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CRISPR-Cas9 工具系统控制下的生命
它能够影响甚至改变个体基因，从而影响所有生物以及它们自己。这种可能性可以被视为现代社会最伟大的科学成就之一，但也是无数伦理困境的根源。尽管基因的定向改变这一课题是较新的，但现代遗传学作为理论和实践研究的主题是由格雷戈尔·约翰·孟德尔发起的。这一遗传学领域的最新科学成就也得到了瑞典科学院的认可，瑞典科学院于 2020 年将诺贝尔化学奖授予两位科学家，法国女性埃马纽埃尔·卡彭蒂耶 (Emmanuelle Charpentier) 和美国女性詹妮弗·杜德纳 (Jennifer Doudna)，以表彰她们发现并改进了 CRISPR-Cas9 工具。他们于2014年发表了第一篇关于此问题的系统性著作。科学家们自己也在各种声明中表示，这一发现超越了我们的时代，在应用时需要谨慎，并尊重一切道德原则。杜德娜在 2016 年对可能“生产”转基因个体的问题的回答意义重大：“这不是一场噩梦，而是一种准确定性。”有一天它会发生。我不知道在哪里，什么时候，但有一天，我会醒来看到这个消息。我希望我们能够充分并尽可能地为此做好准备。”2 因此，我们的基本出发点是，健康和生命的技术化，尤其是人类健康和生命的技术化，无论使用各种技术工具的准确性如何，几乎总是存在着偏离人类道路的内在危险，并进入操纵生命的逻辑，将生命理解为仅仅是需要处理的物质。因此，本文的目标是介绍 CRISPR 系统的基本特征，简要介绍其在人体中的应用，并强调它所带来的紧迫的伦理挑战。
单倍型分辨的端粒至居粒基因组组装雄性二下品种提供了有关性别确定机制的见解
结果：单倍型包括Y染色体（Dalachr6a），该染色体表现出早期的异态，其特征在于与X染色体相比略有尺寸减小和丝粒转移。比较基因组分析显示，二下的性染色体更新。性别确定区域（SDR）被完善至〜7.6 MB，占性染色体的约44％。该区域对应于富含男性特异性变异和性别特异性基因的上心反转。在SDR中注释的455个基因中，有88个被确定为具有性偏见表达的性别联系的候选者，许多人参与花器官的发育。值得注意的是，Y编码的COI1基因被确定为茉莉酸（JA）信号的潜在调节剂。雄花表现出JA-IE浓度是雌花的三倍，基因表达分析涉及性表型测定中的JA生物合成和信号传导途径。
定量性状基因座和候选基因的物理化学性状与大山药的块茎质量有关（Dioscorea alata L.）
遗传改进计划需要简单，快速和低成本的工具来筛选大量人群。近红外的反射光谱（NIR）已被证明是一种可靠的技术，可以预测D. alata山药物种中主要的块茎成分。9,10然而，由于光谱是由我们的样品而不是从原始样本产生的，因此该协议需要长时间的样本处理时间，并且仍然很难适用于大量基因型。标记辅助选择可能是促进育种工作的高通量方法。的确，随着新一代测序技术的发展，搜索与互动特征相关的基因组区域变得更加容易。已经对山药进行了一些研究，以阐明块茎质量相关特征的遗传决定论。通过在两个双阶层种群上使用定量性状基因座（QTL）映射方法，已经确定了与重要形态和农艺块茎质量性状相关的几个基因组区域。11在包括八种不同的二若氏种类（包括八种不同的二维体物种）上估算了DMC的遗传力。12在D. alata中进行了全基因组关联研究，可以鉴定与与DMC相关的一些单核苷酸多态性（SNP）标记。13
提高患有胰岛素治疗糖尿病的成年人的自我管理技能
A PPENDIX 1 A: PPendix ' nformation s heet .................................................................................24 Ppendix 1B: k Alata ya chidziwiwoy cha kafukuku m' Chichewa.答：不可思议的c表示。 ................................................................................................................................................................................................................................................................................. ...................................................................................................42 APPENDIX 3C: A VALIDATED D IABETES S ELF -M ANAGEMENT Q UESTIONNAIRE -R EVISED (DSMQ-R) ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 46 Appendix................................................................ 49附录3f：i Terview指南E NGLish ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................................................... 52
草药叶提取物对感染了链球菌
摘要。由病原体链球菌引起的链球菌病是淡水养殖养殖中的一个严重问题。这项研究旨在使用多草药成分来刺激鱼类免疫系统的改善，以抵抗致病性细菌S. agalactiae的感染。该研究是在FKIP化学实验室，FKP的鱼类孵化场和繁殖实验室以及吉隆坡Syiah Syiah Medicinate的实验室进行的。使用的测试鱼是罗非鱼的长度为7-8 cm。研究方法是使用由5种处理和3种复制组成的完全随机设计进行实验进行的，即A（阴性对照），B（阳性对照），C（添加C. gigantea），D（添加了M. oleivera），E（添加了C. alata L）。使用方差分析对测试结果数据进行分析。与未经浸入提取物中没有浸泡的人相比，在血液参数（白细胞，血红蛋白，血细胞比容）中观察到的血液参数（白细胞，血红蛋白，血细胞比容）中观察到的免疫反应的研究结果表明，免疫反应的增加，血液参数（白细胞，血红蛋白，血细胞比容）和更高的存活率增加。在83.33％的10 ppm叶片叶提取物处理10 ppm时获得了最高的存活率。
物理学的定量性状基因座和候选基因...
