IBM 研究主管。十年后，头上安装传感器将成为一种潮流，就像现在每个人都拥有一部智能手机一样。国家。 2022 年 1 月 5 日。作者采访。摘自：https://elpais.com/ciencia/2022-01-05/tener-un-sensor-en-la-cabeza-sera-de-rigor-en-10-anos-igual-que-ahora-todo-el-mundo-tiene-un-telefono-inteligente.html，2022 年 10 月 15 日。
human rights
现代优生学、胚胎工程和基因疗法的影响对人权理事会至关重要，因为它与人权、道德和社会正义等基本问题息息相关。在科学飞速发展的时代，这些基因技术在治疗疾病和改善人类健康方面具有巨大的潜力。然而，它们也带来了重大的道德困境和潜在风险，特别是在优生学和人类基因操纵方面。这一主题与联合国可持续发展目标 (SDG) 3 直接相关，该目标强调良好的健康和福祉，探索推进医学科学与保护个人权利和尊严之间的平衡。该委员会的讨论和决定可能对指导全球政策和实践产生深远影响，使其既尊重人权又拥抱科学创新。