● 203 产权法 ● 251.5 公司金融(4 个学分) ● 255 风险投资金融(2 个学分) ● 256.9 担保交易(3 个学分) ● 270.65 能源项目开发与金融(3 个学分) ● 271.6 科学与监管政策(3 个学分) ● 275.3 知识产权法(4 个学分) ● 275.65 跨国知识产权法(3 个学分) ● 275.8 知识产权与创业(3 个学分) ● 277 专利法(3 个学分) ● HAAS 212 能源与环境市场(3 个学分)* ● HAAS 212B 能源与基础设施项目金融的法律与监管框架(1 个学分)* ● CIV ENG 107 气候变化缓解(3 个学分)* ● CIV ENG 292a 可持续社会技术(1 个学分)* ● ERG C200 能源与社会(4 个学分)* ● ERG C221 气候、能源与发展(3 个学分)* ● ERG C276 气候变化经济学(4 个学分)*
▪研究用于综合多组分析的机器学习方法,并在小儿髓母细胞瘤中应用,主要由Bo Wang博士监督,并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作,包括自然方法,自然生物技术,细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程(CS 2506),机器学习统计方法(STA2104)和计算生物学的主题:医学人工智能(CSC2431)。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC)CGS-D博士学位2022-2025(申请人的最高1%)(105,000美元)。▪接受并参加了牛津机器学习(OXML)2021年暑期学校。
磨砂鼠伤寒是由革兰氏阴性细菌(Orientia tsutsugamushi)引起的一种威胁生命的,未分化的发热疾病。细菌菌株是应考虑的全球健康问题。尽管为开发有效的免疫原性疫苗开发了数年的努力,但仍未获得成功的许可疫苗。该研究的目的是使用反疫苗学方法来构建表位反应。TSA56和SCAA蛋白合并可能是针对O. tsutsugamushi的最有希望的亚基疫苗。预测了 b细胞,CTL和HTL表位,随后,所有表位分别由KK,AAY和GPGPG接头连接,以及N末端区域的佐剂。此外,进行了分子对接和MD模拟,对TLR-2表现出较高的属性。鉴定并验证了16个线性B细胞,6个CTL和2个HTL表位。最终疫苗构建体显示高抗原性,稳定性和溶解度。分子对接和MD模拟表明与TLR-2和稳定的疫苗受体复合物相互作用。通过在计算机克隆中成功实施了疫苗在PET28A(+)载体中的表达,以及免疫模拟的显着结果表明,在先天性和适应免疫反应过程中,疫苗在免疫细胞相互作用中的效率证明了免疫反应中的效率。总而言之,结果表明,如果通过实验进行进一步研究,新开发的疫苗将是控制和提供针对SCRUB TYPHUS的明确预防措施的有前途的候选人。
该博士职位将集中于研究实现机器人系统的研究,这些机器人系统大多以无监督的方式表征和监测海洋环境。自主系统可以在海洋中进行具有成本效益的广泛数据收集,监视和检查,并为执行持续操作的可能性较少,而对人类运营商的依赖较少。这些属性使自主系统对于执行操作以探索,映射和监视具有挑战性的海洋环境的机器人组织是可取的。但是,在非结构化和苛刻的海洋中,成功的任务需要通过优化的观察平台系统和监督风险控制来提高安全性,智能和操作能力,该操作是在保障项目中解决的(“智能自治系统,用于保护海上的保护操作和基础设施””。该立场对正在进行的项目保障和CARO(“自动机器人操作中心海底”)中的研究补充,这些研究正在开发类似的功能,重点是海底基础架构。具体来说,该职位将解决这些领域的一个或多个:
3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。 *相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。*相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字:胶质母细胞瘤,人工智能,药物发现,机器学习简介胶质母细胞瘤多形(GBM)是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤,其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中,新诊断的GBM患者的护理标准包括手术,替莫唑胺(TMZ)和电离辐射(IR),延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解,后者支持
