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脑心脏轴研究-ARPI
测试焦虑（TA）是一种公认的社交焦虑形式，是学生焦虑的最突出的原因，如果不受管理，可以升级为精神疾病。ta深刻影响中心神经系统和自主神经系统，作为认知和自主成分的双重表现。有限的研究探索了TA的生理基础，但在这种情况下，没有人直接研究了中枢神经系统与ANS之间的复杂相互作用。在这项研究中，我们引入了一种非侵入性的，综合的神经性心血管方法，以全面地表征27名通过模拟检查场景引起的测试焦虑的健康受试者的生理反应。我们的实验发现强调，对脑电图和心率变异性数据的孤立分析无法捕获由大脑心脏轴评估提供的复杂的信息，该信息纳入了对大脑与心脏之间动态相互作用的分析。在静息状态下，模拟检查在所有频率下都会导致神经控制降低到心跳动力学上，而研究状况会导致脑力振荡的上升心脏相互作用降低，高达12Hz。这强调了采用多系统观点的重要性，以理解与测试焦虑的复杂，尤其是功能定向机制。
脑电图对发育延迟但没有明显癫痫发作的儿童有用吗？
目的：脑电图（EEG）有助于阐明儿童皮质交流和认知过程之间的关联。我们研究了在没有临床癫痫发作的情况下，脑电图异常是否与发育延迟/智力障碍（DD/ID）有关。方法：我们回顾性地确定了166名DD/ID儿童，他们在2011年1月至2021年12月之间在Pusan国立大学医院接受了脑电图。我们比较了正常和异常脑电图的临床特征和测试结果。另外，我们分析了与神经发育障碍有关的脑电图异常，特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）。结果：在166例患者中，有39例（23.5％）的脑电图异常，而127（76.5％）的脑电图正常。25例（64.1％）患者表现出癫痫样排放，其中包括22（56.3％），局灶性分泌物和三名（7.7％）和全身放电。焦点排放最常影响中心区域（35.9％）。二十名患者（51.3％）表现出节奏的减慢模式。epi麻风病的诊断比正常的脑电图（n = 9，7.1％）（p <0.001）更为普遍。有5例（12.8％）患有异常的脑电图。，有5例（36.4％）患有异常的脑电图，均患有癫痫样排放。两名ASD患者和两名ADHD患者表现出节奏的速度。结论：EEG代表了DD儿童的潜在筛查工具。异常的脑电图发现在遗传异常中更为普遍（26 vs. 13，p = 0.017）。异常的脑电图发现与癫痫风险增加有关，从而为诊断和治疗计划提供了信息。
研究助理
研究助理组织摘要营养与健康影响中心（CNHI）是一家非营利性研究所，在测量和评估方面提供专业知识，以帮助开发，增强和扩展专注于健康饮食和积极生活，改善粮食安全和健康食品访问的计划，同时促进当地粮食系统，同时促进当地的健康粮食系统。具有公共卫生营养方面的专业知识，CNHI致力于建立测量策略，以评估与创新性健康相关计划的影响。我们在国内和国际上工作，与其他非营利组织，学术界，政府和私人基金会合作，进行研究，评估和科学战略计划。有关CNHI的更多信息，请访问www.centerfornrition.org。工作摘要研究助理通过进行文献综述，开发测量工具，收集和分析数据以及支持项目可交付成果的开发来支持研究和评估项目的实施。为此特定开放雇用的人将主要充当Ethe Gus Schumacher营养激励计划（GUSNIP）营养激励计划培训，技术援助，评估和信息（NTAE）中心的研究助理。工作职责和责任•支持研究和评估项目的实施。•进行和记录文献综述。•开发有效可靠的测量工具，包括评估，调查和面试指南。•开发和提交IRB申请。•准备定量测量工具，以通过格式化纸张形式或构建电子调查来分发。•通过进行访谈/观察和管理
metagenomickg：元基因组应用的知识图
