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![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
卷积神经网络可以识别与解码空间听觉注意力有关的大脑相互作用
人类听众有能力在多人说话的环境中将注意力集中到单个说话者身上。选择性注意的神经关联可以从一次脑电图 (EEG) 数据试验中解码出来。在本研究中，利用源重建和解剖解析的 EEG 数据作为输入，我们试图将 CNN 用作可解释的模型来揭示大脑区域之间特定于任务的交互，而不是简单地将其用作黑匣子解码器。为此，我们的 CNN 模型专门设计用于从五秒输入中学习 10 个皮质区域的成对交互表示。通过专门利用这些特征进行解码，我们的模型能够达到参与者内分类的 77.56% 和参与者间分类的 65.14% 的中位准确率。通过消融分析以及剖析模型特征和应用聚类分析，我们能够辨别出以 alpha 波段为主导的半球间相互作用，以及以 alpha 和 beta 波段为主导的相互作用，这些相互作用要么是半球特有的，要么以左右半球之间的对比模式为特征。对于参与者内部解码，这些相互作用在顶叶和中央区域更为明显，但对于跨参与者解码，这些相互作用在顶叶、中央和部分额叶区域更为明显。这些发现表明，我们的 CNN 模型可以有效利用已知在听觉注意力任务中很重要的特征，并表明将领域知识启发的 CNN 应用于源重建的 EEG 数据可以为研究与任务相关的大脑相互作用提供一个新颖的计算框架。
测试人工智能模型的时间稳定性，以识别有赌博相关危害风险的人
参与者同意了魁北克的释放其帐户数据在过去12个月中。指标作为每个参与者的每周平均值计算。然后，为每个指标计算了这些每周值的平均值。帐户数据包括人口统计学因素（年龄和性别）；财务因素（例如，信用存款数量）；使用负责任的赌博功能；参与特定的赌博类型，以及反复参与的指标，暗示追逐损失。总共使用了10个基于这些指标的输入变量来开发机器学习模型（年龄，每周的下注次数，每周下注量等。）。
利用肌萎缩性侧向硬化症的转录学信号鉴定新药物并增强风险预测
a Maurice Wohl Clinical Neuroscience Institute, Department of Basic and Clinical Neuroscience, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom b Wellcome Centre for Human Genetics, Nuffield Department of Medicine, Old Road Campus, University of Oxford, Oxford, United Kingdom c Core Unit Bioinformatics (CUBI), Berlin Institute of Health, Charit ´ e – Universit �柏林柏林，德国柏林D MaxDelbrück分子医学中心在赫尔姆霍尔兹协会，柏林，德国，德国e多发性硬化症和帕金森的组织库，伦敦帝国科学系，伦敦帝国科学系，英国，英国，联合国，结构生物学家实验室。波兰h埃克塞特大学华沙大学化学，英国埃克塞特大学，英国埃克塞特大学I艾伦·图灵研究所，伦敦，英国，英国J Lifearc，Stevenage，英国k k k级生物统计学和健康信息部，精神病学院，心理学和神经科学研究所，伦敦国王伦敦伦敦国王研究所，伦敦国王伦敦和国王研究所。基金会信托基金会和国王学院伦敦，伦敦，英国
我们旨在确定儿童的早期T1D。
在Edent1fi，我们想评估欧洲的200,000名儿童，并找出他们是否可能患有1型糖尿病。这涉及从一般人群中筛查与该病相关的生物标志物（自动抗体）的儿童。我们的使命不仅包括儿童中1型糖尿病的早期发现，还包括向面临这一挑战的家庭提供持续的支持和教育。糖尿病可以很快，但是您可以更快！今天，我们邀请您参加旨在在症状明显之前检测儿童1型糖尿病的本地倡议或研究之一。早期诊断可以进行正确且及时的治疗（尽管不能治愈），并防止严重的并发症。
评估当前的生物标志物和干预措施，以识别和治疗有早产风险的妇女
1 1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学
对抗抑郁药的无反应的全基因组荟萃分析鉴定出新的基因座和潜在药物Elise Koch（PhD）1，*，TuuliJürgenson（PHD）2
对抗抑郁药的无反应的全基因组荟萃分析鉴定了新的基因座和潜在药物Elise Koch（PhD）1，*，TuuliJürgenson（PhD）2，GuðmundurEinarsson（Phd）3 , Kristi Krebs (PhD) 2 , Yuhao Lin (BSc) 7 , Ying Xiong (MSc) 5 , Estonian Biobank Research Team 8,# , Yi Lu (PhD) 5 , Sara Hägg (PhD) 5 , Miguel E. Rentería (PhD) 4 , Sarah E. Medland (PhD) 4 , Naomi R. Wray (PhD) 4 , Nicholas G. Martin (PhD) 4 ，克里斯托弗·胡贝尔（MD，博士）7,9，Gerome Breen（博士学位）7，Thorgeir Thorgeirsson（博士学位）3，HreinnStefánsson（博士学位）3，KáriStefánsson（KáriStefánsson）（MD，MD，MD，PhD）3,10 Lili Milani（PhD） Kevin S. O'Connell（PhD）1，* 1。