这些职位位于弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩,属于 CNO 优先级 1、类型 2 海上任务岗位。这些工作中的许多都是研究、开发、测试和评估工作的一部分,以确定国防部、国防部和特种部队是否适合使用。
通过我目前担任内政部,监狱和缓刑部高级从业人员的工作,我对人类岛立法有很好的理解和良好的知识。此外,我还有许多可转移的技能,可以帮助我担任立法委员会成员的任何职位。我经常在人类法院公开发表讲话,司法机构在场。在这些时代期间,也是坐在法院公共画廊以及出席的公共/地方社区的成员中,是当地媒体的各种成员。在公开讲话时,我必须始终保持专业,并且意识到会有潜在的挑战,否则可能需要进一步清楚我在公开法庭上所说的任何事情。此类挑战或要求进一步的信息可能来自辩护和/或起诉倡导者,甚至可能来自司法机构的成员。能够公开,诚实,准确,同时思考我的脚是立法委员会内部角色的资产。此技能集是在缓刑服务中不可或缺的工作,他们经常以最强大,最强大的条件来表达自己的决策。我不反对健康的辩论,在受到挑战和挑战他人方面。我所获得的技能归因于我与之合作的客户,就像他们在角色中的专业人员一样。我带来了良好的组织和时间管理技能。我有能力保持灵活的工作模式和小时。我非常习惯于按时完成紧迫的截止日期和时间表,同时兼顾竞争优先级。我具有良好的沟通和听力技巧,我对持有良好道德指南针的对与错有深刻的理解。我定期为曼岛法院和曼假释委员会准备各种书面报告。这些报告必须在事实上是正确的,清晰的,易于阅读和理解的。每天我经常在我目前的就业中提及人类立法,并且精通理解和解释人类立法
结核病仍然是全球的主要健康威胁,需要一种比目前的卡介苗 (BCG) 更有效的疫苗来替代或增强其效力。Spore-FP1 粘膜疫苗候选物基于 Ag85B-Acr-HBHA/肝素结合域融合蛋白,吸附在灭活枯草芽孢杆菌孢子表面。该候选物对未接种过结核分枝杆菌的豚鼠具有显著的保护作用,并显著提高了用 BCG 引发的动物的肺和脾脏的保护作用。然后,我们用 BCG 皮内注射免疫恒河猴,随后用一次皮内注射和一次气雾剂量的 Spore-FP1 进行加强,然后用低剂量气雾化结核分枝杆菌 Erdman 菌株进行攻击。接种疫苗后,动物没有出现任何不良反应,并且与单独接种 BCG 相比表现出更高的抗原特异性细胞和抗体免疫反应,但这并没有显著改善疾病病理或器官中的细菌负担。
论文提出了具有7和8度的自由度的生物学启发的机器人眼睛,以研究人与机器人之间的非语言交流。总共开发了四种通用,先进和复杂的机器人眼溶液,其中两种具有男性眼睛的竞争力,两种具有女性眼的特征 - 所有解决方案都具有低压,并且完全基于人眼的运动学原理。机械眼系统的所提供的运动学和最佳尺寸合成过程对研究人员在开发机器人眼时可以有很大帮助。使用显示的开发算法和Opti-
a Bash Biotech Inc,600 est Broadway,Suite 700,圣地亚哥,CA 92101,美国 b 生命科学实验室,KTH-Royal Institute of Technology,斯德哥尔摩 SE-17165,瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系,人类生物学高级研究中心(WPI-ASHBi),京都大学,京都 606-8501,日本 d 泌尿外科,东京大学医学院,东京 113-8654,日本 e 血液学和再生医学中心,卡罗琳斯卡医学院,斯德哥尔摩 SE-17177,瑞典 f 医学生物学系,Atat € urk 大学医学院,埃尔祖鲁姆 25240,土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心,牙科、口腔和颅面科学学院,伦敦国王学院,伦敦 SE1 9RT,英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系,哥德堡 SE- 41345,瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系,哥德堡 SE-41296,瑞典 j 生物创新研究所,哥本哈根 N DK-2200,丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室,郑州 450001,中国
