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NEP微生物学教学大纲
总小时：45个学分：3单元1微生物学的发展历史小时：10个微生物学作为学科，自发的生成与。生物发生。贡献的贡献，罗伯特·科赫，罗伯特·科赫，约瑟夫·李斯特，亚历山大·莱斯特，亚历山大·弗莱明罗在发酵中的微生物，疾病的生殖理论，发展各种微生物学技术和各种微生物学的黄金时代，微生物学的黄金时代，土壤学领域的发展，杂物：马里克氏菌杂志： Winogradsky，Selman A.Waksman通过Paul Ehrlich，Elie Metchnikoff，Edward Jenner Unit 2 Microbial World No. 的多样性，建立了医学微生物学和免疫学领域 小时：35 A. 分类二项式命名系统，惠特克的五个王国和卡尔·沃斯的三个王国分类系统及其效用。 原核生物和真核微生物之间的差异B. 不同群体的一般特征：细胞微生物（病毒，病毒，病毒，prions）和细胞微生物（细菌，藻类，真菌和原生动物），重点是分布，形态，繁殖方式，繁殖方式和经济重要性。 •藻类学史，重点是印度科学家的贡献；藻类的一般特征，包括发生，thallus组织，藻类细胞超结构，颜料，鞭毛，眼肉食品储量和营养，无性和有性繁殖。 藻类中的不同类型的生命周期合适的例子：单倍型，单跨，外交，外交和二链甲状腺素生命周期生命周期。 2。贡献的贡献，罗伯特·科赫，罗伯特·科赫，约瑟夫·李斯特，亚历山大·莱斯特，亚历山大·弗莱明罗在发酵中的微生物，疾病的生殖理论，发展各种微生物学技术和各种微生物学的黄金时代，微生物学的黄金时代，土壤学领域的发展，杂物：马里克氏菌杂志： Winogradsky，Selman A.Waksman通过Paul Ehrlich，Elie Metchnikoff，Edward Jenner Unit 2 Microbial World No.小时：35 A.分类二项式命名系统，惠特克的五个王国和卡尔·沃斯的三个王国分类系统及其效用。原核生物和真核微生物之间的差异B.不同群体的一般特征：细胞微生物（病毒，病毒，病毒，prions）和细胞微生物（细菌，藻类，真菌和原生动物），重点是分布，形态，繁殖方式，繁殖方式和经济重要性。•藻类学史，重点是印度科学家的贡献；藻类的一般特征，包括发生，thallus组织，藻类细胞超结构，颜料，鞭毛，眼肉食品储量和营养，无性和有性繁殖。藻类中的不同类型的生命周期合适的例子：单倍型，单跨，外交，外交和二链甲状腺素生命周期生命周期。2。藻类在农业，工业，环境和食品中的应用•真菌学领域的真菌历史发展，包括著名神学家的重大贡献。真菌的一般特征，包括栖息地，分布，营养需求，真菌细胞超结构，thallus组织和聚集，真菌壁的结构和合成，无性繁殖，性生殖，异性疾病，异性恋，异性恋和副教育机制。真菌的经济重要性，其中包括农业，环境，工业，医学，食品，生物端内化和霉菌毒素的实例。•原生动物的一般特征特别参考了变形虫，阿米氏菌，疟原虫，利什曼原虫和吉亚迪DS-1P：微生物学和微生物多样性简介（实践）总小时时间：60个学分：2 1.微生物学良好的实验室实践和生物安全。研究了主题生物学实验室中使用的重要仪器的原理和应用（层流，高压干，孵化器，BOD孵化器，热空气烤箱，光学显微镜，pH仪表）。
动物和植物生物学
课程计划 - 化学和生活。原子，分子和键。<分为分子间力。极性。生物学兴趣的主要化合物：水，氨基酸，碳水化合物，脂质和蛋白质。结构和功能原理。- 单元格。突发性和真核细胞，质膜的特性和功能，渗透，主动转运，被动运输，质子泵，胞吞作用和内吞作用。核心，细胞骨架（微管，微丝，中间细丝），Centrioli，睫毛，鞭毛。<动物细胞和植物细胞之间的DIVA比较。植物细胞：细胞壁；细胞壁的成分；细胞壁的层，细胞壁的生长； plasmodesmi。质体：先知；白细胞。 ezioplasti;染色体；叶绿体。液泡。- 细胞的能量交换。热力学和动力学的基本原理。ATP结构和功能。 线粒体和叶绿体的作用。 发酵。 有氧方法：克雷布斯循环，电子传输链。 植物细胞：光合作用：发光阶段，色素，光系统的作用；黑暗阶段。 光官。 C4光合作用和CAM光合作用。 - 细胞及其繁殖。 核酸的聚合物结构。 rebiosomes。ATP结构和功能。线粒体和叶绿体的作用。发酵。 有氧方法：克雷布斯循环，电子传输链。 植物细胞：光合作用：发光阶段，色素，光系统的作用；黑暗阶段。 光官。 C4光合作用和CAM光合作用。 - 细胞及其繁殖。 核酸的聚合物结构。 rebiosomes。发酵。有氧方法：克雷布斯循环，电子传输链。植物细胞：光合作用：发光阶段，色素，光系统的作用；黑暗阶段。光官。C4光合作用和CAM光合作用。- 细胞及其繁殖。核酸的聚合物结构。rebiosomes。各种形式的DNA。染色体中的DNA组织。遗传物质的复制。ARN的转录和成熟。<遗传密码的女主角。遗传信息翻译系统的结构。多肽链的生物合成：开始，延长和终止。蛋白质的转染后修饰。在分类蛋白质中，内质网和高尔基体复合物。细胞周期及其相。la Meiosi。 减数分裂的生物学含义。 - 遗传学注释。 基因型和表型。 <门德尔的遗传和原则。 国王。 不完全的主导和代码。 不同基因之间的相互作用。 多局部。 多帕拉·阿里亚。 遗传技术注释：CRISPR-CAS9。 - 活生物体。 二项式系统；物种；其他分类群体；主要的生物群。 le植物：briofite，pteridofite，gimnosperme和Angiosperme。 植物中的性周期。 植物的织物。 组织学：茎，根，叶，花，果实。 植物的代谢产物。 蔬菜激素。 药物和活性成分。 推荐的文本和教学材料 - 所罗门，马丁，马丁，伯格“生物学”，VII ed。 书面考试和口试评估方法。la Meiosi。减数分裂的生物学含义。- 遗传学注释。基因型和表型。<门德尔的遗传和原则。国王。不完全的主导和代码。不同基因之间的相互作用。多局部。多帕拉·阿里亚。遗传技术注释：CRISPR-CAS9。- 活生物体。二项式系统；物种；其他分类群体；主要的生物群。le植物：briofite，pteridofite，gimnosperme和Angiosperme。植物中的性周期。植物的织物。组织学：茎，根，叶，花，果实。植物的代谢产物。蔬菜激素。药物和活性成分。推荐的文本和教学材料 - 所罗门，马丁，马丁，伯格“生物学”，VII ed。书面考试和口试评估方法。根据该计划进行了编写的任何其他大学级文本 - 网站教师教学方法/组织教学讲座，PowerPoint演示和课堂讨论的课程和幻灯片的注释。 最终投票以30年代表示：编写的任何其他大学级文本 - 网站教师教学方法/组织教学讲座，PowerPoint演示和课堂讨论的课程和幻灯片的注释。最终投票以30年代表示：
