Vydání první 222 stran ; 21 cm
Příručka, která se zaměřuje na psychoterapii traumat u dětí a dospívajících pomocí umění, hry a mindfulness. Určeno odborné veřejnosti.
- MeSH
- arteterapie MeSH
- dětská psychiatrie MeSH
- optimismus MeSH
- posttraumatický růst MeSH
- psychiatrie adolescentů MeSH
- psychické trauma MeSH
- sebepojetí MeSH
- terapie hrou MeSH
- všímavost MeSH
- Publikační typ
- příručky MeSH
- Konspekt
- Fyzioterapie. Psychoterapie. Alternativní lékařství
- NLK Obory
- psychoterapie
- pediatrie
The binding of microRNAs (miRNAs) to their target sites is a complex process, mediated by the Argonaute (Ago) family of proteins. The prediction of miRNA:target site binding is an important first step for any miRNA target prediction algorithm. To date, the potential for miRNA:target site binding is evaluated using either co-folding free energy measures or heuristic approaches, based on the identification of binding 'seeds', i.e., continuous stretches of binding corresponding to specific parts of the miRNA. The limitations of both these families of methods have produced generations of miRNA target prediction algorithms that are primarily focused on 'canonical' seed targets, even though unbiased experimental methods have shown that only approximately half of in vivo miRNA targets are 'canonical'. Herein, we present miRBind, a deep learning method and web server that can be used to accurately predict the potential of miRNA:target site binding. We trained our method using seed-agnostic experimental data and show that our method outperforms both seed-based approaches and co-fold free energy approaches. The full code for the development of miRBind and a freely accessible web server are freely available.
224 stran ; 24 cm
Publikace se zaměřuje na genomiku, epigenetiku, metabolismus, stravování a zdraví. Určeno široké veřejnosti.
- MeSH
- dieta MeSH
- epigenomika MeSH
- fyziologie výživy genetika MeSH
- genomika MeSH
- geny MeSH
- metabolismus genetika MeSH
- zdraví MeSH
- Publikační typ
- monografie MeSH
- populární práce MeSH
Vydání první 230 stran ; 20 cm
Publikace se zaměřuje na psychoanalytickou, zejména jungovskou, interpretaci femininity, maskulinity a osobnostního rozvoje ženy. Určeno odborné i široké veřejnosti.
- MeSH
- Jungova teorie MeSH
- rozvoj osobnosti MeSH
- sebepojetí MeSH
- spiritualita MeSH
- ženskost * MeSH
- ženy MeSH
- životní změny MeSH
- Publikační typ
- monografie MeSH
- populární práce MeSH
- Konspekt
- Vývojová psychologie. Individuální psychologie
- NLK Obory
- psychologie, klinická psychologie
Vydání první 199 stran ; 23 cm
Příručka, která se zaměřuje na pozitivní myšlení, změnu postoje a zvládání negativních myšlenek a emocí. Určeno široké veřejnosti.
- MeSH
- emoce MeSH
- kognitivní ruminace MeSH
- myšlení MeSH
- optimismus MeSH
- pesimismus MeSH
- postoj MeSH
- self-management MeSH
- Publikační typ
- populární práce MeSH
- příručky MeSH
- Konspekt
- Psychologie
- NLK Obory
- psychologie, klinická psychologie
Vydání první 198 stran ; 21 cm
Příručka, která se zaměřuje na proces truchlení a vyrovnávání se se smrtí rodičů. Autor vychází z vlastních zkušeností, prezentuje své úvahy a různé příběhy. Určeno široké veřejnosti.
- MeSH
- sebepojetí MeSH
- smrt rodiče psychologie MeSH
- smutek MeSH
- terapie zaměřená na emoce MeSH
- vztahy mezi rodiči a dětmi MeSH
- ztráta blízké osoby MeSH
- Publikační typ
- osobní vyprávění MeSH
- populární práce MeSH
- příručky MeSH
- Konspekt
- Senzorické a motorické funkce. Emoce. Vůle
- NLK Obory
- psychoterapie
- psychologie, klinická psychologie
- NLK Publikační typ
- příběhy
Vydání první 143 stran : ilustrace ; 21 cm
Příručka, která se zaměřuje na psychoterapeutické, zejména relaxační, metody pro vysoce citlivé lidi. Určeno široké veřejnosti.
- MeSH
- čití, cítění MeSH
- emoce MeSH
- hyperestezie terapie MeSH
- jóga MeSH
- psychická odolnost MeSH
- relaxační terapie metody MeSH
- self-management MeSH
- Publikační typ
- populární práce MeSH
- příručky MeSH
- Konspekt
- Senzorické a motorické funkce. Emoce. Vůle
- NLK Obory
- psychoterapie
391 stran ; 24 cm
Příručka, která se zaměřuje na alternativní způsoby prevence a léčby autoimunitních onemocnění, zejména na životní styl. Určeno široké veřejnosti.
G-quadruplexes (G4s) are a class of stable structural nucleic acid secondary structures that are known to play a role in a wide spectrum of genomic functions, such as DNA replication and transcription. The classical understanding of G4 structure points to four variable length guanine strands joined by variable length nucleotide stretches. Experiments using G4 immunoprecipitation and sequencing experiments have produced a high number of highly probable G4 forming genomic sequences. The expense and technical difficulty of experimental techniques highlights the need for computational approaches of G4 identification. Here, we present PENGUINN, a machine learning method based on Convolutional neural networks, that learns the characteristics of G4 sequences and accurately predicts G4s outperforming state-of-the-art methods. We provide both a standalone implementation of the trained model, and a web application that can be used to evaluate sequences for their G4 potential.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH