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分子标记在识别遗传疾病中的作用
抽象分子标记是识别遗传疾病的关键工具，可以进行精确的诊断，风险评估和个性化治疗方法。它们分为各种类别，包括单核苷酸多态性（SNP），短串联重复序列（STR）和限制性片段长度多态性（RFLP），每个多态性（RFLP）在遗传诊断中起着不同的作用。SNP被广泛用于全基因组关联研究（GWAS），以鉴定出对复杂疾病的遗传易感性，而STR在诊断诸如亨廷顿氏病等疾病中很有价值。rflps虽然今天不常用，但在特定的诊断环境中仍然很重要。分子标记物的应用跨越了广泛的遗传疾病，从囊性纤维化（CF）等复杂疾病（如遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征和脆弱的X综合征）。这些标记能够早期检测和有针对性的干预措施，从而改善了患者的预后。然而，一些挑战阻碍了他们的广泛采用，包括难以解释遗传数据，有限的遗传筛查以及与隐私和遗传歧视有关的道德问题。将分子标记物用于遗传筛查的未来方向涉及整合先进的技术，例如下一代测序以及将分子数据与其他OMIC方法结合在一起，以提供对遗传疾病的更全面的理解。应对数据解释，可访问性和道德问题的挑战对于扩大分子标记在临床实践中的效用至关重要。分子标记技术的进步及其在检测特定遗传疾病中的应用有望提高诊断准确性和个性化治疗策略。但是，确保这些技术是可以访问的，并且在道德上实施将是其成功转变医疗保健的关键。分子标记和遗传筛查技术的持续发展表明，早期诊断和个性化药物成为遗传疾病的标准护理的未来。关键词：分子标记，遗传疾病，SNP，遗传筛查，个性化医学
算法实用知识与数字弱势群体的主体性建构 -传播与社会学刊
有关技术知识的社会学，已经克服了控制技术知识生产和流通的专业和文化障碍。由于算法驱动的平台已深深地嵌入社会中，因此该研究重点是算法背景下的知识构建，以检查人类技术相互作用中算法知识的实际方面。具体来说，该研究探讨了中国老年人之间算法知识与日常媒体实践之间的关系。对27名老年用户（≥50岁）的深入访谈中收集的数据的分析揭示了老年参与者对算法和媒体实践的实践知识之间关系的三个方面：（1）“娱乐”阐明了老年参与者的算法无知的情绪探究和
战略业务提案示例 500 字摘要 - ILM
K14：与董事会和其他公司领导层合作；K16 与公司领导层合作......；S20 在其控制和权限范围内发挥领导作用，向上和向外产生影响，通过谈判和使用宣传技巧来建立声誉和有效的合作。
AI驱动的物种识别和数字系统学-IJRPR
本文的结构是对AI对数字分类法和物种识别的影响进行全面分析。第2节探讨了物种识别中AI的技术基础，包括机器学习体系结构，计算机视觉应用和分类分类的自然语言处理[13]。第3节重点介绍了AI在生态监测中的作用，重点是生物多样性调查，入侵物种检测和环境DNA（EDNA）分析[14]。第4节深入研究了数字系统学中AI的整合，讨论了自动分类，系统发育分析和分类学标准化[15]。第5节研究了AI驱动的分类法中的数据偏见，模型解释性和道德考虑等关键挑战[16]。
iPad，Internet和数字技术的可接受使用协议
2。他们应该通过尊重他人的方式来支持他人，并且永远不要写或参与在线欺凌行为（这包括转发消息和以有害，不适当或有害的在线行为支持他人）。在线可以使学生感到自己是匿名的，有时学生可能会在网上说他们永远不会对某人说的话。他们在休闲时间使用的网络空间或在线聊天环境也可能具有明确的语言，他们可能会觉得自己必须参与其中。在线欺凌可以从重复的消息到排除社交空间的多种形式。在消息上转发或参与排除的学生可能不会将自己视为欺凌。这些行动也有助于他人的伤害和困扰，并且确实构成了欺凌行为。
发布规则
提交仅限于为日本医学协会成员终身教育的内容，并且尚未发布。 请写信并在誓言上标记并将其发送给手稿。 接受的手稿如下：请指定您要申请的应用程序类型。 (1) Original work - New knowledge obtained using a method with high scientific validity - Described in categories such as "Introduction", "Purpose", "Method", "Results", "Consideration" - The main text is within 8,000 characters (20 sheets of 400 characters) including figures (1,000 characters) (Figures are converted to 600 characters per point, with a principle of 4 points, excluding abstracts and literature) - Up to 20 documents (2) Review - A comprehensive discussion of medical or medical issues - The main text is within 8,000 characters (20 sheets of 400 characters per point) (Figures are converted to 600 characters per point, with a principle of 4 points, excluding abstracts and literature) - 20 documents are included直到版本（3）报告（调查，案例，学术社会） - 有关医疗领域的重要研究的报告，有趣且重要的临床情况的报告，学术社会的报告等 - 包括数字，多达4,000个字符（10张400个字符）（图400个字符）（图，图，图表，每个项目，图表，原理上的单位和最多的文献，均为4点传达给编辑，包括对本期刊上发表的论文的意见以及对重要的医学和医学主题的意见 - 最多600个字符，最多3个文档。要旨は不要
NATCA标记了与FAA的历史性第一张合同
1989年5月，国家空中交通管制员协会（NATCA）和联邦航空管理局（FAA）庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同，标志着一个重大的转折点，是代表空中交通管制员的联盟第一次，FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议，并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息，报告错误的免疫力以及参与NTSB调查，为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价，区域代表有50％的官方休息时间履行工会代表职责。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
1 APLNR标记了具有人类的心脏祖细胞...
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