B.Sci. （数据科学与人工智能）课程适用于 2018 年或以后入学的学生
MH1802 科学微积分 本课程旨在让学生掌握 数学知识和分析技能，使他们能够应用微积分技术（以及他们现有的数学技能）来解决适用的科学问题； 数学阅读技能，使他们能够阅读和理解基础和流行科学和工程文献中的相关数学内容；以及 数学交流技能，使他们能够有效和严格地向数学家、科学家和工程师介绍他们的数学思想。内容基础 (BAS) 数字类型；函数和图形；常用函数及其图形；重要的代数、三角、对数和指数恒等式；基本复数。微积分 (DIF) 极限；微分；微分技术；微分的应用；基本偏导数。积分 (INT) 积分；积分技术；对数、指数和反三角函数的微积分；积分的应用；微分方程 (DE) 基础；一阶常微分方程；二阶常微分方程；级数、序列和微分方程。MH1812 离散数学 学习目标 本课程介绍数学和计算机科学中常用的离散数学基本概念。内容 - 计数、排列和组合、二项式定理 - 递归关系 - 图、路径和电路、同构 - 树、生成树 - 图算法（例如最短路径、最大流）及其计算复杂度、大 O 符号 MH2100 微积分 III 学习目标 这是微积分系列中的最后一门课程。本课程介绍多变量微积分。内容 参数方程、极坐标。向量值函数、向量值函数微积分、立体解析几何。多变量函数、极限、连续性、偏导数、可微分性和全微分、链式法则、隐函数定理。方向导数、梯度、拉格朗日乘数。二重积分、表面面积、三重积分。线积分、格林定理、曲面积分、高斯散度定理、斯托克斯定理。
MLSEQ：RNA-Seq数据的机器学习接口
MLSEQ是用于应用机器学习算法在下一代RNA-sequecting（RNA-SEQ）数据中应用的综合软件包。研究人员出于各种目的呼吁MLSEQ，其中包括疾病结果的预测，最佳特征子集（基因，转录本，其他同工型）的识别以及根据其预测重要性对特征进行分类。使用此软件包，研究人员可以上传其原始的RNA-seq计数数据，预处理数据并执行各种机器学习算法。预处理方法包括DESEQ平均值（TMM）归一化方法的DESEQ中值和修剪平均值，以及每毫米读取计数的对数（log-CPM），方差稳定转换（VST），正规化对数转换（RLOG）和方差模型在观察级别（voy）级别（voy）变换（voy）。归一化方法可用于纠正系统变化。转换方法可用于使离散的RNA-seq数据在层次上更接近微阵列，并进行基于微阵列的层化算法。当前，MLSEQ软件包包含90多个基于微阵列的分类器，包括最近开发的基于VOOM的判别分析分类器。除了这些分类器外，MLSEQ软件包还包括基于离散的分类器，例如Poisson线性判别分析（PLDA）和负二项式线性判别分析（NBLDA）。在预处理数据上，研究人员可以构建分类模型，对这些模型进行参数优化，评估模型性能并比较不同分类模型的性能。此外，可以通过构建模型预测测试样本的类标签。MLSEQ是用户友好，简单，目前是文献中针对RNA-Seq分类开发的最全面的软件包。要开始使用此软件包，用户需要上传其计数数据，其中包含每个样本映射到每个成绩单的读数数。可以从RNA-SEQ实验中获得此类计数数据，也可以从其他测序实验（例如芯片测序或元基因组测序）中获得。提出了此小插图，以指导研究人员如何使用此软件包。
气候和社会经济的时空分析...
抽象目标本研究旨在评估莫桑比克霍乱发病率的社会经济和气候因素，以考虑空间和时间维度。设计了一项生态纵向回顾性研究，使用莫桑比克卫生部2000年至2018年的每月省级霍乱案件。霍乱案件与2000 - 2018年期间进行的莫桑比克人口和健康调查和气候数据有关的社会经济数据有关；相对湿度（RH），平均温度，降水和归一化差异植被指数（NDVI）。贝叶斯框架中的一个负二项式回归模型用于在调整时空协方差，环境因素的滞后效应和社会经济指标的同时对霍乱发病率进行建模。在莫桑比克设置11个省。在19年期间的结果，总共153 941例霍乱病例已通知莫桑比克的监视系统。与参考平均温度相比，霍乱的风险随每月平均温度高于24°C以上的平均温度增加。在19°C的平均温度下，霍乱风险在5-6个月的滞后较高。在较短的滞后1个月时，降水为223.3毫米，导致霍乱风险增加57％（相对风险，RR 1.57（95％CI 1.06至2.31））。霍乱风险在3个月时最大，每月NDVI为0.137（RR 1.220（95％CI 1.042至1.430）），而参考值为0.2。在54％的RH时，霍乱RR在4个月的时间为4个月时增加了62％（RR 1.620（95％CI 1.124至2.342））。我们发现无线电RR 0.29（95％CI 0.109至0.776）和手机RR RR 0.262（95％CI 0.097至0.711）的所有权与低霍乱风险显着相关。结论衍生的滞后模式可以在气候驱动的霍乱预警系统中提供适当的交货时间，这可能有助于预防和管理暴发。
澳大利亚和Aotearoa新西兰透视
背景：手术是一种压力性的运动，职业压力的经验可能会对手术表现和外科医生福祉产生影响。音乐在世界各地的运营剧院（OT）中播放，尽管它可以改善手术表现，并减少OT中的临床医生压力，但由于其分散注意力和发出噪音的特性而存在担忧。方法：在这项前瞻性观察性研究中，在2022年5月至2022年8月之间，澳大利亚的血管，一般和小儿外科医生和注册师和新西兰Aotearoa New Zealand（AONZ）对一项调查进行了调查，该调查调查了他们使用音乐的方式，对其对OT环境的影响和态度。二项式逻辑回归和关联的CHI平方测试，接受P <0.05。结果：在这120名外科医生中，有45％是血管专家，女性为30％，59％是顾问外科医生。最常见的音乐流派是轻松聆听和流行音乐。超过75％的外科医生喜欢在OTS中获得音乐，因为大多数报告都会改善其气质，在精神上疲劳的感觉以及他们的焦虑或压力。血管外科医生比他们的一般和儿科手术同事更有可能对音乐产生积极影响（p <0.01）。注册服务商认为音乐对他们的气质产生积极影响，以及与顾问相比，他们在操作时的压力和焦虑程度明显更高（p <0.05）。结论：这项研究为外科医生对术中背景音乐的使用和态度提供了一个窗口，及其对澳大利亚和AONZ的压力和认知负荷的影响。总体而言，音乐群体积极看音乐，但在专业和经验水平上看到了一些差异。该领域的进一步主观和客观数据可能会提供有用的信息，以指导医院的政策并为临床医生的福祉提供信息。
机械工程教学大纲（MTQP07）
