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审查卡希克西亚：用于鼻子到脑部递送的病理生理学和生长素蛋白脂质体
索罗卡巴大学，索罗卡巴，18078-005 s-或巴西保罗；塞西莉亚。）; A.CC）; TF.F.F.A.）; fbatain@gmail.b。）; KM.C.，）; L.J.J.L.L.帕尔马斯大学的帕尔姆斯大学是葡萄牙的葡萄牙；）; E.B.S.）波兰32，波兰4巴西Sergipe；研究所，剑桥，02139，US 02139，US 02139，美国Minho大学，大学-057 - 或巴西保罗）。电话。： + 55-15-98172-4431
在人类空间探索的再生生命支持系统中使用光生反应器
在低地球轨道（LEO）（例如，到月球）和长期任务（例如，到MARS）之外的人类空间探索仍然存在许多挑战。最大的问题之一是机组人员的可靠空气，水和食物供应。生物加成生命支持系统（BLSS）旨在使用生物反应器来克服这些挑战，以进行废物处理，空气和水的振兴以及粮食生产。在这篇综述中，我们着重于空间中的微生物光合生物过程和光生反应器，这些生物反应器允许去除有毒二氧化碳（CO 2）以及产生氧气（O 2）和可食用的生物量。本文概述了过去30年中BLSS项目的光生反应器和前体工作（在地面和太空中）进行的实验。我们讨论了不同的硬件方法以及对这些生物反应器测试的生物。尽管许多实验在地面上显示出成功的生物空气振兴，但对太空环境的转移远非微不足道。例如，在微重力条件下，气液转移现象不同，这不可避免地会影响培养过程和氧气产生。在这篇综述中，我们还强调了这项研究场中缺少的专业知识，为未来的空间光生反应器开发铺平了道路，我们指出了未来的实验，以掌握功能齐全的BLS的挑战。
当前趋势，chal -opus in uts
虽然机器学习（ML）为生物制药领域做出了重大贡献，但其应用仍处于早期阶段，在为基于良好的基于良好的基于质量的基于质量的基于质量的支持和制造生物制造，从而阻碍了生物普罗佩克斯从开发到制造业的自动化的巨大潜力。但是，由于大规模生产数据的积累，采用基于ML的模型而不是常规的多元数据分析方法正在显着增加。这一趋势主要是由对生物制药产品的过程变量和质量属性的实时监视驱动的，该趋势通过实施高级过程分析技术的实施。鉴于生物产品设计，生物普应开发和产品制造数据的复杂性和多维性，越来越多地采用基于ML的方法来实现准确，灵活和高性能的预测模型，以解决分析，监测和控制生物疗法领域的问题。本文旨在对ML解决方案在设计，监测，控制和优化的当前应用中的当前应用进行全面审查。单克隆抗体的上游，下游和产品配方过程。最后，本文彻底讨论了与生物过程本身，过程数据以及在单克隆抗体过程开发和制造中使用机器学习模型相关的主要挑战。此外，它还提供了对新型数字生物制药解决方案开发的创新机器学习方法和新趋势的进一步见解。
通过药物诱导的分泌蛋白组产生靶向治疗耐药性……
1 韩国大田韩国科学技术院 (KAIST) 化学与生物分子工程系；2 韩国大田韩国科学技术院生物科学系；3 韩国首尔国立大学兽医学院生物化学系；4 韩国首尔国立大学比较医学疾病研究中心 (CDRC)；5 韩国首尔国立大学 BK21 PLUS 创意兽医科学研究计划和兽医科学研究所；6 韩国大田韩国科学技术院生物与脑工程系；7 德国马丁斯里德马克斯普朗克生物化学研究所计算系统生物化学研究组；8 韩国大田韩国科学技术院电气工程系；9 韩国首尔国立大学医院内科系；10 韩国首尔国立大学医学院癌症研究所； 11 韩国首尔国立大学医学院首尔国立大学医院病理学系；12 韩国城南市首尔国立大学盆唐医院胸心血管外科；13 韩国大田韩国科学技术研究院健康科学技术研究所 (KIHST)；14 韩国大田韩国科学技术研究院生物世纪研究所 (KIB)；15 韩国大田韩国科学技术研究院生物过程工程研究中心和生物信息学研究中心
入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心 新闻稿 hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心新闻稿hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj
部门需求的关键领域（指示性且不详尽）生物科学和生物工程基础生物学：生物流，细胞和分子神经科学，癌症生物学，进化生物学，表观遗传学，生态学，结构生物学，具有冷冻微量学显微镜和核磁共振的专业知识，免疫磁共振谐波，免疫磁共振融合。Interdisciplinary Biology : Bioinformatics, Computational Biology, Mathematical Biology, Systems Biology, Biomechanics, Biological flow, Microfluidics, Bioinspired designs, Bioprinting, Biomaterials Engineering, Bio-transport Phenomenon, Bioelectricity, Mechanobiology, Computational drug design, Bio- photonics.高吞吐量生物学：多词（基因组学，蛋白质组学，代谢组学，现象学等）），功能性宏基因组学生物镜，高通量筛选，单细胞技术，芯片上的片段/器官实验室，精密医学。应用生物学：生态系统健康监测和干预措施，一项健康，生态系统建模，环境生物工程，食品和农业生物技术，基因组编辑，基因组工程，代谢工程，合成生物学，生物生物学/生物学工程。化学工程可持续化学工程，分子工程，工艺工程，生化工程，运输现象，化学反应工程，催化，质量转移，过程控制，热传递，化学工程热力学，分离过程，过程强化，过程强化，工艺工程中的AI/ML。Chemistry Chemical Biology & Medicinal Chemistry, Environmental chemistry, Gas phase spectroscopy, Transition Metal Chemistry, Electrochemistry, Physical Organic Chemistry, Supramolecular Chemistry, Bio-inorganic Chemistry, Bio-organic Chemistry, Computational Materials Chemistry, Polymer Chemistry Civil and Infrastructure Engineering Solid waste management, Wastewater Engineering, Transportation Planning, Smart Infrastructure Engineering, Earthquake工程
提出的教学大纲
计划成果（POS）微生物学硕士课程深入研究微生物的研究，通过向学生传授经典和现代知识和技能，这使他们有能力在研究和工业中与药品，生物生物制作技术，环境保护，环境保护，知识财产的领域蓬勃发展。PO1在微生物学方面赋予理论和实验技能。PO2使年轻人能够通过科学写作和沟通来掌握微生物学领域的有效沟通技巧。PO3通过论文项目，该计划赋予了能力的技能，以在研究机构和行业中蓬勃发展。PO4使学生在拥抱伦理和环境安全的同时，致力于追求微生物学的科学进步。计划特定结果（PSO）PSO1对包括原核生物，真核生物和古细菌在内的微生物的知识，其多样性，健康益处以及其工业和环境用途的危害深入提供。PSO2该计划强调在道德准则下开发潜在的重组微生物，以在商业层面生产工业产品。PSO3该计划的很大一部分专门用于食品，农业和环境微生物学，并着重于与政府，国际规范和控制机构同步的各种产品和过程的控制。PSO4在微生物技术领域的生物伦理学，环境安全，生物安全和知识产权方面都解决了PSO4的深入知识和技能。PSO5该计划还涉及学生的圆形发展活动，并与互动研讨会，作业和小组讨论以及道德和生物安全培训一起发展研究论文工作的冲动。
M-SC-Biotechnology.pdf
核心课程标题硕士Biotechnology I semester Marks Total Credit Course Mapping Courses 100 CIE End EC EPC SDC Semester Examination BT-C101 Cell Biology 25 75 100 4 - - - BT-C102 Biomolecules and Basic Enzymology 25 75 100 4 - - - BT-C103 Microbial Physiology and Metabolism 25 75 100 4 BT-C104 Biostatistics and Computer Application 25 75 100 4 BT-C105实用100 100 4工业培训/调查/研究项目总计500 20核心课程标题M.Sc.生物技术II学期标记总学分映射课程CIE EC EC EC ECC SDC学期BT-C 201分子生物学25 75 100 4 BT-C202 BT-C202生物技术中的仪器和技术25 75 100 4 BT-C203 BT-C203免疫系统25 75 100 4 BT-C204 BT-C204 GENETIRAL培训/调查/研究项目200 200 8次要25 75 100 4总计800 32核心课程Titlem.sc。