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在MDMA辅助治疗PTSD
最近的多项研究的结果支持进一步评估3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺（MDMA）与心理疗法（即MDMA辅助治疗）结合治疗创伤后应激障碍（PTSD）。在两阶段试验中，MDMA辅助治疗包括短期，密集的心理疗法，其中包括MDMA直接促进的三个课程（称为“实验性课程”），以及许多非药物心理治疗课程。这种治疗模型旨在利用MDMA的潜力促进创伤记忆的回忆和处理，并在社会环境中增加学习，从而将“自上而下”和“自下而上”的方法整合到以创伤为中心的护理中。迄今为止，科学文献尚未描述这种治疗的概念框架。这种遗漏引起了人们对这种方式的理论基础和从中出现的治疗方法的误解。本文描述了心理治疗概念，理论和历史先例，该概念是对PTSD进行MDMA辅助疗法的内部定向方法的基础。从广义上讲，这个治疗框架将参与者内在的康复智力作为变化的主要推动者的概念，而治疗关系是核心促进状况，促进了参与者的自我指导的恢复和成长。与该心理治疗平台一起使用MDMA的使用优于在第2阶段和第3阶段试验中使用安慰剂与心理治疗的使用，这是通过PTSD参与者的症状降低来衡量的。定性框架包括对参与者体现经验的非病态化方法（包括具有强烈的情感和躯体表达的可能性，多元化，自杀念头的经验，以及更加多元化和经济学的经历）移情，关系熟练和文化谦卑。但是，组内比较还确定了未接受MDMA的参与者的大量症状减轻，对心理治疗模型本身提供了经验支持。除了比较疗效试验外，未来的研究还应研究概念框架和治疗方法的哪些要素是PTSD患者的临床益处。
教学大纲 - 辅助技术 - 实验室 -
那些在纸上获得最低资格标记的候选人。GENERAL APTITUDE Paper I (Part I – MCQs – 25 marks) General Knowledge: Indian History, Indian Geography, Indian Economy, Indian Polity & Constitution, Current Affairs-India & World, Current Events, Reasoning Ability: Analogies – Semantic Analogy, Symbolic / Number Analogy, Figural Analogy, Similarities & Differences, Word building, Relationship concepts, Arithmetic Number series – Semantic Series, Number Series, Coding & decoding – Small & Capital letters/ numbers编码，解码和分类。Numerical Ability: Number System, Time & Work, Averages, Percentages, Profit & Loss, Ratio & Proportion, Simple & Compound Interest, Time & Distance General English: Comprehension, One-word substitution, Synonyms & Antonyms, Spelling error, spotting error in sentences, Grammar- Noun, Pronoun, Adjective, Verb, Preposition, Conjunction, Use of ‘A', ‘AN' & ‘The', Idioms &短语，语言水平。域知识纸-I（第二部分 - MCQS-75分数）
氯胺酮辅助心理治疗（KAP）
临床原理氯胺酮是对一系列精神疾病的有效短期治疗。一个关键问题是，在氯胺酮治疗中添加心理治疗是否会改善结果或延迟复发。在2023年的系统评论中，Kew等。al。确定了将心理治疗与氯胺酮结合使用精神疾病的研究，以总结其影响并为将来的研究提出建议。在Medline，Embase，Psycinfo，Scopus，Cochrane Library和Google Scholar中搜索了两项潜在的研究。合格的研究结合了氯胺酮和心理治疗，用于治疗精神病，没有使用病例报告或定性设计。报道了与心理治疗类型，诊断，氯胺酮方案，心理治疗测序和研究设计有关的关键发现。使用修改后的Joanna Briggs关键评估工具评估了偏见的风险。评估1006例患者的19个研究被包括在系统评价中。使用了各种支持的个人和团体，手动和非手动心理治疗。大多数研究评估了药物使用障碍，创伤后应激障碍和耐药性抑郁症。氯胺酮方案和氯胺酮/心理治疗治疗的测序在研究之间有很大不同。结果对于在氯胺酮治疗中添加心理治疗基本上是阳性的。因此，需要使用手动心理治疗和标准化氯胺酮方案进行更健壮的随机对照试验（RCT）来总而言之，作者发现，心理疗法和氯胺酮的结合为治疗精神疾病提供了希望，但是研究异质性阻止了确定的融合建议。