单元1：工程数学线性代数：矩阵代数，线性方程系统，特征值，特征向量。Calculus: Mean value theorems, Theorems of integral calculus, Evaluation of definite and improper integrals, Partial Derivatives, Maxima and minima, Multiple integrals, Fourier series, Vector identities, Directional derivatives, Line integral, Surface integral, Volume integral, Stokes's theorem, Gauss's theorem, Divergence theorem, Green's theorem.微分方程：一阶方程（线性和非线性），具有恒定系数的高阶线性微分方程，参数变化的方法，Cauchy方程，Euler方程，初始值和边界值问题，部分微分方程，部分微分方程，变量分离方法。复杂变量：分析函数，Cauchy的积分定理，Cauchy的积分公式，Taylor系列，Laurent系列，残基定理，解决方案积分。概率和统计：对定理，有条件的概率，平均值，中位数，模式，标准偏差，随机变量，离散和连续分布，Poisson分布，正态分布，二项式分布，相关分析，回归分析分析，回归分析分析：矩阵逆上的矩阵倒立，求解非元素平等的方法，差异和差异化方法，差异和差异化方法，差异和差异性方法差异化方法，差异差异和差异化方法差异化方法和差异方法。相关分析。单元2：应用力学和设计工程机制：自由图和平衡；摩擦及其应用，包括滚动摩擦，Belt-Pulley，刹车，离合器，螺丝千斤顶，楔子，车辆等。;桁架和框架；虚拟工作；平面运动中刚体的运动学和动力学；冲动和动量（线性和角度）以及能量配方；拉格朗日方程。材料力学：应力和应变，弹性常数，泊松比； Mohr的圆圈，用于平面应力和平面应变；薄缸； shear force and bending moment diagrams;弯曲和剪切应力；剪切中心的概念；梁的挠度；圆形轴的扭转；欧拉的
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部分I（主题 /学科） - 100个问题工程数学离散数学：命题和一阶逻辑。集，关系，功能，部分订单和晶格。组。图形：连接性，匹配，着色。组合学：计数，复发关系，生成函数。线性代数：矩阵，决定因素，线性方程系统，特征值和特征向量，LU分解。微积分：限制，连续性和不同性。Maxima和minima。平均值定理。集成。概率：随机变量。统一，正常，指数，泊松和二项式分布。是指中位数，模式和标准偏差。条件概率和贝叶斯定理。数字逻辑布尔代数。组合和顺序电路。最小化。数字表示和计算机算术（固定和浮点）。计算机组织和架构机器指令和地址模式。alu，数据路径和控制单元。说明管道。内存层次结构：缓存，主内存和辅助存储； I/O接口（中断和DMA模式）。编程和数据结构编程在C.递归中。数组，堆栈，队列，链接列表，树，二进制搜索树，二进制堆，图。算法搜索，排序，哈希。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和串扰。运行时环境。图形搜索，最小跨越树，最短路径。计算正则表达式和有限自动机理论。无上下文的语法和推下自动机。普通语言和无语言，泵送引理。图灵机和不可证明的能力。编译器设计词汇分析，解析，语法定向翻译。中间代码生成。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。数据库ER模型。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。计算机网络
航空管理中的定量方法
5.1 什么是 AP 概率分布？ ........................................................................................................... 106 5.2 概率分布的类型 .......................................................................................................................... 109 5.2.1 离散概率分布 ............................................................................................................................ 109 5.2.2 连续概率分布 ............................................................................................................................ 109 5.3 正态概率分布 ............................................................................................................................. 109 5.3.1 公式 ............................................................................................................................................. 109 5.3.2 累积正态分布 ............................................................................................................................. 112 5.3.3 使用 Microsoft Excel 查找正态分布概率 ............................................................................. 113 5.3.4 逆正态概率 ............................................................................................................................. 