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自闭症谱系障碍(ASD)是一种神经发育障碍,其特征在于社会交流和互动中的缺陷,以及重复和限制性行为模式的表现(APA,2022)。估计ASD的全球患病率估计约为1%,并且在各个国家 /地区随着时间的推移,患病率的估计值有所增加(Zeidan等,2022年)。患有ASD的人可能会有情感和行为问题,例如自我伤害,侵略性,发脾气和财产破坏(Jang等,2011)。他们经常有其他精神病,例如焦虑,抑郁和精神病(Dan等,2020)。ASD的经济成本巨大,其中包括医疗服务的成本,特殊教育,患有ASD的人的生产损失,护理人员生产力损失和暂息护理(Rogge and Janssen,2019年)。在美国,据报道,ASD的急诊室服务的平均年度支出为15,929美元,而非ASD的平均每年支出为2,598美元; ASD的门诊就诊的年度支出为4,375美元,而非ASD为824美元(Vohra等,2017)。在英国,据估计,与ASD的青少年需要额外的特殊教育或住宅教育的成本在6个月内售价10,507英镑(Barrett等,2015)。 据报道,肠道菌群的组成与ASD有关。 肠道微生物群具有非常多样的组成,由细菌以及真菌,病毒和原生物组成(Enaud等,2018)。 它与中枢神经系统有双向联系。 例如,最近的文献计量学在英国,据估计,与ASD的青少年需要额外的特殊教育或住宅教育的成本在6个月内售价10,507英镑(Barrett等,2015)。据报道,肠道菌群的组成与ASD有关。肠道微生物群具有非常多样的组成,由细菌以及真菌,病毒和原生物组成(Enaud等,2018)。它与中枢神经系统有双向联系。例如,最近的文献计量学肠道中的数百万个神经细胞形成肠神经系统,该系统被认为是第二个大脑(Gershon,1999)。已经研究了微生物群 - 脑轴,该途径的双向通信是通过各种机制发生的,包括肠神经系统,自主神经系统,免疫系统,免疫系统,激素和神经递质(Cryan和Dinan,2012年)。可能参与微生物元素参与ASD的发病机理,于1998年首次报道,当时Bolte(1998)提出了以下假设:TETANI神经毒素从胃肠道传递到中枢神经系统,通过迷走神经,引起ASD症状。在动物模型中已经研究了肠道微生物群和ASD之间的联系。一项在2019年发表的研究,该研究将人ASD患者从人ASD患者移植到无菌小鼠中揭示了受体动物中Hallmark自闭症行为的发展(Sharon等,2019)。 在人类研究中也报道了肠道菌群与ASD之间的关联。 例如,一项焦磷酸测序研究观察到,在ASD患者中,杆菌存在很高,而在健康对照组中,Firmicutes更为丰富(Finegold等,2010)。 鉴于与ASD和肠道微生物群有关的兴趣趋势的上升,值得在该研究领域的文献中确定最有影感的科学成就。 它可以可视化详细的结果,并帮助研究人员对领域中的研究轨迹有透彻的了解,并确定研究热点和差距。一项在2019年发表的研究,该研究将人ASD患者从人ASD患者移植到无菌小鼠中揭示了受体动物中Hallmark自闭症行为的发展(Sharon等,2019)。在人类研究中也报道了肠道菌群与ASD之间的关联。例如,一项焦磷酸测序研究观察到,在ASD患者中,杆菌存在很高,而在健康对照组中,Firmicutes更为丰富(Finegold等,2010)。鉴于与ASD和肠道微生物群有关的兴趣趋势的上升,值得在该研究领域的文献中确定最有影感的科学成就。它可以可视化详细的结果,并帮助研究人员对领域中的研究轨迹有透彻的了解,并确定研究热点和差距。文献计量分析是一种广泛使用的严格方法,用于探索广泛的科学数据集并提取有用的信息,例如作者名称,全部引用和国家分布(Donthu等,2021)。
Mohammad Abu Hilal,医学博士,博士学位, * tess M.E.van Ramshorst,医学博士, *†‡Ugo Boggi,医学博士,博士,§Safiokmak,MD,MD,PhD,博士,博士Saati,MD,PhD,‡Adnan Alseidi,医学博士,博士,§§JuanS. Azagra,MD,PhD,Phd,∥∥BergthorBjörnsson,MD,MD,PhD,Phd,¶¶ Espin Alvarez,医学博士,博士,†††Alessandro Esposito,医学博士,博士,‡‡♦Giovanni Ferrari,MD,PhD,PhD,§§§§§§§§§§§§Huscher,医学博士,博士,**** Benedetto