Biotechnology III semester Marks Total Credit Course Mapping Courses CIE End EC EPC SDC Semester Examination BT-C301 Animal Cell science and technology 25 75 100 4 BT-C302 Genetic engineering 25 75 100 4 BT-C303 Bioprocess engineering and Technology 25 75 100 4 BT-E304 Basic Bioinformatics 25 75 100 4 BT-E305 Basic Genomics and Proteomics BT-C306 Practical 100 100 4 Industrial training/Survey/Research Project Total 500 20 Core Course Title Marks Total Credit Course Mapping Courses CIE End EC EPC SDC Semester Examination BT-C401 Plant Biotechnology 25 75 100 4 BT-C402 Environmental Biotechnology 25 75 100 4 BT-E403 Molecular Diagnostics 25 75 100 4 BT-E404 Stem Cell Biology BT-E405食品生物技术25 75 100 4 BT-E406农业生物技术BT-C407实用100 100 100 4 BT-C408工业培训/调查/研究/研究项目200 200 8总计700 28总计1 st and 2 Nd年（I，II，II，III，III和2500 100 IV学期）
CCMT 可用程序列表
CCMT 可选课程列表 课程代码 课程名称 A1 电子与通信工程（人工智能） A2 土木工程（建筑技术） A3 人工智能与机器学习 A4 电子系统设计 A5 计算机科学与技术 A6 网络安全 A7 计算机科学与工程（数据科学与人工智能专业） A8 电子与通信工程（微电子与超大规模集成电路系统专业） AB 先进通信系统与信号处理 AC 高级计算 AD 增材制造 AE 汽车工程 AF 航空航天工程（导弹） AH 建筑硕士 AI 人工智能 AO 大气与海洋科学 AQ 自动化与机器人 AR 建筑保护 AS 先进通信系统 AT 航空航天工程（无人机） AU 汽车工程 B1 电子与通信工程（通信系统专业） B2 机械工程（机械系统设计专业） B3 机械工程（智能制造专业） B4 生物过程工程 B5 M.Plan. (城市规划) B6 能源系统管理 B7 城市与区域规划硕士 B8 计算机科学与工程（人工智能专业） B9 计算机科学与工程（数据科学专业） BE 生物医学工程 BH 生物技术与生物化学工程 BI 生物信息学 BM 建筑工程与管理 BN 生物信息学 BR 计算机工程（网络安全） BT 生物技术 C1 控制系统与仪器 C2 土木工程（环境） C3 土木工程（岩土） C4 土木工程（结构）
ESF 学术目录
关于 ESF................................................................................................................................................ 4 学术日历............................................................................................................................................... 10 录取政策和要求....................................................................................................................................30 学生财务信息.......................................................................................................................................43 学位课程和学习领域......................................................................................................................69 通识教育.......................................................................................................................................73 辅修.......................................................................................................................................................79 特殊学术选项....................................................................................................................................108 研究生学习：学位和选项....................................................................................................................111 化学工程系....................................................................................................................115 生物过程工程理学学士学位........................................................................................................115 化学工程理学学士学位........................................................................................................119 造纸工程理学学士学位........................................................................................................123 可再生材料科学理学学士学位.....................................................................................................126 木材科学选项........................................................................................................................129 聚合物科学选项........................................................................................................................132 化学研究生课程工程学................................................................................................................135 化学系................................................................................................................................138 生物化学理学学士学位................................................................................................................139 化学理学学士学位................................................................................................................144 研究生课程化学.............................................................................................................................147 环境生物学系.......................................................................................................................................................................................... 