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World File Search System已使
战略
自成立以来，Te Kunenga Ki Pūrehuroa 梅西大学的学生群体多样性不断提高。所谓的“非传统”学生，包括有无障碍问题的学生、兼职学生、家庭第一代学生、成年人和专业人士，以及那些由于文化或经济背景而被排除在学院之外的学生，目前已成为梅西大学学生群体中一个重要且不断增长的组成部分。这一趋势反映了世界其他地区的模式，在这些地区，扩大参与度的议程已使大学从主要为教育精英服务的机构转变为一种更加普遍、广泛和开放的准入模式。Te Kunenga Ki Pūrehuroa 梅西大学在所做的每一件事中都秉承公平与卓越的理念，打破了传统大学的模式，在新西兰的高等教育体系中找到了自己的独特地位。
运输-2035报告
必须在2030年之前将全球碳排放量减半，以将变暖限制为1.5°C，并避免灾难性的气候影响。美国运输部门是该国最大的碳发射器，也是脱碳难题的挑战。幸运的是，电动汽车（EV）电池成本和性能，范围和充电的最新进展（以及车辆模型的扩散）已准备好超越汽油和柴油车辆作为主要的陆上技术。既然风和太阳能的下降成本已使清洁电网的快速且具有成本效益的扩展，则可以实现运输部门的成本效益途径。然而，电动汽车仅占当今美国车队的一小部分，而接下来的十年中的许多销售预测是适度的。几个障碍，包括高前期车辆成本和不足的基础设施，而不是技术或经济可行性，是EV销售增长和加速脱碳化以与全球气候目标保持一致的最大障碍。
用于药物研发的人工智能：我们到达了吗？
药物发现正在适应数据科学、信息学和人工智能 (AI) 等新技术，以加速有效治疗的开发，同时降低成本和减少动物实验。投资者、工业和学术科学家以及立法者的兴趣日益浓厚，这表明人工智能正在改变药物发现。成功的药物发现需要优化与药效学、药代动力学和临床结果相关的特性。本综述讨论了人工智能在药物发现的三大支柱中的应用：疾病、靶点和治疗方式，重点是小分子药物。生成化学、机器学习和多属性优化等人工智能技术已使多种化合物进入临床试验。科学界必须仔细审查已知信息以解决可重复性危机。只有在后期管道阶段有足够的基本事实和适当的人为干预的情况下，才能充分发挥人工智能在药物发现中的潜力。
实时医疗数据处理的分布式分类方法
摘要开发了基于随机森林方法的复杂分类器。分类器的主要本质是它由几个（当前实现4）二进制分类器模块组成。每个人都经过训练以区分其阶级分离。已经开发了一个真实表，该表允许基于二进制分类器结果，可以将更精确和精细的分类分为大量的类（当前实现中的5个）。已使用在特诺皮尔区域临床心理学医院获得的医疗数据集对开发的分类服务进行了培训和测试，并将患者的抑郁水平估计与动脉脉动振荡振荡震荡图分析数据相匹配。开发的分类器在区分所有5个级别方面表现出很高的精度范围（高达97％）。塑造测试。还在类的混乱和基准中研究了顺序和并行分类模块的性能。1
审查开发工业真菌产生菌株的策略
摘要：在工业中使用微生物已使（过度）生产各种相结合（例如原代和次级代谢物，蛋白质和酶），这些分量与抗生素，食品，饮料，饮料，化妆品，化妆品，化学药品，化学药品和生物燃料等相关。工业菌株通常是通过常规（非GMO）应变改善策略以及随机筛选和选择获得的。但是，重组DNA技术使通过添加，删除或修改特定基因来改善微生物菌株成为可能。基因工程和基因组编辑等技术有助于工业生产菌株的发展。尽管如此，仍然有重要的空间可以进一步改善应变。在这篇评论中，我们将重点介绍用于开发真菌生产菌株的经典和最新方法，工具和技术，并有可能以工业规模应用。此外，将讨论功能基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学的使用以及遗传操纵技术和表达工具的实施。
儿童流行病学和管理肥厚性心肌病的概述
