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CRISPR – CAS介导的转录控制和Epi-...
序列特异性DNA结合的工具为研究生物学和作物发展中的基本问题开辟了新方法。虽然有几个平台可供选择，但最新的特定目标定位工具的许多进展集中在开发群集定期散布的短篇小说palindromic repots-crispr ciss-crispr ciss-criss（CRISPR-CAS）基于基于的系统。使用催化无效的CAS蛋白（DCA），该系统可以作为不同模块化催化域（效应域）的矢量来控制基因的表达或改变表观遗传标记，例如DNA甲基化。开发CRISPR-DCAS系统的最新趋势包括创建可以针对单个站点的效应域副本的版本，以靶向表观遗传变化，在某些情况下，这些变化可以在没有靶向构建体并结合效应域并将策略结合起来的策略中遗传到下一代，从而可以提高功能性或效果。本综述总结并比较了DNA靶向技术，用于靶向转录控制和Epi-rageNESES的效应域以及植物中使用的不同CRISPR-DCAS系统。
在der Therapie中是gesichert吗？
在《 Wasistfaichertinder Therapy》的新发行《杂志》的新期刊中，我们试图在今年年底将一束有趣的花束与各种主题联系起来。各个领域的专家代表着非常不同的内部医学主题UlrikeKöhl等人教授的第一笔贡献。处理细胞疗法。近年来，这种疗法取得了重大突破，并将很快进入日常临床生活。是从患者的细胞中取出的，慷慨地更改并返回给患者。基因工程中的突破，例如CRISPR/CAS方法，使此措施更加容易并使其可用（CRISPR：“群集定期插入短短短篇小说重复序列”）。Köhl教授是该领域的国际专家之一，并领导了其中一些研究。 她解释了这种新的疗法策略，并回应了成功和问题。 »诊断和疗法的突破促进了他们在内科中的安全使用Köhl教授是该领域的国际专家之一，并领导了其中一些研究。她解释了这种新的疗法策略，并回应了成功和问题。»诊断和疗法的突破促进了他们在内科中的安全使用
重演者：在故事重述实践中促进具有生成图像的词汇学习者
阅读并反复重述一个短篇小说是学习目标单词的含义和用法的常见和有效的方法。但是，学习者经常在理解，回忆和重述这些目标词的故事背景下努力。受到多媒体学习认知理论的启发，我们提出了一个计算工作流程，以生成与故事相关的相关图像。基于工作流程，我们与学习者和老师一起迭代设计了一个名为Retassist的交互式词汇学习系统。它可以生成故事的句子级图像，以促进故事重述实践中目标单词的理解和回忆。我们的受试者内研究（n = 24）表明，与没有生成图像的基线系统相比，雷达斯主义者显着提高了学习者在用目标词表达时的流利性。参与者还认为，Retassist会减轻他们的学习工作量，并且更有用。我们讨论了利用文本对图像生成模型来支持学习任务的见解。
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
学校个人资料
英语课程作为主题。学生选择三个主题来创建一个为期一年的序列，以满足要求。任何非AP类都可以作为三级要求之上的选修课添加。9：发掘详尽的写作；揭开论文的神秘面纱；现在分析这个第10个：从理论上讲……这是星球大战！;莎士比亚：时间和永恒；勃朗特姐妹； Monsters Inc；我是女人，听到我的声音！;在她的摩卡蛋白11th中漫步两个卫星：AP英语和构图；修辞学：语言与说服；短篇小说 - 目的和工艺；美国梦；弗吉尼亚·伍尔夫和现代主义；所有的奥斯丁；畅销书和获奖者12：AP文学：非洲的研究，莎士比亚和生命的意义，大片；为变革写作；印第安纳·琼斯（Indiana Jones）和史诗般的垃圾箱；免费的家； “我仍然崛起：”黑人美国女作家；莎士比亚和权力选修课：神话：从雅典娜到宙斯； Duchesne的人类：通过照片故事的社区联系
字节
计算机科学系仅在2017年就以光荣而百年历史的Burdwan Raj学院开始了旅程。我很高兴得知，在这个短期内，该部门将带出双语电子杂志，名为Byte-atastic。因此，仅出现的短期范围并不总是征兆其意义上的症状，我向该系的老师和学生致以最良好的祝愿，以进行开创性的工作。对人类社会文化环境的持续研究表明，人类对生活中平凡的幸福有倡导。他们也可以同样感受到超人的暗示。然后，他们采取了自我实现的诉讼，在各种文学流派中找到表达 - 诗歌，短篇小说，音乐等。这个e-Magazine是泰罗斯，年轻的大学生的正确平台。通过这些文学形式，他们的美学情绪将散发出在国外的悠扬歌曲。在这里，年轻的作曲家几乎试图无视国际承认的批评家布拉德利（A.C. Bradley）的警告 - “富有想象力的愿景，虽然令人愉悦，但很困难”。