动机：微生物群落中的庞大的体积和种类的基因组含量使宏基因组学成为丰富的生物医学知识的领域。为了穿越这些复杂的社区及其众多的未知数，宏基因组学通常取决于不同的参考数据库，例如基因组分类数据库（GTDB），基因和基因组（KEGG）的京都百科全书（KEGG）以及细菌和病毒生物影响中心（BV-BRC），以便各种分析。这些数据库对于微生物群落的遗传和功能注释至关重要。尽管如此，这些数据库的命名法或标识符不一致提出了有效整合，表示和利用的挑战。知识图（kgs）通过将生物学实体及其相互关系组织到凝聚力网络中提供了适当的解决方案。图形结构不仅促进了隐藏模式的揭幕，而且还通过更深入的见解丰富了我们的生物学理解。尽管KG在各种生物医学领域都表现出了潜力，但它们在宏基因组学中的应用仍未得到充实。结果：我们介绍了元素元，这是一个专门针对宏基因组分析的新知识图。metagenomickg从广泛使用的数据库中整合了与广泛使用的数据库的分类学，功能和发病机理相关的信息，并将这些信息与已建立的生物医学知识图联系起来，以扩大生物学联系。通过几种用例，我们证明了它在微生物和疾病之间的关系，生成特定于样品的图形嵌入并提供可靠的病原体预测方面的假设产生的实用性。可用性和实现：构建Metagenomickg和复制所有分析的源代码和技术详细信息，请访问github：https：//github.com/koslickilab/metagenomickg。我们还托管了一个neo4j实例：http：//mkg.cse.psu.edu：7474用于访问和查询此图。联系人：dmk333@psu.edu补充信息：在线生物信息学上获得。
人工智能智能助理
1 爱荷华大学电气计算机工程系 2 爱荷华大学土木与环境工程系 3 爱荷华大学 IIHR 水利科学与工程系 4 爱荷华大学化学系 5 爱荷华大学环境污染健康影响中心 摘要 本文介绍了一个用于高等教育个性化和自适应学习的新型框架——人工智能智能助手（AIIA）。AIIA 系统利用先进的 AI 和自然语言处理 (NLP) 技术来创建一个交互式且引人入胜的学习平台。该平台旨在通过提供便捷的信息访问、促进知识评估以及提供根据个人需求和学习风格量身定制的个性化学习支持来减轻学习者的认知负荷。AIIA 的功能包括理解和响应学生的询问、生成测验和抽认卡以及提供个性化的学习途径。研究结果有可能对高等教育中人工智能虚拟教学助理 (VTA) 的设计、实施和评估产生重大影响，为开发能够提高学生学习成果、参与度和满意度的创新教育工具提供信息。本文介绍了方法、系统架构、智能服务和与学习管理系统 (LMS) 的集成，同时讨论了人工智能智能助理在教育领域的发展所面临的挑战、局限性和未来方向。 关键词：人工智能、自然语言处理、大型语言模型 (LLM)、Transformers、GPT、Protégé 效应 1. 简介 随着数字技术的快速发展以及多元化和全球分布的学生群体不断变化的需求，高等教育的格局正在经历重大转变 (Altbach 等人，2009)。传统教学方法虽然在许多情况下都很有效，但往往难以提供个性化的支持和即时反馈，尤其是在需要大量基于文本的学习、批判性思维和分析技能的领域 (Means 等人，2009)。这些领域，例如创造力和批判性分析，以及社会和文化，如果没有足够的支持，学生可能很难掌握（Holmes 等人，2019 年）。这导致人们对探索创新解决方案的兴趣日益浓厚，这些解决方案
与安慰剂口香糖相比，尼古丁对疼痛的敏感性和峰值α频率的介导作用的影响
1。新南威尔士大学华莱士·沃思大厦（Wallace Wurth）大楼医学院（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚2。疼痛影响中心，澳大利亚神经科学研究（NEURA），澳大利亚悉尼兰德威克市Barker Street 139Mark Wainwright分析中心，新南威尔士州大学（UNSW）生物科学南部大楼（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚4。美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。 马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。 中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。 人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。 加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10. 西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。 舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10.西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省