Ielpo,MD,PhD,PhD,††††††敦,Arpad Ivanecz,MD,PhD,PhD,‡‡‡‡‡‡!Luyer, MD, PhD, ¶¶¶¶ Krishna Menon, MD, PhD, #### Masafumi Nakamura, MD, PhD, ***** Tullio Piardi, MD, PhD, ††††† Olivier Saint-Marc, MD, PhD, ‡‡‡‡‡ Steve White, MD, FRCS, §§§§§ Yoo-Seok Yoon,医学博士,博士,∥∥∥∥∥Alessandro Zerbi,医学博士,博士,¶¶¶¶¶谢Claudio Bassi,医学博士,博士conlon,医学博士,博士,‡‡‡‡‡安德鲁·库克(MBBS)博士学位,†††††敦Michelle L. de Oliveira,医学博士,博士,博士学位,‡‡‡‡‡‡‡‡Antonio D. Pinna,Md,Phd,Phd,§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§医学博士Smadi,博士,******** Ali Ali Badran,医学博士,*Magomet Baychorov,医学博士,** Elisa Bannone,医学博士,*Eduard A. Van Bodegraven,MD,Anouk M.L.H.Emen,医学博士,†‡Alessandro Giani,医学博士,§CartherNine de Graf,MD,Jony Van Hilst,MD,PhD,PhD,Leia R. Jones,Leia R. Jones,MSC,MSC,†‡Giovanni B. Levi Sandri,Md,Md,Md,Md pul.pul.pul.alsand * Pulvir,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mardra,Mars * Ramera,医学博士, * Niki Rashidian,MD,PhD,##### Mushegh A. Sahakyan,MD,PhD,PhD,‡‡‡‡‡‡‡§§§§§§§§§§§§§§§carry.basa.bas a.bas uijterwijk,a uijterwijk,md,Md, *†‡Pietro Zampedri,MSC,MSC,MSC, * Mairice J.W. J.W. div>Zwart,医学博士,†‡Sergio alifiri,医学博士,博士博士学位,†††††††Felice Giuliante,医学博士,博士,博士,¶¶¶¶¶ilioJovine,MD,PhD,PhD,PhD,†††††敦memeo,Riccardo Memeo,MD,MD,MD,PhD,PhD,PhD,Phd,bectout,m.博士学位,∥∥∥∥∥∥∥∥∥Roberto Salvia,医学博士,博士,‡‡‡Ajith K. Siriwardena,MD,¶¶¶¶¶ilikS Sarc G. Marc G. Besselink,医学博士,医学博士,博士
David E. Gordon 1,2,3,4,35 , Gwendolyn M. Jang 1,2,3,4,35 , Mehdi Bouhaddou 1,2,3,4,35 , Jiewei Xu 1,2,3,4,35 , Kirsten Obernier 1,2,3,4,3 , M. White , Matthew J. , 575 35 , Veronica V. Rezelj 8,35 , Jeffrey Z. Guo 1,2,3,4 , Danielle L. Swaney 1,2,3,4 , Tia A. Tummino 1,2,9 , Ruth Huettenhain 1,2,3,4 , Robyn M. Kaake 1,2, 4 , Alice , Berils , 12 , L. 1,2,3,4 , Helene Foussard 1,2,3,4 , Jyoti Batra 1,2,3,4 , Kelsey Haas 1,2,3,4 , Maya Modak 1,2,3,4 , Minkyu Kim 1,2,3,4 , Paige Haas 1,2,3,4 , Benjamin , 21 , 21 , 24 , Pollaccoberg . ,3,4 , Jacqueline M. Fabius 1,2,3,4 , Manon Eckhardt 1,2,3,4 , Margaret Soucheray 1,2,3,4 , Melanie J. Bennett 1,2,3,4 , Merve Cakir 1,2,3,4 , Michael J. McGregyu , 1,23, 4 , Lijo , Lijo n Meyer 8 , Ferdinand Roesch 8 , Thomas Vallet 8 , Alice Mac Kain 8 , Lisa Miorin 5,6 , Elena Moreno 5,6 , Zun Zar Chi Naing 1,2,3,4 , Yuan Zhou 1,2,3,4 , Shiming Peng 1,2,9 , Ying , 2 , 14 , 14 , Shihang , Zhang , Wenqi Shen 1,2,4,11 , Ilsa T. Kirby 1,2,4,11 , James E. Melnyk 1,2,4,11 , John S. Chorba 1,2,4,11 , Kevin Lou 1,2,4,11 , Shizhong A. Dai 1,2,4 , Danish Herbert 11 , 22 , Claudia Hernandez-Armenta 12 , Jiankun Lyu 1,2,9 , Christopher JP Mathy 1,2,13,14 , Tina Perica 1,2,13 , Kala B. Pilla 1,2,13 , Sai J. Ganesan 1,2,13 , Daniel J. Saltzberg 12 , 12 , 13 , Rakeshrand , 13 . Xi Liu 1,2,9 , Sara B. Rosenthal 15 , Lorenzo Calviello 1,16 , Srivats Venkataramanan 1,16 , Jose Liboy-Lugo 1,16 , Yizhu Lin 1,16 , Xi-Ping Huang 17 , YongFeng Liu 17 , Stephanie Mark 1 , 18 , Wan Boko 18 . hn 1,2,9 , Maliheh Safari 1,2,19 , Fatima S. Ugur 1,2,4,9 , Cassandra Koh 8 , Nastaran Sadat Savar 8 , Quang Dinh Tran 8 , Djoshkun Shengjuler 8 , Sabrina J Fletcher 8 , Michael C . 0 , David J. Broadhurst 20 , Saker Klippsten 20 , Phillip P. Sharp 4 , Nicole A. Wenzell 1,2,4 , Duygu Kuzuoglu 1,2,4,21,22 , Hao-Yuan Wang 1,2,4 , Raphael Trenker , 12 , Jan A. Caver , 24 3,26 , Joseph Hiatt 3,25,26 , Theodore L. Roth 3,25,26 , Ujjwal Rathore 3,26 , Advait Subramanian 1,2,26 , Julia Noack 1,2,26 , Mathieu Hubert 10 , Robert M. Stroud , Alan Oel , 19 , 19 , 19 . by S. Rosenberg 1,2,19,27 , Kliment A Verba 1,2,9 , David A. Agard 1,2,3,19 , Melanie Ott 1,2,3,27 , Michael Emerman 28 , Natalia Jura 1,2,4,23 , Mark von Zastrow 1,2,4, 29 , Alan Verba , 13 , 13 ,21 , Olivier Schwartz 10 , Christophe d'Enfert 31 , Shaeri Mukherjee 1,2,26 , Matt Jacobson 1,2,9 , Harmit S. Malik 24 , Danica G. Fujimori 1,2,4,9 , Trey Ideker 1,32 , Charles N. 12 , 12 , F. 6,21 , James S. Fraser 1,2,13 , John D. Gross 1,2,9 , Andrej Sali 1,2,9,13 , Bryan L. Roth 17 , Davide Ruggero 1,2,4,21,22 , Jack Taunton 1,2,4 , Tanja , 12 , 12 , Bel , Bel , Marco , 13 gnuzzi 8 ✉ , Adolfo García-Sastre 5,6,33,34 ✉ , Kevan M. Shokat 1,2,4,11 ✉ , Brian K.Shoichet 1,2,9 ✉ & Nevan J. Krogan 1,2,3,4,5 ✉