152 水产与渔业科学理学学士学位............................................................................................... 154 生物技术理学学士学位............................................................................................................... 158 保护生物学理学学士学位............................................................................................................... 163 环境生物学理学学士学位............................................................................................................... 167 森林健康理学学士学位....................................................................................................... 170 野生动物科学理学学士学位....................................................................................................... 174 环境生物学研究生课程.................................................................................................... 178 环境资源工程系.................................................................................................... 183 环境资源工程理学学士学位.................................................................................................... 184 环境资源工程研究生课程.................................................................................................... 190 环境科学分部........................................................................................................................ 194 环境科学理学学士学位.................................................................................................... 195 环境健康理学学士学位........................................................................................................ 203 环境科学研究生课程 (GPES)........................................................................................ 210 环境研究系................................................................................................................ 216环境教育和解说................................................................................................................217 环境研究理学学士学位....................................................................................................................221 研究生课程...................................................................................................................................225 景观建筑系........................................................................................................................234 景观建筑学士学位.......................................................................................................................235 BLA/MS 快速通道......................................................................................................................238 景观建筑硕士 (MLA).......................................................................................................240 ESF 开放学院.................................................................................................................................................................243 可持续发展管理理学学士学位................................................................................................... 244 可持续资源管理系................................................................................................... 247 建筑管理理学学士学位................................................................................................... 248 森林生态系统科学理学学士学位............................................................................................ 251 森林资源管理理学学士学位......................................................................................................... 254
通过机器学习驱动的基因表达谱识别髓母细胞瘤的分子亚群
1 伊朗德黑兰国家遗传工程和生物技术研究所工业和环境生物技术研究所生物过程工程系 2 伊朗德黑兰大学科学学院生物技术系 3 法国巴黎巴黎萨克雷大学 4* 美国加利福尼亚州欧文市加利福尼亚大学神经病学系 92612 * 通讯作者：Babak Khorsand Khorsand.babak@uci.edu 美国加利福尼亚州欧文市加利福尼亚大学神经病学系 电话：949.678.8869 利益冲突：无 摘要背景：髓母细胞瘤 (MB) 是儿童中最常见的恶性脑肿瘤，其亚群之间具有显著的分子异质性。准确分类对于个性化治疗策略和预后评估至关重要。程序：本研究利用机器学习 (ML) 技术分析了 70 个儿童髓母细胞瘤样本的 RNA 测序数据。采用五种分类器——K 近邻 (KNN)、决策树 (DT)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和朴素贝叶斯 (NB)——根据基因表达谱预测分子亚群。特征选择确定了不同大小的基因子集（750、75 和 25 个基因），以优化分类准确性。结果：使用完整基因组进行的初步分析缺乏判别力。然而，减少的特征集显著提高了聚类和分类性能，尤其是对于第 3 组和第 4 组亚群。 RF、KNN 和 SVM 分类器始终优于 DT 和 NB 分类器，在许多情况下，尤其是在第 3 组和第 4 组中，分类准确率超过 90%。结论：本研究强调了 ML 算法在使用基因表达数据对髓母细胞瘤亚组进行分类方面的有效性。特征选择技术的整合大大提高了模型性能，为髓母细胞瘤管理中增强个性化方法铺平了道路。关键词：髓母细胞瘤、基因表达谱、机器学习、癌症病理学、儿科。缩写表