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关于兰塔尼德在生物学中的作用的看法
（Fitriyanto等，2011; Hibi等，2011）。一些甲状腺营养和杂营细菌含有吡咯烷酚（PQQ）（PQQ）和钙依赖性甲醇脱氢酶（CA-MDH）。该酶由形成α2/β2异二聚体的基因MXAF和MXAI编码，并将甲醇氧化为甲醛。此外，这些细菌中的许多具有称为XOXF的基因，编码了另一种依赖PQQ的MDH样蛋白，对CA-MDH表现出约50％的身份（Chistoserdova，Kalyuzhnaya，＆Lidstrom，2009年）。与实验室培养物相比，与MXAFI相比，XOXF表达100倍（Bosch等，2008）相比，XOXF基因在甲基杆菌 /甲基肌肉菌属中高度表达。在植物的植物层定植（Delmotte等，2009）。2011年，据报道，LA 3+在甲基杆菌的生长培养基中添加了六倍的MDH活性，报告了Radiotolerans NBRC15690的生长培养基（Hibi等，2011）。La 3+诱导的酶被纯化，并被该细菌的XOXF基因编码。在对毛rad骨MAFF2116450的后续研究中，纯化的Ce 3+诱导的MDH也可以与该细菌的XOXF基因偶联（Fitriyanto等，2011）。推导的氨基酸序列显示了作为辅助因子的结合PQQ的基序。接下来，补充La 3+后，仅在甲醇上生长甲基肌肉质量AM1的δMXAF菌株，而琥珀酸酯上的生长与野生型没有差异（Nakagawa等，2012）。热酸性甲基营养的甲基氧化脂蛋白脂肪液的基因组仅具有XOXF基因。从La 3+ /Ca 2+培养基上生长的菌株AM1仅纯化一个MDH蛋白并将其鉴定为XOXF基因的乘积。MDH含有0.9个La 3+原子和每个二聚体Ca 2+的0.4个原子，EDTA处理显示La 3+紧密结合（Nakagawa等，2012）。这种属于门果肉芽素的极端粒细胞最初是在含有其原始泥锅中的水中的培养基上分离出来的（Pol等，2007，图。1）。没有泥锅的水生长非常差。表明负责这种效果的成分本质上是无机的，最终证明了泥锅水可以被灯笼（LN）取代（Pol等，2014）。甲基氧化脂脂溶剂的生长严格取决于培养基中Ln 3+的存在。显示了在具有Ce 3+浓度范围的培养基上生长的细胞的比例反应。ce 3+可以用La 3+，Pr 3+
数学中的BSC 4年计划（02131003）
在这个模块中，学生将踏上了解生物学的性质和范围的旅程，并深入研究其在揭开生命之谜方面的重要性。他们将探索活生物体的基本特征，包括细胞结构，代谢过程，生长，繁殖和适应性。将研究科学方法，作为查询，假设制定，实验和基于证据的结论的结构化框架。将研究生命的分子基础，包括碳水化合物，脂质，蛋白质和核酸，及其在细胞结构和功能中的重要性。将引入细胞和细胞器的复杂工作，以及DNA结构和复制。此外，他们将探索细胞周期的复杂性，包括有丝分裂和减数分裂及其在生长，发育和遗传遗传中的重要作用。动手实验室活动将包括显微镜操作，标本制备以及用于计算放大倍率的技术。
英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI
植物病理学中的BSCAGRIC（02133427）
简单的统计分析：数据收集和分析：样本，制表，图形表示，描述位置，扩散和偏斜。入门概率和分布理论。采样分布和中心极限定理。统计推断：单样本和两样本的基本原理，估计和测试（参数和非参数）。实验设计简介。一单和两次设计，随机块。多个统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性），生长曲线。简单回归案例中的统计推断。分类分析：测试拟合和应急表的优点。多重回归和相关性：模型的拟合和测试。剩余分析。计算机素养：在数据分析和报告写作中使用计算机软件包。
遗传学中的BSC（02133402）
简单的统计分析：数据收集和分析：样本，制表，图形表示，描述位置，扩散和偏斜。入门概率和分布理论。采样分布和中心极限定理。统计推断：单样本和两样本的基本原理，估计和测试（参数和非参数）。实验设计简介。一单和两次设计，随机块。多个统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性），生长曲线。简单回归案例中的统计推断。分类分析：测试拟合和应急表的优点。多重回归和相关性：模型的拟合和测试。剩余分析。计算机素养：在数据分析和报告写作中使用计算机软件包。
微生物学中的BSC（02133404）
简单的统计分析：数据收集和分析：样本，制表，图形表示，描述位置，扩散和偏斜。入门概率和分布理论。采样分布和中心极限定理。统计推断：单样本和两样本的基本原理，估计和测试（参数和非参数）。实验设计简介。一单和两次设计，随机块。多个统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性），生长曲线。简单回归案例中的统计推断。分类分析：测试拟合和应急表的优点。多重回归和相关性：模型的拟合和测试。剩余分析。计算机素养：在数据分析和报告写作中使用计算机软件包。
计算机科学中的BSchon（12244001）
该模块着重于两个计算智能范例，即进化计算和群智能。在进化计算范式中，将研究达尔文进化的算法模型，包括遗传算法，遗传编程，进化策略，进化编程，差异进化，文化算法和共同进化。将在自然界中发现的社会生物的群体智能范围算法模型中进行研究，包括蚂蚁算法和粒子群优化。这些算法将主要在复杂的优化问题的背景下进行研究，包括多目标优化，动态环境，约束和查找多个解决方案。假定的先验知识包括良好的编程技能和微积分中的本科模块。
数学中的BSC（02133263）
该模块引入了命令式计算机编程，该计算机编程是计算机科学的基本组成部分。从一开始就涵盖了解决给定问题，编辑它，编辑（手动和自动），运行和调试的程序的过程。目的是掌握编程语言的要素，并能够将它们放在一起，以使用类型，控制结构，数组，功能和库来构建程序。将提供对象取向的简介。完成此模块后，学生应了解程序的基本要素，良好的程序设计的重要性和用户友好的接口。学生应该能够进行基本的程序分析并编写完整的基本程序。
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
教育心理学中的医学（课程）（09250204）教育创新部BCom专门从事业务管理（07130068）
在英语家庭语言中获得70％及以上的学生（A或A B），以及在NSC中（或同等学历）中使用英语的第一个额外语言（仅A）的80％及以上的学生将被免除所有124个，因此不必注册并通过此模块来完成其学位。Students who achieved 69% and below in English Home Language (a C and below), and 79% and below in English First Additional Language (a B and below) have to register for ALL 124 and will have to pass this module in order to be awarded their degrees.Students who achieved 70% and above in English Home Language (an A or a B), and 80% and above in English First Additional Language (only an A) in the NSC (or equivalent) will be免于全部124，因此不必注册并通过此模块即可完成其学位。在英语家庭语言（A C及以下）中获得69％及以下的学生，以及79％及以下的英语第一语言（A B及以下）必须注册全部124个，并且必须通过此模块才能获得学位。