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在过去的几十年中,神经影像学已成为人脑基础研究和临床研究中无处不在的工具。然而,目前还没有参考标准来量化神经影像学指标随时间推移的个体差异,这与身高和体重等人体测量特征的生长图表不同 1 。在这里,我们整合了一个交互式开放资源,以对来自任何当前或未来 MRI 数据样本的大脑形态进行基准测试(http://www.brainchart.io/)。为了以现有的最大、最具包容性的数据集为基础制定这些参考图表,同时承认由于已知的 MRI 研究相对于全球人口多样性的偏见而导致的局限性,我们汇总了 100 多项原始研究中的 101,457 名人类参与者的 123,984 次 MRI 扫描,这些参与者的年龄在受孕后 115 天至 100 岁之间。MRI 指标通过百分位数分数量化,相对于生命周期内大脑结构变化的非线性轨迹 2 和变化率。脑图确定了以前未报告的神经发育里程碑 3 ,表明个体在纵向评估中具有高度稳定性,并证明了对原始研究之间的技术和方法差异的稳健性。与无百分位数的 MRI 表型相比,百分位数分数显示出更高的遗传性,并提供了非典型大脑结构的标准化测量,揭示了神经和精神疾病中神经解剖学变异的模式。总之,脑图是朝着稳健量化个体差异迈出的重要一步,以多种常用神经影像学表型中的规范轨迹为基准。
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要,并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前,大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究,忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法,该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上,并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说,我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段:氨基酸残基重建(A2RR)和蛋白质相互作用预测(PIP)。在A2RR阶段,我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段,除了基本的相互作用预测任务外,我们还引入了两个辅助任务,即蛋白质特征重建(PFR)和蒙版相互作用预测(MIP)。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示,而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测,两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明,MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。
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braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.
Michael D. McGehee教育大学的圣塔芭芭拉大学•博士学位材料科学(6/94-8/99)顾问:艾伦·赫格(Alan Heeger)(诺贝尔(Nobel)奖得主)普林斯顿大学(A.B.)Michael D. McGehee教育大学的圣塔芭芭拉大学•博士学位材料科学(6/94-8/99)顾问:艾伦·赫格(Alan Heeger)(诺贝尔(Nobel)奖得主)普林斯顿大学(A.B.)