马德里大学马德里大学,西班牙马德里,在外语教学中使用人工智能,尤其是在教学写作中,仍在研究其潜在的积极影响和潜在的好处。到目前为止,由于老师面临的挑战,重点是有争议的用途。但是,当仅用于学习目的时,它可能是学生的促进工具。现在的关键是了解其效果,挑战和机遇,以建立使用框架的框架,并使教师意识到其潜力。为此,在本文中,我们通过确定当前可用站点的特征和能力来采用功能和功利主义的方法。对不同站点的描述及其优势和缺点。由于仅就该主题发表了一些基本工作,因此我们提出了一个示例分类法,评估其利益和缺点,并提出了潜在的教学和研究应用程序。关键字:AI应用程序;人工智能(AI);便利;高等教育;语言学习;分类学;写作过程介绍聊天PGT 3.0在2022年底彻底改变了教育领域(Crompton&Burke,2023; Dianova&Schultz,2023年),我们需要适应这一新现实(García-Peñalvo,Lorlorens-Largo&Vidal,2024年)。然而,已使用了不同形式的人工智能(AI)已有50多年的历史(NWOSU,Bereng,Segotso&Enebe,2023年)。在1990年代和2000年代初,主系统用于医疗目的(Salem,2000)。当时,主要在商业和科学领域发生的巨大变化是可以预见的,但仅在有限的教育程度上(Scandura,2010年)。那么,全球教师无法想象它的影响会改变我们理解评估的方式(Jimenez&Boser,2021年),总体而言,教育(McArthur,Lewis&Bishary,2005年,2005年)(Echedom&Okuonghae,2021)。最初对其对评估和指导的强大影响的反应是一种猛烈的拒绝(Istenic,Bratko&Rosanda,2021; So,Jang,Kim&Choi,2024)。教师认为新的(或不是新的)生成AI可能会对学术伦理产生重大影响(Cooper,2023; Su&Yang,2023; Swindell,Greeley,Geeley,Farag&Verdone,2024年)。实际上,像班尼斯特,阿尔卡尔德·佩纳弗和圣塔玛里亚·乌尔比塔(2024)这样的作者声称,学习的变化也需要正直的自我意识,因为避免欺诈的措施在大多数国家 /地区的限制中被限制在当前的想法中消除了这种想法,即某些AI工具所呈现的想法缺乏作品(Duah&McGivern,Duah&McGivern,2024年)。这也是冠状病毒疾病(Covid-19)大流行期间和之后的南非和其他地方观察到的问题(Jili,Ede&Masuku,2021年),但由于生成AI的来临产生的重大影响,因此已经普遍存在。这只是一些南非大学(Ngcamu&Mantzaris,2023年)普遍谴责的腐败情况的补充。一些不道德的学生对此进行的自然方式增加了对学校和大学中某些任务合法性的现有担忧(Aldridge,2018年)。因此,一些老师反对新技术的最初接受(Romero-Rodríguez,Ramírez-Montoya,Buenestado-Fernánández&Lara-Lara,2023年)。当然,多年来,教育和日常生活中都存在各种形式的AI,但是强大的生成智能确实很重要,因为它能够生成可接受的论文,学生可以将其作为自己的自己提交。The main issue is that generative AI can sometimes provide wrong, false or biased data (Bozkurt, Xiao, Lambert, Pazurek, Crompton, Koseoglu, Farrow, Bond, Nerantzi, Honeychurch, Bali, Dron, Mir, Stewart, Costello, Mason, Stracke, Romero-Hall, Koutropoulos, Toquero, Singh, Tlili, Lee,Nichols,Ossiannilsson,Brown,Irvine,Raffaghelli,Santos-Hermosa,Farrell,Adam,Thong,Sani-Bozkurt,Sharma,Sharma,Hrastinski&Jandrić,2023年)。
