toga代表家庭药用植物。家庭药用植物是有效的药物的文化生产的植物。家庭药用植物本质上是房屋,花园或田间院子里的一块土地,用于培养有效的植物,以满足家庭的药物需求,然后可以分配给社区。。这项活动的目的是增加公众知识,尤其是冈安温坦·帕苏鲁安(Gondangwetan Pasuruan)村,以利用家庭医学,以在Covid 19大流行期间增加免疫力。本研究中使用的方法具有定性描述性,即找出家庭药用植物的类型以及如何将其作为药物处理。第一阶段是提供有关定义,家庭药用植物的好处的咨询,以增加免疫力。在第二阶段,它提供了如何处理的解释。这项研究的结果居民知道家庭药用植物的好处以及如何处理它们,知道如何在狭窄的土地上种植家庭药用植物。
摘要群集定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)-CAS基因编辑技术,由于其轻松的操作和高效率,开放了基因组询问和基因组工程的新时代。通过这项技术,越来越多的植物物种经过了定位的基因编辑。但是,将CRISPR-CAS技术应用于药用植物仍处于早期阶段。在这里,我们回顾了CRISPR-CAS技术的研究历史,结构特征,工作机制和最新衍生物,并首次讨论了它们在药用植物中的应用。此外,我们创造性地提出了应用于药用植物基因编辑的CRISPR技术的开发方向。目的是为该技术应用于基因组功能研究,合成生物学,遗传改善和药用植物的种质创新。CRISPR-CAS有望在不久的将来彻底改变药用植物生物技术。关键词:CRISPR-CAS,基因编辑,反向遗传学,合成生物学,遗传改善,药用植物
收稿日期:2021 - 08 - 18 基金项目:国家自然科学基金项目(31972059),国家现代农业产业技术体系资助(CARS - 20) 作者简介:刘笑天,男,硕士研究生,研究方向:食药用真菌遗传育种;E - mail :sheltonliu@foxmail.com 通讯作者:赵明文,男,博士,教授,研究方向:食药用真菌遗传育种;E - mail :mwzhao@njau.edu.cn
摘要与绝大多数西方国家形成鲜明对比的是,瑞典使社会的大部分地区开放,而不是施加锁定以打击冠状病毒的传播。结果,瑞典的共同19-赛季主要是由其健康专家制定的,引起了广泛的国际关注。尽管瑞典公共卫生机构(PHAS)的电晕战略具有全球兴趣,但目前尚无对其Covid-19政策的系统研究。本调查的重点是参考PHAS工作的争议,参考风险,面部面包,自愿性,测试以及对大流行期间老年人的保护。总体而言,此询问表明,PHAS的风险评估最初是过于乐观的,并且在很长一段时间内,他们的面罩与大部分科学界相遇。然而,他们的自愿措施效果很好。在他们的测试中,PHAS并未设法及时交付他们的婚姻,而为保护老年人而采取的几项措施被认为是不足和迟到的。
摘要 :肺经风热证痤疮是一种常见皮肤病,中药方剂较多,但其作用机制仍不明确。本文收集整理了近二十年治疗肺经风热证痤疮的文献及专利方剂,采用Excel 2019进行用药频次统计,使用IBM SPSS 25.0进行聚类分析,获取核心方剂。运用网络药理学收集药物与疾病相关靶点,构建作用网络,进行富集分析,共获取137首方剂、167种药物,核心方剂为桑白皮、枇杷叶、黄芩、甘草、栀子、生地、丹皮。治疗肺经风热型痤疮应从清热泻肺、凉血解毒入手,核心方药主要通过AKT1、IL6、TP53、TNF、VEGFA、EGF靶点及卡波西肉瘤相关的疱疹病毒感染、麻疹、弓形虫病、EB病毒感染、IL-17、MAPK等信号通路发挥作用,以期为进一步的临床研究提供参考。
目的是讨论FDA和行业CBER特定的增强建议。参与者FDA行业Rachael Anatol Cber E. Cartier E. Cartier Bio Angela Granum Cber Brad Glasscock(Lead)Bio(Biomarin)Chris Joneckis(FDA Lead)Cber Mathias Mathias Hukkelhoven Phrma(BMS) Bio(Gilead and Kite)Darlene Martin Cber Lucy Vereshchagina Phrma Carol Rehkopf cber pdufa vii vii cber Breakout Subgroup子组讨论重点介绍了与细胞和基因治疗(CGT)计划有关的CBER和行业建议的承诺语言和资源估计。资源估计FDA和行业讨论了对CGT相关建议的承诺语言的修订。讨论了在PDUFA VII中招聘新资源以支持CGT计划的节奏。将根据需要继续进行承诺语言的其他精炼。没有其他实质性建议,重大争议或本次会议上讨论的意见差异。
在通向人工通用智能(AGI)的道路上,已经探索了两种解决方案路径:神经科学驱动的神经形态计算,例如尖峰神经网络(SNNS)和计算机科学驱动的机器学习,例如人工神经网络(ANNS)。由于数据的可用性,高性能处理器,有效的学习算法以及易于使用的编程工具,ANN在许多智能应用程序中都取得了巨大的突破。最近,SNN由于其生物学的合理性和实现能量效率的可能性而引起了很多关注(Roy等,2019)。然而,与“标准” ANN相比,由于准确性较差,因此他们不在进行持续的辩论和怀疑中。性能差距来自多种因素,包括学习技术,基准测试,编程工具和执行硬件,SNN中所有这些都不像ANN域中的那样发达。为此,我们提出了一个研究主题,名为“理解和弥合神经形态计算和机器学习之间的差距”,在计算神经科学的神经科学和边界的边界,以收集有关神经形态计算的最新研究和机器学习,以帮助理解和弥合所提到的差距。我们总共收到了18份意见书,并最终接受了其中的14份。这些接受论文的范围涵盖了学习算法,应用程序和有效的硬件。
目的是讨论FDA和行业CBER特定的增强建议。参与者FDA行业Rachael Anatol Cber E. Cartier E. Cartier Bio Angela Granum Cber Brad Glasscock(Lead)Bio(Biomarin)Chris Joneckis(FDA Lead)Cber Mathias Mathias Hukkelhoven Phrma(BMS) Bio(Gilead and Kite)Darlene Martin Cber Lucy Vereshchagina Phrma Carol rehkopf Cber PDUFA VII CBER分组分组讨论集中在CBER中的细胞和基因治疗(CGT)计划。CBER细胞和基因治疗计划资源分配CBER提供了有关细胞和基因治疗计划(CGTP)所需位置的其他信息,包括支持,间接和直接审查角色的位置。cber指出,指导开发是资源请求中包括的间接成本的一部分。cber定期发布指导列表,以指示给定年份出版的预期。cber将讨论本提案要求的登机位置的分配和排序。cber提供了有关当前职位的数据,并讨论了平衡资源的方法,例如实现主管与员工的最佳比例。还讨论了新资源的招聘,招聘和培训,并且是CBER的优先事项。FDA提出,雇用的目标是雇用新资源并尽快雇用船上的目标。在登机后,新的审阅者需要培训并经验丰富的熟练程度。CBER将为现有和新员工的培训需求提供估算。其他FDA估计值,包括为2023财年提供预测提交的类型和数量。cber解释说,预测是保守的,预测模型中使用的2020财年数据将被更新。CBER还将刷新建模数据。
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