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人工智能在推动...中的作用
3 系统评价，STEPHEN B. T HACKER CDC 图书馆，https://www.cdc.gov/library/researchguides/systematicreviews.html（最后更新于 2020 年 6 月 4 日）。4 Julian P.T.Higgins & Sally Green，《Cochrane 干预系统评价手册》（2011 年），http://handbook-5-1.cochrane.org/。（选择“手册超链接”；然后单击“第一部分：Cochrane 评价”；然后单击“第 1 章：简介”；然后单击“1.2 系统评价”；然后单击“1.2.1 系统评价的必要性”）。5 Calo，上文注 2。6 人工智能选举委员会，报告，英国的人工智能：准备就绪、愿意和能够？，2017-19，HL 100，第 118 页（英国），https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/100.pdf。（政府人工智能办公室与数据伦理与创新中心需要确定现有法规可能不足的差距（如果有的话））。
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1。健康调查/人口健康调查收集了反对者，健康行为和健康护理决定因素1。健康监测用于衡量反风速性行为和健康行为的流行，监测效果，衡量社区attitudesto健康政策计划，ASW Ellasassessstrendsin健康和疾病结果。hese Health Surveysw allinclude thy surveysw hich是在国家级别进行的。2。特定疾病或基于人群的注册：通常集中于个人诊断条件的注册表ISACOLLOTITION涉及个人的信息2 .m任何有关人们的注册信息的信息具有特定的疾病或状况，与他人有关的人的健康状况可能会涉及一个智能的研究。自愿基础。3。进行了国家人群以调查M ajorchronic疾病的开发原因，即心血管疾病，癌症，糖尿病，神经退行性/ - 精神疾病，m usculosketalaldaseaseases，呼吸和感染性疾病以及他们的临时型式casgailical stagesorigal fornical fornical formentimationalimhealthim pocementmentim popmentmentsathenationallevel。4。临床试验数据包括数据的安全性和干预效果。thisdatamay可通过国家或国际审判登记处获得。5。6。例如，Clinicalt rials.gov，Cochrane l Ibrary，Wo ho Internationalclinicalt rialsr egistry p latform（ICT R P），欧洲临床clinicalt rialsdatabase等。Administrative data sources w ere initially developed for administrative use,not for public health surveillance and have alargercoverage ofpopulation.Forexample,birth certificates, deathcertificates,census, biobankdata(i.e.,it isabiorepository thataccepts,processes,stores anddistributesbiospecimens[i.e.,blood,urine,spinalfluid,etc.]和搭配的Dataforusein研究与临床护理3），GIS（地理信息S/GP S/GEODATA），社会经济数据，andretirement/pensionData等。电子健康/患者/医疗记录（EHRS）包括Administrative数据，临床Dataofpatients and clationants and decterants of Healthealthicators（即各种型号）。在科学文献中，电子健康记录（EHR S）通常是指患者的记录或电子媒体记录。“ EHR SARE描述了Patient Datain DigitalForm 4的Asarepository，并包括以下信息：主动和遗传诊断； Pastmedical Histormity; PhystMedical Histomentory; Physphysexaminations;实验室测试命令和结果；当前处方；当前处方；放射学图；放射性图像；住院信息；住院信息；顾问报告；详细信息;详细信息护理；免疫信息；病理学报告；病理学；病理学；社会历史；生活方式；过敏；遗传信息；健康扫描结果；医生，护士，社交服务，物理治疗noteSataDaDrisemanight和discharge 5。''