CRISPR Prime编辑的自动设计，用于56,000人的病原变体 使用优化的CAS9在病原体中使用的简短同源指导修复，Neoformans可以实现快速的基因缺失和标记 BBB捆绑包 - 与父母交谈 b'' 小胶质细胞：神经回路的活动依赖性调节剂 微型无线神经界面：教程 认知大脑的两个观点 孕产妇虐待：与后代大脑体积和白质连接性的关联 新生儿皮质表面的功能性分割 2025年脑蜂脑科学活动知识大纲 心脏研究所的2025年年度超声心动图和... rwmpc+2025+call+for+prograted+Talks.pdf Levidian的循环技术将在世界上的一个... 中播放 spar3d：来自单个图像的3D对象的稳定点感知重建 1。来自一个月TB006治疗方案的TOPLINE数据... 遗传综合征的基因治疗 七个原始问题 探索Go Gryptography
摘要Prime Editor（PES）是定期间隔的短篇小说重复序列（CRISPR）基于基于基于）的基因组工程工具，可以引入精确的基本配置编辑。我们开发了一条自动管道，以纠正（治疗性编辑）或引入（疾病建模）人类的致病变异，该变异能够阐明主要编辑所需的几种RNA构建体的设计，并避免了人类基因组中预测的非目标。但是，使用最佳的PE设计标准，我们发现只有一小部分这些致病性变体才能得到焦油。通过使用替代CAS9酶和扩展模板，我们将可靶向的病原变体的数量从32,000增加到56,000个变体，并使这些预先设计的PE构建体可通过基于Web的门户（http://primeedit.nygenome.org）访问。鉴于具有治疗基因编辑的巨大潜力，我们还评估了开发通用PE构建体的可能性，发现常见遗传变异仅影响少数少数设计的PE。
新颖性作为改善学习的策略
一项有趣且精心设计的研究研究了对小学生的叙事（言语）和图形（视觉）学习的新经验的影响[5]。研究人员在教育背景下进行学习后提出了一种新颖的经历：学生意外地将学生带到了另一个地方（在学校内部，但通常不是由学生进行的），在那里他们从未经历过以前从未经历过的活动（科学实验或音乐课），由另一位老师指导。他们必须参加活动（持续20分钟），并刺激参加和互动。研究证实了新颖的经验改善了文学或图形活动的记忆。简而言之，为了评估文学记忆，老师向班上的学生读了一个短篇小说（对于某些学生来说，故事与新颖性有关，而其他人则没有）；使用与第二天阅读的故事有关的10个问题的列表评估记忆。为了评估Rey-Stosterrieth的复杂数字测试 - 该测试涉及向学生介绍复杂的几何图形，其中有2分钟的学生可以复制图片 - 老师在第二天收集了图纸，学生应该再次绘制图纸（对于某些学生来说，第一天的图表和副本与新颖的新颖性有关，而其他人则与其他人有关）。
人机协作翻译和回译...
近年来，由于各个学科的在线文本大量产生，机器翻译系统的重要性日益增加。事实证明，传统的翻译方法不足以满足全球翻译需求。虽然翻译工具在处理不同学科和文本类型方面非常出色，但它们的可用性和可靠性面临相当大的争议，尤其是应用于文学文本时。因此，本研究旨在探索人工智能 (AI) 翻译工具（例如 ChatGPT）对文学文本翻译和回译的影响。该研究采用定性方法中的实验模型，以翻译测试为主要研究工具。伊玛目穆罕默德伊本沙特伊斯兰大学 (IMSIU) 的 80 名英语专业学生被随机抽取并分成四组：两个对照组和两个实验组。要求学生翻译和回译一篇英文短篇小说，并通过各种比较对测试中的定性数据进行了分析。对于统计分析，采用独立样本 t 检验来比较两个独立组。研究结果显示，使用人工智能工具的学生能够比使用传统方法的学生提供更好的翻译和回译，回译的表现略好。
人工智能和数字素养教学和学习故事 - Gov.bc.ca
教学 本课是联合教学，并结合了学生目前正在学习的短篇小说单元的内容。生成式人工智能被用来创作学生选择主题的故事。每个故事都围绕着如何在飓风等事件中生存下来。人工智能生成的故事由教师创作，学生收到印刷版以供独立创作。鼓励学生使用他们的“蜘蛛感应”来检测写作中不太合理的部分。这是该过程的关键部分，旨在帮助他们理解批判性地评估收到的文本的重要性，并认识到虽然人工智能可以支持某些任务，但它并不适合所有事情。 接下来，学生们强调了比喻性语言。这项活动帮助他们与课堂上正在研究的作者写的故事联系起来。学生的最后一项任务是从原始人工智能生成的故事中获取总体主题和情节，并创作一个他们可以自豪地称之为自己的新故事。完成故事后，学生们被要求重新审视他们最初的人工智能生成的故事和修改后的故事，与伙伴分享两个版本，并获得反馈。