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生物工程（BIOE）
BIOE 3050 - 系统生物学 (3 学分) 本课程重点介绍生物分子和细胞动力学的定量描述。课程将涵盖生物过程机械模型的构建和应用，包括受体-配体结合、酶促反应、信号转导途径、基因表达、细胞生长和死亡以及药代动力学。动态系统的数学和计算方法用于分析和设计复杂的生物网络。先决条件：ENGR 1100、BIOE 2020、CHEM 2031/2038、CHEM 2061/2068、MATH 1401、MATH 2411、MATH 2421、MATH 3195 和 BIOL 2020/2021，成绩为 C- 或更高。最多学时：3 学分。评分依据：字母等级先决条件：ENGR 1100、BIOE 2020、CHEM 2031/2038、CHEM 2061/2068、MATH 1401、MATH 2411、MATH 2421、MATH 3195 和 BIOL 2020/2021 成绩为 C- 或更高。
Beng在生物工程中
根据新的30学分共同核心计划，该计划适用于2022 - 23年录取的学生，此后，不允许将针对主要要求的课程重新使用以满足大学共同核心要求。学生应查找Common Core计划的详细信息，包括通用和学校/程序特定的分销要求，发布在Common Core网站上，该要求在本网站上可用。
综合教师教育课程M.Tech在生物工程中
•持续四年的学士学位 - 生物技术，生物医学工程，生物信息学，药学，机械，机械，电气工程，电子与通信工程学，计算机科学，计算机科学•医学和手术课程五年•在任何生命科学，物理学，化学方面的硕士学位•Agri/vertimim fistrimie fistrimie/vertimial fistrimie fistrimien fistrimien•fisteriry fistrimion/vertimim fistrimien• 6对于gen/genews/obc和SC/ST/PWD类别的55％标记（或CGPA为5.5/10）
XXX M.Tech。 （结构和计算生物学）
学期-I（秋季）1。BEC-521高级生物化学PCC 3 3 0 0 3 0 2。BEC-523细胞和分子生物学PCC 3 3 0 0 3 0 3。BEC-525应用微生物学PCC 3 3 0 0 3 0 4。BEC-527遗传学PCC 3 3 0 0 3 0 5。BEC-529发育生物学PCC 3 3 0 0 3 0 6。BEC-531 BSBE实验室-I PCC 4 0 8 0 4 7。社会科学课程SSC 2 -----总计21个学期-II（春季）1。BEC-522免疫学PPI 3 3 0 0 3 0 2。BEC-524基因工程PPI 3 3 0 0 3 0 3。BEC-526动物生物技术PPI 3 3 0 0 3 0 4。BEC-528植物生物技术PPI 3 3 0 0 3 0 5。BEC-530 BSBE实验室-II PPI 4 0 0 8 0 4 6。科学，技术和高级研究工具星3 ------- 7。BEC -700研讨会SEM 2 ----总计21
生物技术和生物工程 - serval
图1中国仓鼠卵巢基因组中的γ型病毒类内源性逆转录病毒（ERV）DNA序列的系统发育分析。使用邻居加入方法，由序列比对构建了ERV系统发育树，并用Tamura和Nei（1993）的DNA进化模型进行了校正。为每棵树计算了总共10,000个引导程序，这些插图代表了这些分析的共识。（a）ERV系统发育树是基于ERV和偶发性伽马环病毒的POL序列的比对，而Walleye Dermal肉瘤病毒被用作外组。在Cho -K1基因组中鉴定出的ERV序列家族用颜色描绘，并且在系统发育树中只有一个代表。ERV或其他物种中描述的γ型病毒以黑色字母显示。（b）基于ltr -gag -pol -env -ent ltr序列的比对生成了在Cho -K1基因组中检测到的131个完整长度类型序列的系统发育树，并将FELV用作外群。颜色代表不同类型的 - c erv序列组，如面板A中的A。这项研究中所示的ERV用Cho -K1细胞中的转录用大胆字母表示
生物工程中的人工智能
我们很高兴介绍本期特刊，《生物工程中的人工智能：医学机器人技术，成像和个性化疗法》的开创性进步，在人工智能（AI）和生物工程交叉的相交中的开拓性研究集合。此问题强调了医学机器人技术，成像技术和个性化治疗学的变革性进步，这些进步正在塑造医疗保健的未来。AI驱动的创新正在推进精确医学，并实现了新颖的诊断和治疗方法。例如，谢赫（Sheikh）和吉尔万卡（Jirvankar）的研究[1]探讨了AI在纳米颗粒设计中的应用，以进行精确肿瘤学，并为癌症治疗的新领域提供了新的领域。同样，Hamad，Khoshnaw和Shahzad [2]的研究采用了弹性和敏感性技术来对HIV感染性疾病进行建模，从而强调了AI在复杂疾病建模中的实用性。在计算生物学领域，Sridhar [3]将分叉分析与最佳控制策略相结合，以解决分子网络，证明了AI应用的跨学科性质。此外，Camacho Carlos等人说明了医学机器人技术的进步。[4]，他开发了一种用于人类活动识别的2D CNN-LSTM方法，展示了在医疗康复和机器人技术中的顺序图像处理的力量。总而言之，这些贡献体现了本期特刊的核心主题，从创新计算策略到在个性化医学和道德考虑中应用AI。此外，此外，Hajare，Rewatkar和Reddy的研究进一步说明了AI在增强诊断能力方面的作用[5]，该研究提出了一个可解释的AI（XAI）框架，用于早期预测急性冠状动脉综合征的早期预测，从而取消了基于AI的诊断术中透视和解释能力的重要性。我们作者的合作不仅解决了当前的挑战，而且还解决了生物工程发展的未来进步的道路。
生物工程，标准化和安全
慢性伤口代表着一个重大的全球负担，造成数百万的并发症。尽管有标准护理，但由于持续的炎症和组织再生受损等因素，愈合受损仍然存在。间充质干细胞（MSC）衍生的细胞外囊泡（EV）提供了一种创新的再生医学方法，可在工程的纳米级输送系统中提供干细胞衍生的治疗货物。本综述研究了开创性的生物工程策略，以将MSC-EV纳入精确的纳米治疗药的慢性伤口。诸如CRISPR基因编辑，微流体制造和仿生递送系统等新兴技术的潜力，以增强MSC-EV靶向，优化治疗性货物富集并确保一致的临床级产生。然而，仍然存在关键障碍，包括批处理变异性，潜在肿瘤性，免疫原性和生物分布的严格安全评估。至关重要的是，协作框架与生物工程和患者的倡导协同统一的构图是加快全球临床翻译的关键。通过克服这些挑战，工程的MSC-EVS可以催化现成的再生疗法的新时代，恢复了不抗衡伤口的数百万肥胖的希望和康复。©2024作者。由Elsevier BV代表日本再生医学学会出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/lice nses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。