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研究重点介绍了尼古丁消耗的基础和行为研究多摩变和多种物种的荟萃分析Palmer RHC,Benca-Bachman CE,Huggett SB,Bubier JA,McGeary JE,McGeary JE,Ramgiri JE,Ramgiri N,Srijeyanthan J,Srijeyanthan J,Srijeyanthan J,Yang J,Yang J,Visscher pm,yang Jang jj,knepik jopik vs and Knopik vs and Knopik vs and Knopik vs。翻译精神病学。2021; 11(1):98。缺乏人类基因组分析的跨物种翻译方法。本研究使用一个综合框架来研究模型生物中与尼古丁使用相关的基因如何有助于人类烟草消耗的遗传结构。首先,我们通过从五个尼古丁暴露的动物模型(RNA表达变化)中收集结果,然后测试了这些基因的相关性,并使用每天的人类烟(英国生物群n 123,844; aster of Europ ober ofer ober acestry)测试了这些基因的相关性和侧翼遗传变异。We tested three hypotheses: (1) DNA variation in, or around, the ‘model organism geneset' will contribute to the heritability to human tobacco consumption, (2) that the model organism genes will be enriched for genes associated with human tobacco consumption, and (3) that a polygenic score based off our model organism geneset will predict tobacco consumption in the AddHealth sample (N = 1667;所有欧洲血统)。总的来说,这些发现突出了使用多种物种证据来分离遗传因素以更好地了解烟草和其他尼古丁消耗的病因复杂性的优势。非侵入性脑刺激可挽救可卡因诱导的前额叶性不足性,并恢复了柔性行为西E,Niedringhaus M,Ortega HK,Frohlich F和Carelli RM。我们的结果表明:(1)模型有机基因占人类烟草消费中观察到的SNP遗传力的约5-36%(丰富:1.60–31.45),(2)基于基因的基因,但不是基于基因的基因,而不是基于基因的基因(Magma,smag,smag,smag,smagma,smagma punchiect),而不是负面的控制基因基于我们的模型生物体基因组在独立样本中每天预测香烟。生物精神病学。2021; 89(10):1001-1011。要获得理想的目标,个人必须预测特定选择的结果,使用该信息来指导适当的动作,并在不断变化的环境中相应地调整行为(行为灵活性)。物质使用障碍的标志是行为柔韧性障碍以及降低的前额叶皮质功能,从而限制了治疗策略的功效。理想情况下,恢复前额叶性低血液不稳定是改善柔性行为和治疗结果的有趣目标。与电生理学,光遗传学和新型大鼠经颅交替刺激(TACS)结合使用,在长鹰性男性大鼠(n = 97)中使用了行为柔韧性任务。功能障碍。光遗传学失活表明,PRL-NAC核心电路对于学习弹性转移行为的能力是必要的。可卡因自我管理历史引起了异常的PRL-NAC核心神经编码和灵活性缺陷。在学习之前有选择地激活PRL-NAC核心途径的光遗传学救出可卡因诱导的认知灵活性缺陷。非常明显的是,在了解任务之前,TAC在PRL-NAC电路中重新建立了自适应信号,并以相对无创和频率特定的方式恢复了柔性行为。我们在行为柔韧性中建立了NAC核心核心注射PRL神经元的作用,并在大鼠中提供了一种新型的无创脑刺激方法至
