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國立彰化師範大學 輔導與諮商學系 黃宗堅所指導 洪鈺傑的 網路親子表達藝術評估之分析研究：以ADHD兒童為例 （2021），提出mta-51關鍵因素是什麼，來自於通訊諮商、親子表達性藝術治療、注意力不足過動症、ADHD、Bowen家庭系統理論。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生物科技學系 黃憲達、柯泰名所指導 孫葶軒的 運用高通量技術偵測基因變異性建立注意力不足過動症之輔助檢測平台 （2021），提出因為有 複雜疾病、注意力不足過動症、遺傳變異、單核苷酸多態性變異、可變數目串聯重複性變異、機器學習的重點而找出了 mta-51的解答。
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牙材力：大師們的百寶箱
為了解決mta-51 的問題，作者林茂雄 這樣論述：
Top 100 Plus 經典臨床牙科器材，142項臨床牙科珍珠；牙醫師、牙技師與牙材商溝通的橋梁。 ◎《牙材力：大師們的百寶箱》就是你的超能力── ● 濃縮數千篇文獻的精華，快速提升你的《牙材力》 ● 牙醫學生、牙醫師、牙材廠商，每人必備牙材手冊 ● 牙科材料超速學習，一次搞懂牙材分類、選擇標準及臨床使用 ● 142 項牙科珍珠產品優缺點、臨床應用時機，與使用訣竅 ● 牙醫師、牙技師與牙材廠商共同的語彙、溝通的橋梁 材料學在牙醫科學研究範疇內更見其精髓，任何一項新產品的推出，都是一項挑戰！牙醫界近幾年
的突飛猛進，更容易考驗這項說法！ 《牙材力：大師們的百寶箱》精選Top 100 Plus 經典臨床器材，根據分類順序排列方式，一一介紹每個產品的特點、臨床應用和操作訣竅，是學生的基本修煉，醫師的臨床寶鑑。
網路親子表達藝術評估之分析研究：以ADHD兒童為例
為了解決mta-51 的問題，作者洪鈺傑 這樣論述：
本研究旨在探討注意力不足過動症兒童及其照顧者參與網路親子表達性藝術評估後之參與經驗與親子互動模式。以Bowen家庭系統理論作為取徑，進行親子互動模式分析，在親子互動模式中理解注意力不足過動症兒童焦點行為之意涵，期盼能藉此對該症狀之兒童及其親子互動模式中有更深入的理解，並作為後續治療的基礎。本研究採質性研究之內容分析法進行分析，以立意取樣、滾雪球法招募兩對親子參與，兒童皆為國小低年級男性，照顧者為母親。參加六次網路親子表達性藝術評估活動後進行資料蒐集與分析。 研究結果如下：一、注意力不足過動症兒童及其照顧者在親子表達性藝術評估中之經驗：（一）表達性藝術評估提供孩子自由表達的機會，
也協助母親理解孩子的狀態；（二）表達性藝術評估協助母親覺察自己的教養策略。二、注意力不足過動症兒童及其照顧者在親子表達性藝術評估中之互動模式分析：（一）在華人文化下，孩子表現與母職角色連結，母親的焦慮影響對孩子教養策略，如：A母親在原先的寬鬆規範下，因外在評價轉而以限制與嚴厲態度回應孩子行為；B母親因期望孩子能正向發展，而嚴厲且快速地調整教養策略；（二）親子之間的負向互動循環：母親的控制與否定態度，更加強孩子焦點行為的產生；（三）父母婚姻關係對孩子行為有所影響：丈夫無法提供妻子足夠支持，使母子關係更為緊密，父親只得被隔絕於外，母親更涉入孩子生活與控管行為，而陷入負向互動循環；（四）從各項評估活
動能視覺化理解個人對家庭成員的心理感受。 最後，本研究依據上述結果，提出本研究之省思、限制與未來相關研究方向之參考，並對實務工作者提出相關建議。
運用高通量技術偵測基因變異性建立注意力不足過動症之輔助檢測平台
為了解決mta-51 的問題，作者孫葶軒 這樣論述：
中文摘要 iAbstract iiList of Figures viList of Tables viiiChapter 1 Introduction 11.1. Neurodevelopmental disorders 11.2. Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) 51.2.1. Symptoms and diagnosis 51.2.2. Comorbidities and ADHD 61.2.3. ADHD etiology and
risk factors 91.2.4. ADHD treatments 111.2.5. Adult ADHD (aADHD) 151.3. Biological background 151.3.1. Variant number of tandem repeat polymorphisms (VNTRs) 161.3.2. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) 231.4. Related worked 241.4.1. The ADHDgene database
241.4.2. The PharmGKB database 241.4.3. Existing genetic tests for ADHD 261.4.4. Machine learning based prediction for diagnosis 281.5. Motivation and research goals 301.5.1. Improve the diagnostic process in ADHD 301.5.2. Provide the evidence of racial/ethnic dif
ferences may alter disease-related genetic patterns 331.5.3. Build a predictor to assess the risk of developing ADHD 34Chapter 2 Material and Methods 352.1. Clinical subject recruitment 352.2. Variant Candidate Selection 352.3. DNA extraction method 422.4. Genotyp
e analysis of VNTRs 422.5. Genotype analysis of SNPs 452.6. Bioinformatics 512.6.1. Target SNPs genotype calling 512.6.2. Calculate risk score for each ADHD-associated loci in our cohort 512.6.3. Data set and quality control for the machine learning process 522.6.4.
Feature relevance learning with random forest 52Chapter 3 Results 543.1. Demographic Characteristics 543.2. Survey report of the 200 ADHD patients 543.3. Successfully identify the allele/genotype of selected markers in cases and controls 583.4. Gender may also play a
role in associations between VNTRs and ADHD 683.5. Association of VNTRs in the noncoding region of DAT, 5-HTT, and IL-1Ra significantly correlated to ADHD 693.6. Three susceptibility SNPs, namely, rs75732170, rs4680, and rs2717162, are risk factors for ADHD 713.7. Apply machine le
arning technique to build a decision-support tool for ADHD risk prediction 71Chapter 4 Discussion 77Chapter 5 Summary and future works 85References 86