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World File Search System谱系
SCLC 中的谱系可塑性产生非
a 英国癌症研究中心癌症生物标志物中心，曼彻斯特大学，英国 b 英国癌症研究中心曼彻斯特研究所，曼彻斯特大学，英国 c 英国癌症研究中心肺癌卓越中心，曼彻斯特，英国 d 斯坦福大学金丝雀癌症早期检测中心放射科，斯坦福，加利福尼亚州 e 斯坦福大学儿科系，斯坦福，加利福尼亚州 f 斯坦福大学遗传学系，斯坦福，加利福尼亚州 g 杜克大学药理学和癌症生物学系，北卡罗来纳州达勒姆 h 曼彻斯特大学威康细胞基质研究中心生物医学与健康学院，曼彻斯特，英国 i 曼彻斯特城市大学生命科学系，曼彻斯特，英国 j 曼彻斯特大学生物、医学与健康学院癌症科学系，曼彻斯特，英国 k 克里斯蒂医院国民健康服务 (NHS) 基金会肿瘤内科，曼彻斯特，英国 l 英国癌症研究中心剑桥研究所，剑桥大学李嘉诚中心，剑桥，罗宾逊路，英国
自闭症谱系障碍的表观遗传因素
自闭症频谱障碍（ASD）是一种复杂的神经脱虫症，其特征是社会互动缺陷，沟通困难以及重复性和受限行为。最近的研究表明，除了遗传因素外，表观遗传机制（例如DNA甲基化，非编码组蛋白和RNA修饰）在调节基因表达相关基因表达方面起着至关重要的作用。这些机制通常受环境因素的调节，包括暴露于化学物质，孕产妇营养，压力和怀孕期间的感染。遗传倾向，表观遗传变化和环境影响之间的整合可以解释在AS中观察到的临床异质性。研究表明，基于表观遗传学特征的方法有可能完善诊断，确定新的治疗靶标并自定义临床干预措施。因此，对这些相互作用的深入了解对于在ASD的早期诊断和治疗管理方面制定更有效的策略至关重要。关键词：自闭症谱系障碍，表观遗传学，DNA甲基化，环境因素，神经发育。
自闭症谱系障碍（TEA）的丹佛方法
4.3 Potenciais vantagens e desvantagens da tecnologia em relação aos comparadores disponíveis no SUS.................................................................................................................................................... 21
胎儿酒精谱系障碍教育策略
除了脑损伤外，患有FAS的个体还具有特征性的面部特征。面部特征最容易识别3至14岁的儿童。随着FAS儿童的增长，面部特征可能会改变，使FAS更加困难。，由于脑损伤和面部特征，患有FASD的儿童可能会在关节，总和运动延迟和癫痫发作中遇到较硬的性。这些学生可能需要在自助餐厅，游乐场和教室中提供额外的帮助。提供适当的教育对于包括产前酒精暴露儿童在内的所有学生都很重要。患有产前酒精暴露的儿童并不总是与同龄人表现出明显的身体差异，因此通常会像其他孩子一样行事和学习（Garven等，2000）。
支持自闭症谱系障碍的高等教育学生
自闭症谱系障碍（ASD）的特征是社会互动，言语和非语言交流缺陷以及受限制和重复的利益和行为的重大损害（APA，2013）。这些症状的范围从轻度到重度，通常在整个生命周期中持续存在。尽管许多ASD具有完整或高智力能力的人，但在工作记忆方面（Williams，2006），Planning（Hughes等，1994）和执行功能（Ozonoff等，1994）等领域（Williams，2006），Planning（Williams，2006），已经观察到非社会神经认知障碍。尽管正常的智力能力，但信息处理中社会和非社会缺陷的这一星座还是很明显地适应成人生活。此外，患有ASD的人容易受到众多精神病和神经系统疾病的影响，例如发作，癫痫，睡眠障碍，焦虑症和强迫症