计算机辅助药物设计
Student¹，助理教授，校长1。摘要：医学设计，发现和钦佩的计算方法。一般而言，医学发现大约需要12次和比隆的资本时间。它包括创建新的动作，将靶向蛋白质靶向，分析分子贸易，估计结合强度和药品包裹。计算机支持的药物设计（CADD）具有成本效益，并且没有一些自然试验。结构接地医学设计（SBDD）和配体接地医学设计（LBDD）是计算机支持的医学设计（CADD）方法的两种类型。sbdd样式剖析了大分子靶标3维结构信息（通常是蛋白质或RNA），以识别至关重要的斑点和关系，这些斑点和关系对于它们的独立自然功能很重要。LBDD样式集中在已知的抗生素配体上，以建立其生理化学包裹与抗生素条件之间的关系，这些抗生素与抗生素条件相关的抗生素调节是一种结构 - 劳存关系（SAR），可用于优化已知药物或指导新药物与高级劳动的设计的信息。关键字：计算机辅助药物设计，Inimilico设计，配体，药物发现3.介绍：几个抗生素胶囊可用，机械使用的杏仁时间比其他最大胶囊的时间更长，人类与环绕的微型有机体对感染的斗争是正在进行的，并且可能正在进行中，并且可能是为了供您使用。为此做出贡献是抗生素耐药性的一致上推力，导致需要品牌打屁股的新抗生素（1,2）.closer来设计最近的抗生素，计算机辅助药物布局（CADD）可以与湿行战略相结合，以阐明湿lab策略以阐明耐药的目标，以搜索新的目标，并搜索新的小说和新的小说。解决抗生素耐药性问题的重要机会是确定最近的抗生素目标，该目标构成了对细菌生存至关重要的新型机制。作为一个实例，研究人员的生物信息学策略在计算上显示了许多数据库，并认识到7种参与细菌代谢途径的酶，除了在麦膜上放置在膜上的15种非同顺型蛋白质外，在gram nice细菌中，葡萄球菌（SA），这表明它们是潜在的目的。这种发现也可能有助于克服这种细菌常见抗生素的抗性，例如甲氧西林，氟喹诺酮类和黄唑烷酮。如今，诊断为新型抗生素靶标的A的一个例子是蛋白质血红素氧酶，与细菌的血红素代谢有关，以吸引铁。已有效地应用了CADD技术，以发现铜绿假单胞菌和奈瑟氏菌脑膜化肽的细菌血红素氧酶的抑制剂，从而使血红素氧酶作为抗菌对象的潜在位置（4,5）。
辅助服务的Outlook 2023-2040
在全球范围内，能源系统以前所未有的速度向100％可再生能源过渡。能源危机和雄心勃勃的气候目标推动了变化，这几乎每天都引入了新现象和特征。有些人可以预见，有些人从一天到另一天都出现，例如有史以来最低的负价格，随后在操作过程中发生了巨大的失衡。这些巨大的变化在ERGY部门周围及其周围，导致对电力系统的稳定性和平衡的需求增加，甚至是新的解决方案。同时，这一发展引入了对运营商，生产者和消费者的风险增加，这与急需的新解决方案和投资相抵触。
辅助记忆：什么是支持计划？
这是一种根据他们的支持需求，将要采取的措施汇集在一起，以支持经常获得教育育儿服务（SGEE）的幼儿。这些需求与它们的困难有关，即永久或守时。因此，支持计划用于伴随任何遇到困难的孩子，无论他是否接受过诊断。
Vera.ai：人工智能辅助验证
● 泛化：对未知数据和新类型虚假信息的错误率更高 ● 对新数据的鲁棒性：特定于平台的格式、API、元数据 ● 多模式和跨模式检测（例如脱离上下文） ● 高水平的透明度，包括可解释性和可解释性
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
基于人工智能的个人辅助应用程序
摘要 — 如今，人工智能 (AI) 领域已对现实生活产生了重大影响。许多应用程序使用 AI 技术来帮助人们处理生活的各个方面。此外，随着全球视障人士数量的增加，需要此类 AI 辅助应用程序为他们提供独立的生活。迄今为止，开发的经济实惠且合适的解决方案有限。在本文中，我们介绍了一款名为 (Vivid) 的个人 AI 辅助应用程序，它支持视障人士更加独立。Vivid 具有许多功能，例如识别物体、物体的颜色、识别文本和人脸检测。它依赖于使用移动摄像头来感知环境，并使用机器学习技术来理解环境。Vivid 无需任何视觉能力，即可将有意义的信息转换为用户可听见的声音。此外，与用户的整个交互仅基于语音命令。用户的输入以平板电脑或手机触摸屏上的手指手势形式捕获。除了 Vivid，我们还遮蔽辅助应用程序上的灯光，该应用程序使用传感器通知/警告视障人士附近有任何物体。这些个人辅助应用程序经过开发，然后在现实世界中进行测试，并显示出令人满意的结果。