114 5.3.5 正态分布的位置和丰满度的变化 ............................................................................................. 115 5.3.6 航空应用 – 平均乘客体重 ............................................................................................................. 116 5.4 标准正态概率分布 ............................................................................................................. 118 5.4.1 公式和图形 ......................................................................................................................................... 118 5.4.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ......................................................................................................... 119 5.4.3 使用 Microsoft Excel 查找给定概率的 Z 值 ............................................................................. 120 5.5 学生的 S - T 分布 ............................................................................................................................. 120 5.5.1 公式和图形 ......................................................................................................................................... 120 5.5.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ......................................................................................................... 122 5.5.3 使用 Microsoft Excel 查找给定概率的 t 值 ............................................................................. 122 5.6 对数正态分布....................................................................................................................... 123 5.6.1 公式、图形和 Microsoft Excel 基础知识 ...................................................................................................... 123 5.6.2 构建对数正态直方图 .............................................................................................................................. 125 5.7 四方分布 ...................................................................................................................................................... 127 5.7.1 公式和图形 ............................................................................................................................................. 127 5.7.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ............................................................................................................. 128 5.8 FD 分布 ...................................................................................................................................................... 129 5.8.1 公式和图形 ............................................................................................................................................. 129 5.8.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ............................................................................................................. 131 5.9 二项分布 ............................................................................................................................................................. 132 5.9.1 公式 ................................................................................................................................................ 132 5.9.2 航空应用 I：超额预订和误机 .............................................................................................................. 134 5.9.3 航空应用 II：准时表现 ...................................................................................................................... 136 5.9.4 二项式的正态近似 ............................................................................................................................. 137 5.10 P OISSON 分布 ............................................................................................................................................. 139 5.10.1 公式 ................................................................................................................................................ 139 5.10.2 航空应用 ............................................................................................................................................. 140 5.11 均匀分布 ............................................................................................................................................. 141 5.11.1 公式 ................................................................................................................................................ 141 5.11.2 航空应用：航空公司选择 ................................................................................................................ 142 5.12 偏度和峰度............................................................................................................................... 143 5.12.1 偏态分布和均值与中位数 .............................................................................................................. 143 5.12.2 峰度 ................................................................................................................................................ 144
印度医护人员对 COVID-19 疫苗的接受程度：横断面调查结果
显著的科学进步使得有效预防 COVID-19 的疫苗得以迅速研发。虽然医护人员 (HCW) 一直站在抗击疫情的最前线，但他们对疫苗的接受程度仍需进一步研究。我们在 2021 年 1 月至 2 月（即印度疫苗接种运动启动后不久）期间进行了一项网络调查，以评估印度医护人员对疫苗的接受程度。使用描述性统计数据检查受访者的人口统计数据和李克特量表反应。使用二项式逻辑回归分析来确定与疫苗接受度相关的因素。调查共获取了来自印度 25 个州和 5 个联邦属地的 624 名受访者；53.5% 为男性，中位年龄为 37 岁（IQR 32-46）。在所有受访者中，84.1% (525/624) 支持接种新冠疫苗，63.2% (141/223) 在调查期间未接种疫苗的人愿意接种疫苗。66.8% 的人表示相信政府消息来源、医疗服务提供者或科学期刊文章中有关新冠疫情的信息，而只有 4.5% 的人表示相信社交媒体中的信息。在尚未接种 COVID-19 疫苗的人群中，与疫苗接受度独立相关的因素包括年龄（45 岁以上人群的 aOR 3.50 [95% CI, 1.04–11.76]，而 18-29 岁的年轻医护人员则为 45 岁以上人群），对疫苗有效性和安全性的信念（aOR 3.78 [95% CI, 1.15–12.38]）以及是否提供免费/无成本疫苗（aOR 2.63 [95% CI, 1.06–6.50]）。大多数受访者（80%）相信他们的医院有能力有效地向普通人群推广 COVID-19 疫苗。虽然印度医护人员对 COVID-19 疫苗接种的总体态度是积极的，但健康和年轻的医护人员的接受度较低。疫苗安全性和有效性的数据可用性以及成本考虑对于