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课程大师分子和翻译...
2。75705健康与疾病（讲座）的神经元网络Medex13 3 CEM 15705 2。74128压力生理的基础知识（讲座/研讨会）MEDEX15 3 CEM 14128 2。74129脑成像和神经解剖学（讲座）MEDEX14 3 CEM 14129 2。74310神经疾病的期刊俱乐部（研讨会）MEDEX22 3 CEM 14310 2。74331精神病学中的疾病（讲座/研讨会）Medex17 3 CEM 14331 2。75094 MTN - 讲座（讲座）MEDEX20 3 CEM 15094 2。75095 MTN的临床试验 - 实用培训（实用培训）MEDEX21 3 CEM 15095 2。74333实验室方法II（1周实验实习）MEDEX32 3 CEM 14333 2。75451医学科学应用统计（研讨会）36 3 CEM 15451 2。75464良好的科学实践（研讨会）MEDEX35 3 CEM 15464 2。从基础研究到产品研讨会（研讨会/游览）Medex16 3 cm 2。从基础研究到产品讲座（讲座）MEDEX18 3 cm
用于疫苗和免疫兽药
• 验证。关于欧洲药典方法的验证，《通用声明》指出：“各论和通则中给出的测试方法已根据公认的科学实践和现行分析验证建议进行了验证。除非各论或通则中另有说明，否则无需由分析人员验证测试方法。” 就兽用疫苗而言，测试方法及其验收标准在制定各论时批准的方法和规范与产品符合欧洲药典标准所需的最低要求之间形成了折衷。根据现行分析验证这些方法的建议进行大量验证将需要太多动物，因此不符合 3R 方法。 15V 组 33 目前采取的方法是合理化和更新当前使用的方法（考虑到较新技术的可用性、对 3R 和 GMP 的遵守情况以及进行风险分析以避免 35 进行不必要的昂贵测试）并提出经过验证的方法或 36 关键参数验证的要求。37
锂离子电池数据：从生产到预测
摘要：在我们越来越多的电动社会中，锂离子电池是关键要素。要设计，监视或优化这些系统，数据起着核心作用，并且正在越来越兴趣。本文是对电池场中数据的评论。作者是实验者，旨在提供电池数据的全面概述。从数据生成到最先进的分析技术，本文以整体方法解决了与电池信息学相关的概念，工具和挑战。描述了不同类型的数据生产技术，并提出了最常用的分析方法。数据生产成本和数据生产和分析方法的异质性被视为在该领域开发数据驱动方法的主要挑战。通过提供对电池数据及其局限性的可理解描述，作者的目的是弥合电池实验者，建模者和数据科学家之间的差距。作为一种观点，开放的科学实践是减少数据异质性影响并促进来自不同机构的电池科学家与不同科学分支之间的合作的关键方法。
人文与社会科学部
作为系主任，我最大的荣幸之一就是介绍年度回顾。这是一份鼓舞人心的目录，记录了过去一年 HSS 的新发现和显著成就。我偶尔听到人们将 HSS 称为加州理工学院的“隐藏宝石”之一。我明白他们的意思；并非所有听说过加州理工学院的人都知道加州理工学院的研究人员不仅研究自然世界，还研究人类和社会世界。但是，正如这些页面所示，HSS 研究人员研究了人类行为的无数方面：决策和思维、战略经济和政治互动、视觉文化和政治活动、科学和政策以及科学发现的历史背景。此外，HSS 教师将他们的知识和热情带入课堂，帮助加州理工学院的学生更好地理解世界上的科学实践以及他们作为个体和社会成员的身份。明年是加州理工学院社会科学部成立 60 周年，这一天加州理工学院正式将社会科学纳入人文学科部，人文学科自 1926 年起就成为加州理工学院的一部分。我们期待着庆祝这一里程碑，反思我们的共同成就，并在未来的基础上再接再厉。
无序数据集：社会技术错位......