精神病学精神病学中心，奥斯陆大学医院心理健康与成瘾司和挪威奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究所。2。爱沙尼亚基因组中心，基因组学研究所，塔尔图大学，爱沙尼亚。3。冰岛雷克雅未克的遗传学/安尔根。4。大脑与心理健康计划，QIMR Berghofer医学研究所，澳大利亚昆士兰州布里斯班5。医学流行病学和生物统计学系，瑞典Karolinska Institutet 6。生物医学科学学院，昆士兰州大学医学院，澳大利亚昆士兰州布里斯班大学7。精神病学研究所，心理学与神经科学研究所；社会，遗传和发展精神病学中心；伦敦国王学院，英国伦敦。8。爱沙尼亚基因组中心，基因组学研究所，塔尔图大学，爱沙尼亚。9。10。12。国家基于登记册的研究中心，AARHUS商业与社会科学，丹麦AARHUS的AARHUS大学。冰岛冰岛大学卫生科学学院医学院，冰岛雷克雅未克11. 遗传学和个性化医学诊所，塔尔图大学医院，爱沙尼亚。 kg杰布森神经发育障碍中心，奥斯陆大学和奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威 *相应的作者：Elise Koch（E.M.Koch@medisin.uio.no）或Ole.andreassen（Ole.andreassen@medisin.uio.no）或Keconn.uio.no） （K.S.oconnell@medisin.uio.no）Kirkeveien 166，0450 OSLO，挪威冰岛冰岛大学卫生科学学院医学院，冰岛雷克雅未克11.遗传学和个性化医学诊所，塔尔图大学医院，爱沙尼亚。 kg杰布森神经发育障碍中心，奥斯陆大学和奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威 *相应的作者：Elise Koch（E.M.Koch@medisin.uio.no）或Ole.andreassen（Ole.andreassen@medisin.uio.no）或Keconn.uio.no） （K.S.oconnell@medisin.uio.no）Kirkeveien 166，0450 OSLO，挪威遗传学和个性化医学诊所，塔尔图大学医院，爱沙尼亚。kg杰布森神经发育障碍中心，奥斯陆大学和奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威 *相应的作者：Elise Koch（E.M.Koch@medisin.uio.no）或Ole.andreassen（Ole.andreassen@medisin.uio.no）或Keconn.uio.no） （K.S.oconnell@medisin.uio.no）Kirkeveien 166，0450 OSLO，挪威
识别 - 北氧 - 毫米 - 丝状尿素 - 弗洛（Flow）...
1。rd和al。呼吸剧加热。2021; 43（3）：341-348。 doi：1016/j.htct.2020.06.006 2。他施舍。剧型。2020; 99：1505-1 doi：10.10.1007/s0027-020-0404052-Z 3。in：Statsearch出版； 2023。2023年7月31日访问。m和al。J Manag Sec Pharm2020; 26（12）（补充B）：S8-S15。招募米切尔。SM Clin Med Oncol2017; 1（1）：1001。 6。 in：Statsearch 出版； 2023。 2023年7月17日访问。 JL Dotson，Lebowicz Y. in：Statsearch 出版； 2023。 2022年7月18日访问。 n等。 J Clin Med 2021; 10：1026。 doi：10.390/jcm10051026 9。 Brodsky RA。 血液 2014; 124：2804-2811。 doi：10.1182/Year2014-02-52128 10。 miyata t和al。 n Engel J Med。 1994; 330：249-2 11。 Bessler M和Al。 J. 1994; 13（1）：110-1 12。 miyata t和al。 科学。 1993; 259：1318-1 13。 JF和Al。 血。 1992; 79：1400-1403。2017; 1（1）：1001。6。in：Statsearch出版； 2023。2023年7月17日访问。JL Dotson，Lebowicz Y.in：Statsearch出版； 2023。2022年7月18日访问。n等。J Clin Med 2021; 10：1026。 doi：10.390/jcm10051026 9。 Brodsky RA。 血液 2014; 124：2804-2811。 doi：10.1182/Year2014-02-52128 10。 miyata t和al。 n Engel J Med。 1994; 330：249-2 11。 Bessler M和Al。 J. 1994; 13（1）：110-1 12。 miyata t和al。 科学。 1993; 259：1318-1 13。 JF和Al。 血。 1992; 79：1400-1403。J Clin Med2021; 10：1026。 