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全球脑网络会议最终议程
Karyn Choy：在中低收入国家推广养育照护的个性化方法：国际儿童发展监测指南的混合有效性/实施试验 危地马拉 Wuqu Kawoq/玛雅健康联盟土著健康研究中心社区研究协调员 Kevin Tidgewell 博士：从传统医学到创新：研究喀麦隆植物化学物质用于新型止痛药 美国肯塔基大学药学助理教授 Matthew Bramble 博士：利用多组学技术揭示中低收入国家被忽视疾病的分子机制：重点关注 Konzo 美国乔治华盛顿大学儿童国家医院遗传医学研究助理教授
大脑活动会引起意识吗？思想实验
神经科学的快速进步为了解许多方面的大脑提供了显着的突破。尽管很有希望，但这些进步在解决意识问题中的作用尚不清楚。基于技术，可以在现代神经科学的掌握范围内，我们讨论了一个思想实验，在有意识的经历期间，以动作电位的形式进行神经活动最初从参与者大脑中的所有神经元记录下来，然后重新播放相同的神经元。我们考虑这种人造重播是否可以重建有意识的体验。从神经科学的角度来理解意识的隐藏成本和陷阱的可能性可能是从神经科学的角度理解意识，并挑战了有因果关系将行动潜力和意识联系起来的传统智慧。
糖尿病中红细胞形态的遗传决定因素
乌干达坎帕拉国际大学医学实验室科学系。摘要本文探讨了糖尿病中红细胞（RBC）形态的遗传决定因素，突出了它们在疾病进展和并发症中的重要性。通过遗传研究，已经鉴定出了几种影响血红蛋白糖基化，氧化应激反应和RBC膜结构的变体。这些变体与环境因素相互作用，影响糖尿病的RBC形态，导致视网膜病和肾病等并发症。了解这些遗传决定因素为个性化医学和靶向疗法提供了机会。需要进一步的研究来揭示这些相互作用的复杂性并为糖尿病患者开发有效的治疗方法。关键词：红细胞，形态，糖尿病，遗传学
神经化学：大脑的分子交响曲。
神经化学是神经科学的一个分支，研究神经系统内的化学过程。它深入研究了控制神经通信，信号传播和大脑活动调节的分子机制。神经化学的重要性在于它能够揭示有关大脑结构和功能的基本原理的能力。神经递质：神经化学的重点是神经递质的研究，神经递质是在神经元之间传递信号的化学信使。显着的神经递质包括5-羟色胺，多巴胺，乙酰胆碱和谷氨酸。了解神经递质与神经元表面结合的受体至关重要。这些受体在信号转导和神经元通信中起关键作用。神经调节剂：神经调节剂是影响突触传播强度和功效的分子。他们可以对脑功能和行为产生深远的影响[2]。
解锁运动医学案例研究的潜力
运动医学中案例研究最引人注目的方面之一是它们能够揭示罕见或非典型条件的奥秘，从而避免了传统研究方法的目光。例如，尽管坚持既定的预防方案，但仍遭受腿筋造成的腿筋伤害的案例。通过对运动员训练方案，生物力学和肌肉失衡的详细检查，案例研究可能会发现有助于伤害模式的微妙而关键的因素。也许这是高速冲刺期间肌肉激活的一种不对称性，或者是减速过程中偏心强度的缺乏 - 洞察力可能仍留在表面以下，而没有精心制作的案例研究的镜头[4]。
Qianqian Song，博士学位助理教授兼... -CDN
Song博士的研究集中在开发尖端的计算方法和AI算法以揭示疾病机制并识别治疗靶标。她的主要研究兴趣是通过数据驱动的信息学方法和多模态生物医学数据的整合来推进精确医学和个性化治疗。具有大规模生物医学数据的专业专业知识，从分子水平（包括基因组学，转录组学和蛋白质组学数据）到具有尖端的单细胞和高质量空间成像数据的细胞级，以及人群级别的EHR数据，以及一系列的统计研究，以及统计的量化方法，以及统计的方法，以及统计数据，该方法，以及统计数据的统计方法，以及统计的方法，对癌症和神经退行性疾病等人类疾病的理解。
医疗保健领域的人工智能和机器学习示例
我们还提供了关于不同类型的人工智能和机器学习的入门指南，以及如何将它们与健康数据结合使用以解决医疗保健系统面临的挑战。目前，围绕人工智能的大部分讨论都倾向于关注机器学习方法。这是因为可用的数据量巨大，而计算能力同样强大，因此机器学习算法可以识别超出人类计算能力的数据趋势。然而，还有许多其他技术构成了人工智能和机器学习方法系列，因此了解可用的全部范围非常重要。虽然本报告中提供的入门指南绝不是所有人工智能和机器学习方法的完整汇编，但我们希望它能为读者提供当前和潜在机会的广度以及进一步阅读的指引。