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学士学位项目周围神经网络...
周围神经系统可以看作是一个庞大的神经元网络，该神经元网络向整个人体发出信号。实际上，如[1]所示，“周围神经系统（PNS）中的所有信息流沿轴突沿轴突传输，称为动作电位”。但是，由于神经损伤，可以预防这种神经信号或动作电位的普通传导。在这种情况下，将信息准确地传递到有机体内的预期目的地或部分。诚然，可以理解，物理疗法对在周围神经系统的受损部分中恢复正确的功能非常有帮助。然而，由于人体在人体内部的成就仍然很难形象化神经活动。模拟神经系统将提供一个平台，以可视化系统的工作原理以及受损的神经如何影响PN。的确，这项研究的目的是模拟一个虚拟网络，该虚拟网络显示了人类周围神经系统的一般拓扑，例如，模拟了人类手臂的神经结构和行为），该网络显示了如何将信号路由到其正确的目的地并展示其系统中的模拟生物神经损害。
人工智能在基因组学中的作用-IJRPR
在生物科学和医学领域中，基因组学是一个致力于探索基因组的开创性领域，它涵盖了有机体内的全部DNA收集[1]。研究人员从根本上改变了研究人员的方式，改变了基因，进化模式，杂乱的疾病，以及他们在健康的疾病以及他们的影响上以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响。基因组研究需要收集广泛的DNA序列数据。下一代测序技术的出现极大地改变了基因组数据获取的景观，使得以大大降低的成本迅速生成大量的测序信息成为可能。最初，基因组研究的重点主要是测序DNA的行为[1]。然而，随着对基因组数据的测序需求不断升级，很明显，建立生物信息学算法，方法论和软件工具对于存储，管理和分析这些丰富的信息所必需的必不可少的信息[2]。分析基因组数据在转化研究中至关重要，它弥合了基于实验室的生物学发现及其在临床环境中的实际应用之间的差距[3]。在一个越来越多地受技术影响的世界中，人工智能（AI）脱颖而出，是一个与人类思维过程相似的领域。这项创新技术在推进基因组研究方面是无价的，开辟了新的探索和理解途径[4]。作为AI，各个部门都取得了长足的进步 - 从高等教育到工业，它的影响是无误的。在学术研究领域，最新的大语言模型（LLM）和其他AI技术不仅重塑了科学家进行研究的方式，而且还可以与更广泛的社区分享他们的发现[5]。可访问的基因组数据存储库的激增为AI创造了肥沃的基础，使研究人员能够从复杂的基因组数据集中提取有意义的见解。在其核心上，AI包括机器学习（ML）技术和计算算法，这些技术和计算算法分析了现有数据，辨别基本模式，并将这些知识应用于预测新数据集的结果[6]。在基因组学中，DNA序列数据被定量测量和以数字格式测量和编码，使其适用于AI应用。AI已经在基因组学方面取得了重大进步，包括但不限于基因组发现，基因组组合，基因组注释，基因组序列比对，表征基因组变异以及预测植物和人类基因组突变的影响。