doi：10.390/jcm10051026 9。Brodsky RA。 血液 2014; 124：2804-2811。 doi：10.1182/Year2014-02-52128 10。 miyata t和al。 n Engel J Med。 1994; 330：249-2 11。 Bessler M和Al。 J. 1994; 13（1）：110-1 12。 miyata t和al。 科学。 1993; 259：1318-1 13。 JF和Al。 血。 1992; 79：1400-1403。Brodsky RA。血液2014; 124：2804-2811。 doi：10.1182/Year2014-02-52128 10。 miyata t和al。 n Engel J Med。 1994; 330：249-2 11。 Bessler M和Al。 J. 1994; 13（1）：110-1 12。 miyata t和al。 科学。 1993; 259：1318-1 13。 JF和Al。 血。 1992; 79：1400-1403。2014; 124：2804-2811。 doi：10.1182/Year2014-02-52128 10。miyata t和al。n Engel J Med。1994; 330：249-211。Bessler M和Al。J.1994; 13（1）：110-112。miyata t和al。科学。1993; 259：1318-113。JF和Al。血。1992; 79：1400-1403。1992; 79：1400-1403。14。J和Al。单元格。1993; 73-711。 15。 Wilcox La和Al。 血液 1991; 78（3）：820-8 16。 Medof Me and Al。 Proc Natl Sci Acad A. 1985; 82（9）：2980-2 17。 MH等人。 J Clin Invest。 1989; 84：1387-1394。 18。 Davies A和Al。 J扩展。 1989; 170：637-6 19。 m和al。 J Spec Pharm Manag。 2020; 26（12）（补充B）：S3-S8 20。 rj和al。 接触Oncol Haematol 2021; 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机器学习以识别子宫内膜生物标志物可预测奶牛的人工授精后妊娠成功
1 Department of Animal Sciences, Donald Henry Barron Reproductive and Perinatal Biology Research Program, and the Genetics Institute, University of Florida, Gainesville, FL, USA 2 Department of Population Health Science, Faculty of Veterinary Medicine, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands 3 Genus plc PLC/ABS, Mogi Mirim, São Paulo, Brazil 4 University of Florida Interdisciplinary美国佛罗里达州盖恩斯维尔的生物技术研究中心5 Urus Group LP，美国威斯康星州麦迪逊市6北卡罗来纳州立大学动物科学系，美国北卡罗来纳州罗利市，美国北卡罗来纳州，美国北卡罗来纳州 *通信：Donald Henry Barron生殖和周期生物学研究计划，以及佛罗里达州2250 Swiver，boge bogine of Sheysly of Sheysy driver，bogiander of the Gaine of Sheysy driver，boge bogins of for of flores of for。美国32611-0910，美国。电子邮件：pjhansen@u fl。edu
推进黑色素瘤的免疫疗法：单细胞分析在识别预测生物标志物
黑色素瘤是由黑色素细胞引起的恶性皮肤癌，表现出快速转移和高死亡率，尤其是在晚期阶段。当前的治疗方式（包括手术，放射线和免疫疗法）提供了有限的成功，使用免疫检查点抑制剂（ICI）的免疫疗法是最有前途的。但是，高死亡率强调了迫切需要强大的，无创的生物标志物来预测患者对辅助疗法的反应。黑色素瘤的免疫微环境包括各种免疫细胞，影响肿瘤的生长和免疫反应。黑色素瘤细胞采用多种机制来进行免疫逃逸，包括免疫识别和上皮 - 间质转变（EMT）的缺陷，它们共同影响了治疗效果。单细胞分析技术，例如单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），已彻底改变了对肿瘤异质性和免疫微环境动力学的理解。这些技术促进了稀有细胞群体，共表达模式和调节网络的识别，从而深入了解肿瘤进展，免疫反应和耐药性。在黑色素瘤的生物标志物发现领域，单细胞分析表现出显着的潜力。它有助于揭示细胞组成，基因方纤维和新颖的标记，从而提高诊断，治疗和预后。此外，通过单细胞分析鉴定出与肿瘤相关的抗体以及特定的遗传和细胞标记，将其作为预测生物标志物的希望。尽管有这些进步，但诸如RNA-蛋白质表达差异和肿瘤异质性等挑战持续存在，因此需要进一步研究。尽管如此，单细胞分析仍然是阐明治疗反应和抗药性的机制的强大工具，最终有助于开发个性化的黑色素瘤疗法并改善患者结果。