研究报告于 2019 年定稿,并于 2022 年更新,这要感谢以下人员的贡献和支持:Angelo Albergo(意大利海关)、Sara Alsuwaidi(阿联酋联邦海关局)、Ferdinand Amaumo(肯尼亚税务局)、Audrey André(比利时海关)、Blanca Luisa Barandiaran Asparrin(秘鲁海关)、Chahid Azarkan(荷兰海关)、Noga Balaban(Wave)、Kelly Belanger(加拿大边境服务局)、John Bescec(国际商会/微软)、Elton Carlos Busarello(巴西海关)、John Byrne(爱尔兰税务和海关)、Leonel Alberto Molina Cabrera(危地马拉海关)、Mi Jang Hongy Yuang Cho(韩国区域培训中心)、Wilson Chow(中国香港海关)、Woo Yong Chung(韩国海关)、Lore Cloots(比利时海关)、 Sandra Corcuera(美洲开发银行)、Emmanuel de Kerchove(欧盟税务和边境统一总司)、Pascale Dehon(加拿大边境服务署)、Liesbeth Deprez(比利时海关)、Maria-Luisa Eichhorst(美国海关和边境保护局)、Jorge Eduardo de Schoucair Jambeiro Filho(巴西海关)、Marcelo Fiotto(阿根廷海关)、Muriel-Gabrielle Franchomme(欧盟税务和边境统一总司)、María Fernanda Giordano(阿根廷海关)、Benoit Gosselin(加拿大边境服务署)、Samuel Greene(美国海关和边境保护局)、Frank Heijmann(荷兰海关)、Ericka Mariela Barillas Herrera(危地马拉海关)、Theo Hesselink(荷兰财政部)、Juha Hintsa(跨境研究协会)、Alfa Ibrahim(尼日利亚海关)、Colm Leonard (IBM)、Edward Kafeero 博士(明斯特大学)、Inna Khorsheva(俄罗斯海关)、Georg Kotschy(欧盟,税务和海关总署)、André Lamoureux(加拿大边境服务署)、Sharon Lim(GeTS Asia Pte Ltd)、Dana Lorenze(Expeditors)、Cristina Martín Lorenzo(Usyncro)、Toni Männistö(跨境研究协会)、Matome Mathole(南非税务局)、Marco Mattiocco(意大利海关)、Ivy Milimo(赞比亚税务局)、Marcel Molenhuis(荷兰海关)、Jonathan Morten(新西兰海关)、Gustavo Antonio Romero Murga(秘鲁海关)、Chanda Mwenechanya(赞比亚税务局)、Chun-Wah Lawrence Ng(中国香港海关)、Shirley Ng(中国香港海关)、Maureen Ojowi(肯尼亚税务局)、Abraham Omonya (肯尼亚税务局)、Frank Orondo(肯尼亚税务局)、Jonathan Page(加拿大边境服务局)、Sangyong Park(韩国海关)、Marcus Vinicius Vidal Pontes(巴西海关)、Zahouani Saadaoui(欧盟 - 税务和海关总署)、Aliyu Galadima Saidu(尼日利亚海关)、Sara Sekimitsu(日本海关)、Latifa Al Shamsi 和 Moza Al Shamsi(阿联酋迪拜海关)、Weijian Shao(中国海关)、Micha Slegt(荷兰海关)、Adam Sulewski(美国海关与边境保护局)、Keith Tan(新加坡海关)、Raoul Tan(鹿特丹国际港口)、Andrea Tang(国际货运代理协会联合会,FIATA)、Taksachan Tangsuphoom(泰国海关)、Angie Teo(新加坡海关)、Lucelia Tinembart(国际货运代理协会联合会,FIATA)、Helen Tse(中国香港海关)、Samson Uridia(格鲁吉亚税务局)、Rafael Mallea Valdivia(秘鲁海关)、Alfredo Volpicelli(意大利海关)、Carol West(国际报关协会联合会,IFCBA)、Stella Wong(中国香港海关)、Yuri Yanai(日本海关)、Kay Ren Yuh(新加坡资讯通信媒体发展局)。
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