遗传改进计划需要简单，快速和低成本的工具来筛选大量人群。近红外的反射光谱（NIR）已被证明是一种可靠的技术，可以预测D. alata山药物种中主要的块茎成分。9,10然而，由于光谱是由我们的样品而不是从原始样本产生的，因此该协议需要长时间的样本处理时间，并且仍然很难适用于大量基因型。标记辅助选择可能是促进育种工作的高通量方法。的确，随着新一代测序技术的发展，搜索与互动特征相关的基因组区域变得更加容易。已经对山药进行了一些研究，以阐明块茎质量相关特征的遗传决定论。通过在两个双阶层种群上使用定量性状基因座（QTL）映射方法，已经确定了与重要形态和农艺块茎质量性状相关的几个基因组区域。11在包括八种不同的二若氏种类（包括八种不同的二维体物种）上估算了DMC的遗传力。12在D. alata中进行了全基因组关联研究，可以鉴定与与DMC相关的一些单核苷酸多态性（SNP）标记。13
营养-秋季-2024.pdf
GSU 学生出席者及其研究：Eshan Shah、Hannah Lail、Huanbiao Mo、Desiree Wanders。δ-生育三烯酚改善胰岛素信号并减少神经母细胞炎症。Rowan Lawrence、Hannah Lail、Desiree Wanders。FGF21 在高脂饮食引起的棕色脂肪组织代谢改变中的作用。Harita Yepuri、Sudip Agrahari、Nida I. Shaikh。美国东南部城市多校区少数族裔服务机构校园食物环境比较分析。Wesley W. Grace、Ana Paula S. Siqueira、Wen Lu、Siming Wang、Rafaela G. Feresin。巴鲁（Dipteryx alata）中多酚的表征及其对大鼠主动脉血管平滑肌细胞中棕榈酸诱导的氧化应激的影响。Jessica P. Danh、Rafaela G. Feresin。富含浆果的饮食可改善血管紧张素 II 治疗大鼠的收缩压和肠道通透性。
关于使用 1g 物理模型研究地面运动和土-结构相互作用问题
关于使用 1 g 物理模型解决地面运动和土体结构相互作用问题 Marwan Al Heib 1,*、Fabrice Emeriault 2,3、Huu-Luyen Nghiem 1,2 1 INERIS，Alata 技术公园，Verneuil-En-Halatte，F-60550，法国 2 Université Grenoble Alpes，3SR，Grenoble，F-38000，法国 3 CNRS，3SR，Grenoble，F-38000，法国 摘要：本文重点关注物理建模在地面运动（由地下空洞塌陷或采矿/隧道引起）和相关的土体结构相互作用问题中的应用。本文首先概述了使用 1 g 物理模型解决与垂直地面运动有关的岩土问题和土体结构相互作用。然后说明了 1 g 物理建模应用，研究了由于下沉和空洞塌陷导致的砌体结构损坏的发展。利用三维图像相关技术，介绍了一个带有 6 m3 容器和 15 个电动千斤顶的大型 1g 物理模型。从裂缝密度和损伤程度的角度分析了结构位置对沉降槽的影响。所得结果可以改进砌体结构损伤评估的方法和实践。然而，理想的物理模型很难实现。因此，未来物理模型（模拟材料和仪器）的改进可以为 1g 物理模型在岩土和土结构应用和研究项目中的应用提供新的机会。关键词：沉降；物理建模；岩土问题；土-结构相互作用 1. 引言
自动统计机器学习的系统模型分析......
