安塔基2021 自闭症的表型谱归因于罕见变异，多基因风险和性别的综合作用 资料档案 数据文件包括SummaryGeneticData_Reach_SSC_SPARK.csv和master_phen_4.csv （包括临床表型信息）。 这些将被存入SFARI。 目录 Summary_Genetic_Data_REACH_SSC_SPARK [ SummaryGeneticData_Reach_SSC_SPARK ] 该表包含用于稀有变异分析，常见变异分析和回归模型构建的所有遗传特征。 标头 FID 家庭ID IID 个人编号 表型 表型：1 = ASD； 0 =控制 性别 性别：0 =男性； 1 =女 同类群组 样本的数据收集。 REACH，SSC或SPARK 家庭类型 给定后代的家庭结构。 三人组（父母均已排序），母亲（母亲均已排序）或父亲（父亲均已排序） 家庭案件 一个家庭中

本文的目的是调查学龄前和幼儿教师的态度，以及特殊教育教师对将自闭症谱系学生纳入普通教育学校的看法。 研究工作的主要目标是研究课堂实践，并强调他们对包容性自闭症儿童的主要看法的相关性，这些儿童可能的性别差异以及多年的专业经验和学历的教师对他们的学术发展有重大影响。 本文的结构主要是在理论框架内进行的。 在第一部分中，对ASD进行了概述，并以5个主要研究问题作为结尾。 然后在第二部分中，详细介绍了自闭症的障碍，其一般特征，属性，原因和流行病学证据。 第三部分是关于自闭症学生的教育，所采用的替代教学方法以及现代教育方法。 讨论了自闭症谱系障碍患儿的入院政策及其安置应用。

虚拟现实技术用作治疗儿童自闭症的工具

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们

matlab中t测试代码代码 各种Matlab脚本，用于分析Freesurfer和fMRI数据。 还包含对自闭症的表观遗传数据和纵向头围的分析 此代码中的大部分致力于我的论文主题，即中枢视力丧失后会出现什么神经可塑性。 为了回答这个问题，我们收集了T1结构数据和功能性MRI。 以group_ttest，pairtest和ttest_开头的代码是对主要视觉皮层中的ROI与执行控制中涉及的一组ROI之间功能连接的分析。 fcMRI分析中未使用的许多其他脚本与T1结构MRI数据的Freesurfer分析一起使用。 有两个文件用于绘制和分析纵向自闭症研究数据（plot_headcirc，headcirc_plot）。 最后，gene_overlap和Dir_analysis是用于从表观遗传数据调查基因表达变化的脚本。

数据可视化与分析 我花时间用R编程进行探索性数据分析。 这些问答教程在#Kaggle上使用了儿童自闭症数据

2021自闭症儿童运动教案模板.docx

线粒体与自闭症的关系

论文

通过预测自闭症的可能性来改善自闭症筛查。让机器学习模型能够预测患自闭症的可能性，从而让医疗专业人员能够优先考虑他们的资源。 autism_screening.csv