1. 将文件重命名为《家庭医学认证评估目标》(法语名称保持不变)。这一变化反映了英语医学教育文献中的用法,其中对培训计划的有效性进行评估,但对参加这些计划的个人的能力进行评估。 2. 六个新的优先主题。添加这些新主题的决定基于对 2014 年验证调查的回复,该调查发送给了全国 2,000 名执业家庭医生。因此,我们的优先主题从 99 个增加到 105 个,现在包括:慢性疼痛、心力衰竭、疼痛、皮疹、肾功能衰竭和呼吸急促。 3. 根据精神健康能力评估工作组完成的工作,更新了 16 个现有精神健康相关优先主题的主要特征 4。由于术语发生变化,优先主题名称“药物滥用”更改为“药物使用和成瘾”。 4. 根据术语的变化和/或主要特征的更新,更改了 8 个优先主题名称的法语翻译。 5. 现将三份补充文件作为附录整合到评估目标文件中。这些文件包括:
抽象背景:哌啶与各种分子碎片结合的独特能力使得可以使用其化学结构来创建具有潜在药理作用的新药。然而,需要初步研究来预测新化合物的活性,以确定进一步的临床前研究的方向。目的:本研究旨在通过In Silico方法确定新哌啶衍生物的生物活性的潜在靶标和光谱。材料和方法:在本研究中分析了在Bekturov化学科学研究所合成的三种新的哌啶衍生物对靶标的影响以及生物活性的影响。使用Web工具SwisStargetPrediction在计算机中研究了这些化合物的化学结构,以识别最可能的蛋白质靶标。Pass(预测物质的活动光谱)在线工具用于预测研究化合物的药理活性。结果:新的修饰哌啶衍生物能够影响不同的酶,受体,运输系统,电压门控离子通道,从而提供了适用于各种医学领域的广泛的生物学活动。这些物质代表了对癌症治疗,中枢神经系统疾病的兴趣,例如局部麻醉,抗心律失常和抗菌剂,并且在临床前研究中表现出了药理学活性的希望。关键词:哌啶衍生物,计算机预测,生物活动光谱,swisstargetprediction,Pass,in Silico结论:对上述结果的全面分析得出的结论是,所研究的化合物应被视为设计具有广泛实际应用的新型高效药物的潜在物质。
抽象的质谱法(MS)的最新进展使定量蛋白质组学成为药物发现领域的强大工具,尤其是当应用于蛋白质组广泛的目标参与研究时。类似于温度梯度,增加有机溶剂浓度会刺激细胞蛋白质组的展开和沉淀。该特性可能受到与配体和其他分子的物理关联的影响,使单个蛋白质或多或少容易受到溶剂诱导的变性的影响。在此,我们通过将溶剂诱导的降水原理(Zhang等,2020)与现代定量蛋白质组学相结合,报告了全蛋白质组溶剂转移测定的开发。使用这种方法,我们开发了溶剂蛋白质组分析(SPP),该蛋白蛋白谱分析能够通过SPP变性曲线的分析来建立目标参与。我们很容易地确定了具有已知作用机理的化合物的特定靶标。作为进一步的效率提升,我们应用了曲线分析下的面积概念来开发溶剂组蛋白质组的积分溶解度改变(溶剂-PISA),并证明该方法可以作为SPP的可靠替代物。我们提出,通过将SPP与替代方法(例如热蛋白质组分析)结合在一起,可以增加通过任何一种方法来实现的高质量熔融曲线的绝对数量,从而增加可以筛选的蛋白质组的比例,从而增加以获得配体结合的证据。
创意课程和 GOLD 的课程目标和评估目标相同。有些课程可能使用创意课程和工作抽样或早期学习量表 (ELLS) 作为评估工具。在这种情况下,课程目标和评估目标并不相同,应遵循上述要求(使用课程目标或雅思基准)。在课程计划的两侧列出所有雅思基准并突出显示适用于该周的所有基准是否合适?
I. 引言 本指南旨在向申请人解释 2022 年仿制药用户费用修正案 (GDUFA III)2 中设立的评估目标如何适用于根据《联邦食品药品和化妆品法案》(FD&C Act)第 505(j) 节(21 USC 355(j))3 提交给食品药品管理局的简化新药申请 (ANDA) 或事先批准补充文件 (PAS) 的修正案。本指南介绍了修正案的分类和类别,并解释了修正案提交如何影响申请的评估目标日期。本指南取代了 2018 年 7 月的行业 ANDA 提交指南——根据 GDUFA 对简化新药申请的修正案。一般而言,FDA 的指导文件并不规定具有法律强制力的责任。相反,指南描述了该机构目前对某一主题的想法,除非引用特定的监管或法定要求,否则应仅将其视为建议。机构指南中使用“应该”一词的意思是建议或推荐某事,但不是要求。
像《 2000年能源资源法》下的所有其他受监管的活动一样,必须在提交活动通知进行CCS活动之前,必须制定批准的环境目标声明(SEO)。SEO。SEO必须在指定地点进行指定的活动以及用于评估目标是否实现目标的评估标准时要实现的环境目标。
摘要:STEM(科学,技术,工程和数学)和Steam(包括艺术)教育(以下简称Ste(A)M教育)已被广泛研究和实践。评估在评估和提高相关计划的有效性方面起着重要作用。尽管已经有关于评估Ste(A)M教育的广泛研究,但很少有人注意检查所述评估的模式。为了解决研究差距,本文分析了有关其国家/地区的教育实践,教育水平,学科领域,教学方法,评估目标,评估领域,评估领域以及数据收集和分析方法的相关工作。它涵盖了从Scopus收集的2014年至2023年的339个出版物。基于内容分析,研究结果揭示了对Ste(A)教育及其评估的全球兴趣,重点是中学教育和核心STEM主题。这些发现还强调了在Ste(A)教育中使用的各种教学方法,基于问题的学习是最受欢迎的。多年来的评估目标发生了变化,这表明更加重视确定Ste(A)M教育的有效性并提高学生学习表现。尽管学术成就仍然是评估最多的领域,但人们对评估Ste(A)M教育技能和能力的重要性越来越多。结果还显示了评估采用的广泛数据源和数据分析方法。
输入:目标函数f(x),采集函数α,替代模型ˆ f(x)和某些化学库d选择随机批次s⊂d评估目标f(x),以生成s∈S初始化的标签y s初始化,标记的数据(y y s)的标签集(y y s)用于t←1 to
3计算机科学中GCSE(9-1)的评估23 3a。评估形式23 3b。评估实际编程技能:组件2 24 3C。OCR考试参考语言25 3D。 命令单词32 3E。 评估目标34 3F。 总资格时间34 3G。 英格兰以外的资格可用性34 3H。 语言35 3i。 评估可用性35 3J。 重新获得资格35 3K。 评估扩展响应35 3L。 数学技能要求35 3M。 天气评估35 3n。 计算资格结果35OCR考试参考语言25 3D。命令单词32 3E。评估目标34 3F。总资格时间34 3G。英格兰以外的资格可用性34 3H。语言35 3i。评估可用性35 3J。重新获得资格35 3K。评估扩展响应35 3L。数学技能要求35 3M。天气评估35 3n。计算资格结果35