这是一种高度可治疗的疾病，发病率和死亡率较低。从药理学人物到介入疗法的过渡已使死亡率从目前的6％/y降低到10倍以上（95％生存10年）。选择性替代性经皮饮酒消融对手术，外科膜肌瘤切除术，栓塞药的药理学前的培养和心房颤动的减少在改善生活质量方面取得了重大进展[4]。除了可以预测猝死的风险分层算法外，预防性植入式除颤器还可以预防。然而，在HCM数量巨大的国家中，更多地接受和实施了由社会，文化和资源障碍所掩盖的国家，对于满足未满足的需求和重大挑战至关重要[5]。此外，正在开发的新型治疗方法旨在预防和延迟疾病的发作，这是在突变携带者患者中治疗的主要目标[5]。
大脑成像具有便携式低场MRI
便携式低场MRI（LF-MRI）的出现，预示着神经影像学的新机会。低功率要求和可运输能力已使传统MRI套件的受控环境之外进行扫描，从而增强了对不适合现有技术的指示的神经影像的访问。最大化从LF-MRI的信噪比降低的信息中提取的信息对于开发临床上有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和机器学习重建算法的进展来自稀疏K空间数据以及图像增强的新方法，现在已经实现了这些进步。耦合技术创新与床边成像为可视化健康的大脑并检测急性和慢性病理变化时创造了新的前景。正在进行的硬件的开发，脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用程序的验证将继续加速该领域。随着进一步的创新发生，便携式LF-MRI将促进MRI的民主化，并创建以前不可能使用常规系统可行的新应用。
癌症免疫疗法学会（SITC）免疫检查点抑制剂相关事件的临床实践指南
引言引入了用于治疗转移性癌症和高风险原发性疾病辅助治疗的新型癌症免疫疗法，已使癌症患者种群的子集对长期，潜在的治疗反应。免疫检查点抑制剂（ICI）是抗体，旨在阻断抑制免疫反应的关键调节信号，抵消肿瘤微环境中的免疫抑制，从而实现肿瘤反应性T细胞以安装有效的抗癌反应。目前，美国食品和药物管理局（FDA）批准的ICI分为两个主要类别：针对程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）和程序性死亡型1（PD-L1）（PD-L1）（抗PD-（L）1 Axis）和靶向细胞毒性T淋巴细胞毒性抗脑毒性抗血清抗细胞抗细胞 - 4（CTLA-4）的那些（PD-L1）（PD-L1）。 CTLA-4-CD28轴（抗CTLA-4抗体）。1这些案例已被批准用于治疗
思想的食物：食品和饮料行业的光学传感器阵列和机器学习
摘要：交叉反应传感器的阵列，结合其多元输出的统计或机器学习分析，已使生物医学，环境科学和消费产品中的复杂样品进行了整体分析。比较经常与哺乳动物的鼻子或舌头进行比较，此视角检查了传感阵列在分析食物和饮料的作用，以获得质量，真实性和安全性。我专注于光学传感器阵列，作为低成本，易于衡量的工具，可在现场，工厂地板甚至消费者使用。新颖的材料和方法被突出显示，并讨论了研究领域的挑战，包括样本处理/处理和访问大量的样本集以训练和测试阵列以解决行业中的实际问题。最后，我研究了将传感阵列与鼻子和舌头的比较是否对人类品味所定义的行业有帮助。关键字：传感阵列，交叉反应，电子鼻子，机器学习，食物，饮料，气味，味道
药物设计：现状和未来前景
摘要：药物化学在实现精准医疗方面面临着新的挑战。现在，药物化学家可以使用几种强大的新工具或对已使用工具的改进来帮助药物发现过程，从命中分子到临床使用的药物。在新工具中，将折叠中间体或蛋白质的催化过程视为发现新命中目标的可能性已经出现。此外，机器学习是一种新的有价值的方法，可帮助药物化学家发现新命中。从更好地理解生化过程的时间演变到理解源自基因分析的数据的生物学意义，其他能力正在药物发现领域进一步发展，以改善患者护理。从这个意义上说，针对中枢神经系统的药物输送新方法，以及对越来越多药物的代谢途径的理解以及将其与患者遗传特征联系起来的进步，构成了该领域的重要进展。