自闭症谱系障碍中的言语和语言
摘要 很多研究都探讨了自闭症的大脑基础，但很少有研究专门研究自闭症儿童和成人的言语和语言障碍的神经生物学，尤其是那些由于顺从性问题而被描述为低功能或极少言语的人。随着范式和工具开发方面取得令人振奋的新进展，以及能够对 6 个月大的自闭症风险儿童进行成像，功能性神经成像（EEG、脑磁图和功能性 MRI）前景广阔。语言网络的激活度和结构与功能连接性降低，加上社会互惠和动机缺陷，以及对视觉信息而非语言信息的偏好，似乎正在为自闭症患者受损的社交沟通大脑勾勒出神经生物学轮廓。
使用...进行自闭症谱系障碍分析
自闭症谱系障碍 (ASD) 极难识别，尤其是在儿童中。科学家进行的精神诊断过程仅仅取决于症状的行为观察 (DSM-5/ICD-10)，这可能会导致错误的诊断。一种名为 ASD-DiagNet 的结构用于在 fMRI 数据的帮助下从健康受试者中对患有 ASD 的受试者进行分类。Eslami 等人 [10] 开发了一种学习方法，使用单层感知器 (SLP) 和自动编码器来提高提取特征的质量。实施数据增强策略以生成训练机器学习模型所需的合成数据集。在由自闭症脑成像数据交换提供的社区数据集上测试了预计的方法。算法的执行时间也得到了减少。测试时仅考虑少量样本（27 个样本的 CMU）。
数据见解，谱系和空间域意识的自动化
可用于空间操作中心的数据的数量和质量对于操作员的理解至关重要。商业空间情境意识（SSA）数据提供商，高级传感器和扩展通用数据存储库的数量越来越多，增加了传统系统最初设计的SSA数据源和类型的源数和类型。决策者需要快速了解太空域意识（SDA）数据提要（SBM）系统（SBM）系统的谱系，然后才能充满信心地响应太空域中的活动。此外，其他信息来源并不总是确保用户及时可用数据。人类手动理解SDA数据的谱系通常是不可行的，因为缺乏可追溯性和信息量太大而无法解释。
自闭症谱系障碍检测的深度分析......
摘要：自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育障碍，其特征是感觉敏感性，例如对声音、气味或触摸的异常反应。传统的自闭症筛查方法通常成本高昂且耗时。随着人工智能的进步，自闭症的早期预测变得更加可行。该项目专注于使用深度学习技术来提高自闭症的早期发现。具体来说，我们采用以高效和准确著称的 Mobile Net 算法来构建和评估预测模型。Mobile Net 能够以减少的计算资源处理复杂模式，使其成为这项任务的合适选择，有可能增强早期诊断和干预策略。 关键词：自闭症谱系障碍 (ASD)、机器学习、深度学习、MobileNet、Svm、CNN 1. 简介 自闭症或自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种影响一个人如何感知世界和与他人互动的发育障碍。自闭症之所以被称为“谱系”，是因为它包括一系列以社交技能、重复行为、言语和非言语交流方面的挑战为特征的疾病。每个自闭症患者的经历都不同，严重程度也各不相同。自闭症是一种影响大脑功能的神经发育障碍。它可以发生在任何年龄，但通常发生在儿童时期；大多数 2 或 3 岁的儿童患自闭症的几率更大[1]。它是遗传和环境因素共同作用的结果。自闭症不是一种疾病，而是一种神经系统疾病，患儿无法集中注意力、思考、学习、专注和解决问题。他们很难通过面部表情或手势来解释事物。患有自闭症的孩子面临各种挑战，例如 1. 注意力不集中 2. 一遍又一遍地重复同一个词 3. 不像同龄的正常孩子那样与其他人互动/避免互动 4. 无法理解手势、面部表情 5. 对感觉、触觉、嗅觉或言语非常敏感。 6. 声音音调和身体姿势异常 7. 他们兴趣有限