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皮肤微生物组，皮肤健康与疾病
抽象的微生物组不仅存在于肠道中，还存在于口腔，鼻腔，呼吸道，生殖和尿路以及皮肤中。皮肤中的微生物组在整个皮肤中存在，尽管与肠道和口腔中的微生物组相比，每单位面积的细菌数量在10 5 /cm 2时较小。免疫学教科书指出，皮肤是防止外来物质和病原体从外部进行的障碍，并且皮肤微生物组充当生物障碍，但直到本世纪初，这几乎是一个谜，这几乎是一个谜，皮肤微生物组与人类健康和疾病之间的关系如何。随着下一代测序（NGS）分析的最新进展，已经揭示了皮肤微生物组的组成，以及皮肤稳态的维持与调节引起的各种皮肤疾病之间的关系逐渐变得明确。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
Chaeryon Kang - 皮特公共卫生
匹兹堡大学，生物统计学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 教学经历 统计估计理论（研究生博士核心课程，11） 2015 年秋季 统计估计理论（研究生博士核心课程，8） 2016 年秋季 生物统计学研讨会 2016 年秋季 生物统计学研讨会 2017 年春季 统计估计理论（研究生博士核心课程，20） 2017 年秋季 生物统计学研讨会 2017 年秋季 生物统计学研讨会 2018 年春季 统计估计理论（研究生博士核心课程，7） 2018 年秋季 统计估计理论（研究生博士核心课程，13） 2019 年秋季 专题研究 (BIOST 2021) 2019 年秋季 专题研究 (BIOST 2021) 2020年夏季统计估计理论（研究生博士核心课程，14）2020年秋季
奥斯卡·皮特（Oscar Piette）
我拥有马德里大学（UAM）大学的生物化学学位，目前正在马德里大学（UPM）获得硕士学位。我的利益主要是生物信息学的领域，例如基因组学，进化生物学，生物物理学和生物系统建模。对于我的最终学位项目，我曾在Biogulogiar分子Severo Ochoa（CBMSO）的生物信息学单元（CBMSO）工作。该项目于2021年2月至2021年12月在生物信息学部门Ugo Bastolla的负责人的监督下进行。我在研究了用于研究蛋白质超家族演化的不同相似性措施的同时，大大提高了我在数据管理任务中的技能和bash的技能。由于主人和实践的多样性，该硕士学位帮助我成为计算生物学的横向研究人员。我还大大提高了我的编程技能，并扩大了我对机器学习技术及其应用的了解。此外，作为我硕士论文的一部分，我目前正在UPM的本体论工程小组实习。该项目的结果将是一个自动，定期审查与19 covid-19相关信息源的系统，并将此新信息集成到知识图中。
斯特曼 - ::教授的网站::
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