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World File Search System烧瓶
纳米级
统一。7-11尽管Cd基量子点具有吸引人的特性，但由于重金属固有的毒性，其应用受到很大限制。因此，人们做出了巨大的努力来发现有效的无重金属替代品合成策略，如基于InP、ZnTe和ZnSe的纳米晶体。6,12虽然过去十年来这些无重金属组合物的光学性质有了显着改善，但由于用于合成设计和优化的基于反复试验的方法，阻碍其发现和优化的主要瓶颈仍然存在。这种反复试验的方法阻碍了整个发现过程，包括识别目标材料和随后开发合成途径以实现最佳光学特性。用于合成胶体量子点的传统烧瓶式间歇反应器平台通常需要进行大量实验来探索巨大的反应空间，然后才能接受或放弃合成配方。虽然对成核生长过程的热力学和动力学理解可以提供有用的见解，但它们通常非常复杂且理解不足，无法为优化半导体纳米晶体合成参数提供可靠的框架。作为
人类 AXIN-2 全检测试剂盒
试剂盒特异性：此检测试剂盒含有可识别 AXIN-2 上不同表位的抗体。此试剂盒检测的蛋白质对应于 UniProt ID Q9Y2T1。AXIN-2 也称为轴蛋白样蛋白 (Axil)、轴抑制蛋白 2 和 Conductin。这些抗体可识别人类来源的 AXIN-2。其他物种应根据具体情况进行测试。对照裂解物信息：阳性对照裂解物：由 SW 48 细胞制备，在含有 10% FBS 的培养基中在 T175 烧瓶中培养至汇合，并用 2.5 mL 裂解缓冲液裂解。代表性数据：使用 2 板 2 孵育方案获得的数据。将 SW 48 细胞以 40K 细胞/孔接种在 96 孔板中并孵育过夜。用指定浓度的 Tankyrase 抑制剂 (XAV-939) 处理细胞 24 小时。使用裂解缓冲液裂解细胞，然后使用相应的 SureFire Ultra 试剂盒分别测定 AXIN-2 Total 和 ERK1/2 Total。相当于约 4,000 个细胞/数据点。
甲基Flash™全局DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA Easy Kit（LOLYIMETRIC）
用途：甲基氟克拉斯™全球DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA易于试剂盒（LOLLIMETRIC）适用于使用从哺乳动物，植物，真菌，细菌和不受限制地培养的，包括哺乳动物，植物，真菌，细胞和弗里兹（包括）的植物，包括植物，养育和弗里兹的病毒的任何物种中分离出的DNA全球DNA羟基甲基化水平组织，血浆/血清样品和体液样品。具有200 bps至200 bps的单链DNA和双链DNA都适合使用。输入DNA：每种测定的DNA量可以为20至200 ng。为了进行最佳定量，输入DNA量应为100 ng，因为羟基甲基化DNA（HMDNA）在组织之间变化，并且在大多数物种中的总DNA占总DNA的0.6％。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样品，例如来自烧瓶或微型培养细胞的细胞，新鲜和冷冻的组织，石蜡包含的组织，血浆/血清样品，体液样品等。
AI驱动的土壤监测和作物建议...
摘要 - 农民，尤其是在印度，面临着诸如由于疾病而导致的作物选择和农作物失败的专业知识不足的挑战。深度学习在农业中的未开发潜力，受数据质量和处理限制的限制，为增强提供了机会。目的是使用烧瓶开发开源在线申请，以帮助农民做出明智的决策。利用精确的农业原理根据土壤类型，特征和数据驱动的见解来推荐作物，以提高生产力。采用基于机器学习的集合模型的各种方法，用于根据土壤数据提出合适的作物，重点关注准确性和效率。开发系统的结果在提高投入输出效率，提高决策和减少不合适的农作物选择方面显示出希望，从而提高了农业生产力并对印度的经济产生了积极影响。这种方法通过利用机器学习的作物建议，可能革新印度及其他地区的农业来解决农业挑战方面的实际潜力。索引术语 - 农业，作物建议，深度学习，精确农业，土壤数据。
医学推荐系统
人工智能工程系GH RAISONI工程与管理学院，印度那格浦尔，摘要：医疗保健的复杂性日益增加和可用药物的日益增长的数量，需要开发有效的医学建议系统，以帮助医疗保健提供者和患者做出明智的决定。本文介绍了旨在改善药物选择和依从性的基于Web的药物建议系统的设计和实施。该系统利用高级机器学习算法（例如协作过滤和基于内容的过滤）来根据用户资料，病史和特定的健康状况提供个性化的医学建议。该系统的体系结构包括使用React.js开发的用户友好的前端，该前端允许无缝互动和建议的可视化。后端由烧瓶提供动力，促进了用户请求，数据库交互和机器学习模型部署的处理。使用PostgreSQL数据库可安全地存储用户数据，药物详细信息和历史互动，确保数据完整性和安全关键关键词：医疗建议系统，机器学习，医疗保健，个性化治疗，AI医学中的AI，临床决策支持
文章的支持信息：
细菌细胞培养YEEI VKM B-3302细菌菌株dipacoccus paracoccus paracoccus yeei vkm b-3302是由作者的研究小组分离出来的，这些污泥是由从市政废水处理厂衍生而来的活性污泥中的。paracoccus yeei细菌是强氧。革兰氏阴性球菌具有小细胞直径（约0.5-0.9μm），可以在产生的催化剂中产生细菌支撑的高钯纳米粒子含量。它们在纯文化中表现出高增长率，易于传播和维持2。这些微生物的另一个值得注意的特征是它们对金属盐3、4的抗性，它允许在具有活细胞载体的系统中形成纳米颗粒。在luria – bertani（lb）的养分培养基上培养了，这些培养基补充了10 g/l肽，10 g/l NaCl和5 g/l酵母提取物。在750 cm 3的Erlenmeyer烧瓶中栽培的细菌细胞在28°C的温度下，养分培养基体积为200 cm 3，同时以180 rpm的振荡器充气。48小时后，通过以8000 rpm的速度在试管中以8000 rpm的速度离心细菌培养。将细胞生物量干燥，然后在+4°C的测试管中储存。
支持信息一锅酶合成l- ...