摘要 自动机器翻译是科学界和各个科学学科领域中越来越受欢迎的研究课题，例如信息与通信科学、计算机科学、计算语言学等。其主要原因在于，如今它使得不同自然语言之间能够进行不可或缺的交流和快速的信息传递。这对于克罗地亚语等使用范围不广的语言尤其重要，因为该语言仍然缺乏开发针对特定领域使用进行优化的专业化高质量机器翻译系统所需的软件工具和数字资源。数据量的不断增长以及工业、经济、科学以及人们日常生活中各利益相关者日益增长的需求意味着需要系统化和组织地开发并随后适应不同语言对的自动机器翻译系统。由于机器翻译并不完美，因此应用可接受质量水平的计算机生成翻译的方法非常重要，这取决于任务本身和机器翻译系统的应用领域。本文分析了自动统计机器翻译系统的模型、其组成部分以及模型中各个元素的作用和意义。关键词：自动机器翻译；统计机器翻译模型；语言技术；自然语言处理；信息和通信科学。 1 简介 自动机器翻译技术是当今不可或缺的颠覆性技术之一，它极大地促进了自然语言文本翻译领域的业务流程的彻底转变。
医疗器械和先进治疗药物中使用的纳米生物材料的风险管理框架
1 威尼斯卡福斯卡里大学环境科学、信息学和统计学系，Via Torino 155, 30172 威尼斯，意大利；giubilato@unive.it (EG)；virginia.cazzagon@unive.it (VC)；marcom@unive.it (AM)；semenzin@unive.it (ES) 2 阿威罗大学生物系和 CESAM，3810-193 阿威罗，葡萄牙；mjamorim@ua.pt 3 意大利国家研究委员会 (CNR-ISTEC) 陶瓷科学技术研究所，Via Granarolo 64, 48018 法恩扎，意大利；magda.blosi@istec.cnr.it (MB)； anna.costa@istec.cnr.it (ALC) 4 法国国家工业和风险环境研究所，ALATA 技术园区，60550 Verneuil-en-Halatte，法国；Jacques.bouillard@ineris.fr (JB)；alexis.vignes@ineris.fr (AV) 5 瓦赫宁根大学毒理学部，6708 WE Wageningen，荷兰；hans.bouwmeester@wur.nl 6 卡罗琳斯卡医学院环境医学研究所分子毒理学部，171 77 斯德哥尔摩，瑞典；bengt.fadeel@ki.se 7 赫瑞瓦特大学能源、地球科学、基础设施和社会学院生命与地球科学研究所，爱丁堡 EH14 4AS，英国； T.Fernandes@hw.ac.uk 8 Instituto Tecnologico del Embalaje, Transporte y Logistica, 46980 Paterna-Valencia, 西班牙；carlos.fito@itene.com 9 Empa，瑞士联邦材料科学与技术实验室，Lerchenfeldstrasse 5, 9014 St. Gallen，瑞士；Marina.Hauser@empa.ch (MH)；nowack@empa.ch (BN) 10 GreenDecision Srl，Via delle Industrie, 21 / 8, 30175 Venice，意大利；lisa.pizzol@greendecision.eu (LP)；alex.zabeo@greendecision.eu (AZ) 11 生物化学、生物物理和生物工程研究所，工程与物理科学学院，赫瑞瓦特大学，爱丁堡 EH14 4AS，英国； l.powell@hw.ac.uk (LP); v.stone@hw.ac.uk (VS) 12 都柏林大学圣三一学院三一转化医学研究所，都柏林 8，爱尔兰；prinamea@tcd.ie 13 雅典国立技术大学化学工程学院，15780 雅典，希腊；hsarimv@central.ntua.gr 14 奥胡斯大学生物科学系，8600 Silkeborg，丹麦；jsf@bios.au.dk 15 能源与环境技术研究所，47229 杜伊斯堡，德国；stahlmecke@iuta.de 16 利兹大学化学与过程工程学院纳米制造研究所，利兹 LS2 9JT，英国； tawilkins@leeds.ac.uk 17 职业医学研究所，Research Avenue North, Riccarton, Edinburgh EH14 4AP, 英国; lang.tran@iom-world.org * 通讯地址：danail.hristozov@unive.it