A3A 靶向转移治疗计算结果
A3A 靶向转移治疗 A POBEC 3A (A3A) 是人类最重要的脱氨酶之一，可使单链 DNA (ssDNA) 发生超突变。超突变与多种肿瘤-癌症转移进展有关 1-4 5-7 。已报道 APOBEC 依赖性癌症类型，如肺癌 8、9-11 、前列腺癌 12 、尿路上皮癌 13 、膀胱肿瘤 14 、卵巢鳞状癌 15、16 、乳腺癌 17 、子宫内膜异位症/宫颈癌 18、19 和头部 20 ，超突变酶也与某些自身免疫有关 21 。为了使 ssDNA 超突变，A3 酶诱导脱氧胞嘧啶随机脱氨为脱氧尿嘧啶 (dC-to-dU)，这已通过人工模拟得到证实 22 。人类 A3A 抑制已被提议作为一种干扰转移产生的可能治疗方法 23 。然而，A3A 抑制受到其他七种结构相关的人类 A3 酶 (A、B、C 24 、D、F、G 25 、H 和 AID 26 ) 存在的限制，这些酶具有生理/防御功能和可控诱变，例如抗体多样化 27 28 、肠细胞更新 29 30 、衰老 31 或抗病毒活性 32、33 34 。经晶体学和低温电子显微镜测定，大多数人类 A3 酶表现出具有相似 3D 结构的不对称同型二聚体（异型二聚体）结构（A 35 、B 36 、C 24 、F 37 、G 25 、H 38 、AID 26 ，表 S2 和图形摘要）。每个 A3 单体包含 ssDNA 结合所需的结构域和锌依赖性 dC 到 dU 脱氨的独立结构域。由于 A3A ssDNA 结合和二聚体界面的可能抑制剂探索很少 25 ，因此本文使用共同进化对接通过计算探索了这些可能的靶点。最终目标是探索任何与肿瘤转移有关的超突变的计算机干扰。这里采用了基于 Java 的 Data Warrior B uild E volutionary Library (DWBEL) 2-5 协同进化算法，作为筛选超大型类药库 39, 40 或从蛋白质序列 41-43 中预测机器学习对接模型的一种替代方法。具体而言，DWBEL 协同进化标准经过调整，可随机生成数万个原始子代，以选择数百个具有低纳摩尔亲和力的最佳无毒适配子代。类似的协同进化对接预测，当靶向其他蛋白质-配体对时，亲和力会更高。例如，针对耐药葡萄球菌的新型抗生素 44 、针对不动杆菌的 Abaucin 衍生物 45 、非人类抗凝血灭鼠剂 46 、猴痘 Tecovirimat 抗性突变体 47 、内腔 SARS omicron 48 、炎性冠状病毒 ORF8 蛋白 49 、人类 K + 通道的原核模型 50 、VHSV 弹状病毒的内腔 51 、疟疾环子孢子蛋白 47 、RSV 抗性突变体 52 和抗 HIV-Vif A3G 53 。
美国政府和政治
荣誉论文图书馆 本参考指南中的论文按姓氏按学科领域分类。学科领域很广泛，不应视为绝对的。在书架上，论文按姓氏分类。 美国政府与政治 Natalie Adona，《危机！》本土主义、重罪犯剥夺公民权和美国的移民威胁：1840 年至 1859 年（2008 年）顾问 Eric Schickler 和 Terri Bimes Vrinda Agarwal，私营部门对《多德——弗兰克华尔街改革和消费者保护法》下实施宏观审慎金融监管的影响（2015 年）顾问 Amy Gurowitz 和 Nicholas Ziegler Luca Amato，寻找麦迪逊多元化：美国州立法机构下议院的选区规模和极端主义（2019 年）顾问 Terri Bimes 和 Eric Schickler Matthew Barlow，地方教师工会力量对特许学校实力的影响：跨州分析（2013 年）顾问 Terri Bimes 和 Chris Ansell Brian Beddingfield，性犯罪者管理：加州的方法。加州性犯罪者管理政策调查 (2011) 顾问 William Muir 和 Terri Bimes Jonah Berger-Cahn，《美国政治中的消极性：大金钱是否会导致选民之间的情感两极分化？》（2018）顾问 Terri Bimes 和 Sarah Anzia Druv Bhat，《钱包投票的剥削潜力：总统作为分配行为者》（2015）顾问 Terri Bimes 和 Ted Lempert Veena Bhatia，《对网络安全的不安全感：了解 Barri