由Genewiz（中国苏州）合成了六个L-硫醇脱氢酶候选候选物，并通过NDE和Xhoi限制位点合成并连接到表达载体PET28A中。大肠杆菌BL21-GOLD（DE3）细胞将带有不同重组质粒的细胞接种到5 ml Lb液体培养基（50μg/ml卡纳米霉素）中，并在37°C下过夜，然后在37°C中培养过夜，然后将其转移到25 ml LB液体培养基（50μg/ml kananamycin）中，并与1：100：100：100：100：100：100：50μg/ml kananamycin）培养。在37°C下以220 rpm摇动所有烧瓶。当600 nm（OD 600）的光密度达到0.6-0.8时，使用0.1 mM异丙基β-D-1-硫代乙型甲酰胺糖苷（IPTG）在20°C下诱导基因表达24小时。随后，将2个mL细胞培养物以12000 rpm离心10分钟。收集细胞并将其重悬于500μl磷酸盐缓冲液（50 mM KPI，5 mM MGSO 4，pH 7.4）中，然后随后
EpiNext™ CUT&LUNCH 检测试剂盒
用途：EpiNext™ CUT&LUNCH 检测试剂盒是一套完整的优化试剂，旨在快速从细胞中直接富集蛋白质（组蛋白或强结合转录因子）特异性 DNA 复合物，以通过 qPCR 或使用 Illumina 平台的下一代测序分析蛋白质与 DNA 之间的相互作用。起始材料：起始材料可以包括各种哺乳动物细胞样本，例如来自烧瓶或培养皿的培养细胞、原代细胞或从血液、体液、新鲜/冷冻组织中分离的稀有细胞群，以及从整个细胞群和胚胎细胞中分选的特定细胞等。细胞输入量：每个反应的细胞量可以是 2 x 10 3 到 5 x 10 5 个细胞。为了获得最佳制备效果，细胞输入量应为 2 x 10 5 ，尽管只需 500 个细胞即可获得修饰组蛋白的结果。抗体：抗体应为 ChIP 级，以识别与 DNA 或其他蛋白质结合的蛋白质。如果您使用的抗体尚未经过 ChIP 验证，则应使用适当的对照抗体（例如抗 RNA 聚合酶 II、抗 H3K4me3 或抗 H3K9me3）来证明这些抗体适合 ChIP。
使用机器学习的心脏病预测
使用烧瓶框架构建的Web应用程序，整合用户身份验证，数据库管理和心脏病的预测模型。用户可以在心脏病数据集中注册，登录和访问个性化仪表板，该仪表板显示年龄和性别分布的可视化。该应用程序采用了一个逻辑回归模型，该模型在与心脏病相关的数据上训练以预测。根据世卫组织，由于心脏病与心脏病相关的问题而死亡的180亿人死亡。随着人口的增加，诊断该疾病的人口增加了。但是，在这个不断发展的技术世界中，机器学习技术通过多项研究加速了卫生部门。因此，本文的目的是基于相关参数构建心脏病预测的ML模型。我们对这项研究使用了UCI心脏病预测的adataset，其中包括与心脏疾病有关的13个不同参数。ml算法，例如随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯和决策树，用于开发模型。在这项研究中，我们还试图在标准ML方法的帮助下找到数据集中可用的不同属性之间的相关性，然后有效地利用它们来预测心脏病的机会。结果表明，与其他机器学习技术相比，随机森林在更短的时间内以更准确的方式进行预测。此模型也可能会对他们的诊所作为决策支持系统有帮助。
视觉排序算法
摘要：车辆事故通常是由于驾驶时突然出现障碍物而发生的。驾驶员的不同响应时间可能会导致制动延迟或无法及时停止，从而导致碰撞。为了解决此问题，我们提出了一个使用高级机电技术技术的自主制动系统（ABS），该系统在车辆前部使用超声波发射器来发送超声波波。当这些波撞到障碍物时，它们会向后反弹并被超声接收器检测到。通过分析这些反射信号，系统可以通过微处理器计算到障碍物的距离，并通过微处理器相应地调整车辆的速度。在紧急情况下，微控制器可以控制并激活制动系统以快速有效地施加制动器，从而提高安全性。对该系统的重要增强是使用烧瓶的基于Python的应用程序的集成。此应用程序可以动态确定事件的位置，并使用实时地理数据将其传达给最近的紧急服务。通过GSM技术来促进此通信，该技术将警报信号和车辆的GPS位置发送给适当的当局，以确保迅速的响应和帮助，此外，可以扩展该系统以包括车间间通信功能。此功能使汽车可以共享有关其位置和速度的信息，从而提高道路合作和意识。这不仅减少了碰撞，而且有助于创造流量流畅。总体而言，自动制动系统旨在通过减少响应时间和停止距离来提高道路安全性，从而防止事故并显着增强紧急响应能力。