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World File Search System解剖
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
ALS和FTLD中的人类电机和前额叶皮层的单细胞解剖
S. Sebastian Pineda, 1,2,3,4 Hyeseung Lee, 3 Maria J. Ulloa-Navas, 5 Raleigh M. Linville, 3,4 Francisco J. Garcia, 3,6 Kyriakitsa Galani, 2,4 Erica Engelberg-Cook, 5 Monica C. Castanedes, 5 Brent E. Fitzwalter, 3 Luc J. Pregent, 5 Mahammad E. Gardashli, 5迈克尔·德鲁尔（Michael Duck），5戴安娜·V·维拉·加西亚（Diana V. Vera-Garcia），5安德烈·T.S。Hucke，5 Bjorn E. Oskarsson，7 Melissa E. Murray，5 Dennis W. Dickson，5 Myriam Heiman，3,6,9， * Veronique V. Belzil，5,8， *和Manolis Kellis *和Manolis Kellis 1,2,4，1,2,4 *马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市的人工智能实验室，马萨诸塞州剑桥市02139，美国3科沃学习与记忆研究所，马萨诸塞州技术研究院，剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州02139，美国4美国麻省理工学院和哈佛大学研究所，哈佛大学，哈佛大学，坎布里奇，坎布里奇，马萨诸塞州坎布里奇，马萨诸塞州02141，美国5号部门，脑电图，302141，美国5号部门。马萨诸塞州科技研究所，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7神经病学系Mayo Clinic，美国杰克逊维尔32224，美国8现在的地址：Vanderbilt大学医学中心，NASHVILLE，TN 37232，USA 9 LEAD CONCECTENCE conteracnence *socustract *socorlight *socutience *，），veronique.belzil@vumc.org（v.v.b。），manoli@mit.edu（M.K。）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.031
人类解剖与生理学基础科学内容
本文档的重点是人类解剖与生理学中的科学核心思想。在阿肯色州K-12科学标准中，科学内容可在每个标准的DCI部分中找到。三维学习和评估最佳的学生为学生做好了准备，以便学生有机会展示他们在科学领域所知道的和可以做的事情。请参阅完整的标准文档，以找到每个标准的相应科学和工程实践以及横切概念。核心思想被组织成以下科学领域：
高反应方面的综合主导了解剖酶TiO2
作为重要的金属氧化物，由于其在催化和光催化中具有许多有希望的特性，因此对二氧化钛二氧化钛进行了广泛研究。解剖酶TiO 2晶体的特性在很大程度上取决于暴露的外表面。已经做出了许多努力，以提高养殖化合物2的{001}方面的高反应方面的百分比，以增强其催化特性。本评论报告了设计和制造高反应性方面的最新进展通过各种策略，包括传统的蒸汽相外延过程，水热/溶液热方法，非溶液性酗酒方法和高温气体相反应。此外，重点介绍（001）表面，综述还涵盖了解剖酶TiO 2晶体各种高反应性方面的理论模拟的进步。最后，我们提供了一个摘要和一些观点，以了解这一新兴领域的未来研究的挑战和新方向。
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
讲座5-心脏解剖和功能压缩.pdf
从毛细血管开始，静脉系统开始，其中包括静脉，静脉和静脉腔。毛细血管在静脉中终止，它们是较小的血管（20 µs），其肌肉壁比小动脉的壁更薄。大量的血液持有静脉（称为电容血管），直径为5 mm。静脉形成上腔和下腔静脉，直径约为30毫米。静脉和静脉腔的壁由内皮，弹性组织，光滑的肌肉和外部结缔组织层组成。在静脉和静脉腔中，弹性组织较少，但是平滑肌纤维更多。
胰腺胰蛋白酶抑制剂的遗传解剖
摘要在先前的研究中，使用遗传筛选探测来鉴定牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的变体，该变异物可以折叠成活性构象，但在存在二硫代醇（DTT）的情况下，它们比野生型蛋白的差异要快得多。现在已经研究了这些DTT敏感变体中有30种的机制。在存在DTT的情况下，某些氨基酸替代品引起快速失活，因为天然蛋白的三个二硫化物的降低速度比野生型蛋白快300倍，从而完全展开。其他取代并不能大大提高完全降低和展开的速度，而是导致非活性的两硫化物物种的积累。在蛋白质的三维结构中，DTT敏感氨基酸替代的位置与变体被灭活的机制之间存在显着相关性。au在野生型蛋白的展开过程中最缓慢地减少的两种二硫化物的附近，而其他类的取代都位于蛋白质的另一端，靠近trypsin结合位点。这些结果表明，天然牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的动力学稳定性及其作为蛋白酶抑制剂发挥作用的能力在很大程度上受到折叠蛋白具有区别区域的残基的影响。
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。