人工智能 (AI) 在行为健康领域的应用引起了人们对使用机器学习 (ML) 技术识别人们个人数据模式的兴趣，目的是检测甚至预测抑郁症、躁郁症和精神分裂症等疾病。本文通过对三个自然语言处理 (NLP) 训练数据集的情境分析，研究了人工智能介导的行为健康背后的数据科学实践和设计叙述。通过将数据集视为与特定社会世界、话语和基础设施安排密不可分的社会技术系统，我们发现数据集构建和基准测试的技术项目（行为健康领域人工智能研究的当前重点）与行为健康的社会复杂性之间存在一些不一致。我们的研究通过阐明无序数据集的敏感概念，为日益增长的人工智能系统关键 CSCW 文献做出了贡献，该概念旨在有效地扰乱行为健康领域中人工智能/机器学习应用的主导逻辑，并支持研究人员和设计师反思他们在这个新兴且敏感的设计领域中的角色和责任。
©2023 Leigh Price。这是根据Creative Commons Atermitution 4.0国际许可（https：//
摘要sigveHøgheim和我对心理学中的代表性，操作主义和构建有效性进行了类似的批评。我们各自的批评都取决于这些概念无法充分考虑有关我们建构现实的本体论问题的方式。høgheim建议我们可以通过返回避免“编码”的经典测量定义来解决问题，但我认为避免编码（表示，建模，理论化）是不可能的。，我建议我们使用许多批判的现实主义概念，例如出现，分层现实，转化，判断力理性主义和符号三角形，而不是试图避免它。我还认为，当前的操作主义方法反映了一种被称为认识论谬论的深层矛盾，其中科学家将本体论问题减少为认识论问题。尽管如此，尽管他们的科学版本矛盾，但心理学和教育领域的研究科学家仍然设法发现有关世界的事物，但是为了这样做，他们需要违反自己的规则。høgheim希望这样的科学家通过忠于欧几里得，牛顿和笛卡尔来避免矛盾 - 破坏科学规则。相反，我建议可以通过将科学理论改为更适当，批判的现实主义者版本来避免这种矛盾，从而更好地反映了心理学家和教育者的科学实践。
如何从天然系统开发分子生物学技术
isobel ronai isobel.ronai@sydney.edu.au Charles Perkins中心，悉尼大学，新南威尔士州悉尼，新南威尔士州悉尼。生活与环境科学学院，悉尼，悉尼，新南威尔士州的悉尼大学。摘要分子生物学中非常成功的技术的惊人特征是它们源自自然发生的系统。RNA干扰（RNAi），使用一种在真核生物中进化的机制破坏外国核酸。其他例子包括限制酶，聚合酶链反应，荧光蛋白和CRISPR-CAS9。i提出，生物学家的效应子（蛋白质或核酸）活性和生物学特异性（蛋白质或核酸可能会引起精确反应），从而利用了自然分子机制。i还表明，分子生物学（例如RNAi）中新技术的发育轨迹是四个特征阶段。第一阶段是发现生物学现象。第二个是对机理触发的识别，效应子和生物学特异性。第三个是技术的应用。最后阶段是分子生物学技术的成熟和完善。自然界的新分子生物学技术的发展对于生物学和生物医学研究都至关重要。关键字：机制；实验;特异性；科学实践； pcr; GFP。
癌症研究的基因特征：25
AU：请确认所有标题级别均正确显示：在过去二十年中，大量研究，尤其是通过大型数据集（如癌症基因组图谱 (TCGA)）进行的癌症分析，旨在改善患者疗法和精准医疗。然而，不同队列之间基因特征的有限重叠和不一致带来了挑战。转录组的动态性质涵盖了基因和异构体水平上的各种 RNA 物种和功能复杂性，引入了复杂性，并且由于每个患者独特的转录组景观，当前的基因特征面临可重复性问题。在这种情况下，来自不同测序技术、数据分析算法和软件工具的差异进一步阻碍了一致性。虽然精心的实验设计、分析策略和标准化协议可以提高可重复性，但未来的前景在于多组学数据集成、机器学习技术、开放科学实践和协作努力。标准化指标、质量控制措施和单细胞 RNA 测序的进步将有助于无偏基因特征识别。在这篇观点文章中，我们概述了一些应对挑战的想法和见解、标准化实践和先进方法，以提高疾病转录组研究中基因特征的可靠性。
生物医学研究中的分析代码共享实践
随着生成的数据量的不断增长，数据驱动的计算分析在生物医学研究中变得越来越重要。但是，缺乏共享研究成果的实践，例如数据，源代码和方法，会影响研究的透明度和可重复性，这对于科学的发展至关重要。由于不足的文档，代码和数据共享，许多已发表的研究无法再现。我们对2016年至2021年之间发表的453项手稿进行了全面分析，发现其中50.1％未能共享分析法规。即使在那些确实披露其代码的人中，绝大多数人也无法提供更多的研究输出，例如数据。此外，只有十分之一的文章以结构化且可重复的方式组织了其代码。我们发现了代码可用性语句的存在与增加代码可用性之间的显着关联。此外，与进行主要分析的研究相比，进行二级分析的一定比例倾向于共享其代码。根据我们的发现，我们提出提高对代码共享实践的认识，并立即采取措施提高代码可用性，以提高生物医学研究中的可重复性。通过提高透明度和可重复性，我们可以促进科学严格，鼓励协作并加速科学发现。我们必须优先考虑开放科学实践，包括共享代码，数据和其他研究产品，以
金融理论与实践的当前问题 - REU
金融和经济活动理论与实践中的当前问题：第四届全俄（全国）科学与实践会议材料汇编，2022 年 3 月 30 日。/ 编辑委员会: N. V. Bokova [等人]；俄罗斯普列汉诺夫经济大学沃罗涅日分校。G.V.普列汉诺夫。– 沃罗涅日：“科学书籍”出版印刷中心，2022 年。– 212 页。– ISBN 978-5-4446-1705-2。– 文本：直接。该汇编展示了经济学院经济学学科教师、从业人员和学生的科学研究成果，这些成果在第四届全俄（全国）科学实践会议“金融和经济活动理论与实践专题问题”上进行了检验，该会议由普列汉诺夫俄罗斯经济大学沃罗涅日分校会计、分析和审计系和金融与信贷系于 2022 年 3 月 30 日举办。面向经济大学的学生和研究生、经济学学科教师，以及所有对金融领域当前问题和现代俄罗斯经济实体部门感兴趣的人。