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生物数据库（I002642）
1。生物数据库管理1.1。关系数据模型1.2。数据归一化1.3。结构化查询语言1.4。BioSQL/Chado：生物学数据模型1.5。面向对象的数据库1.6。生物数据库1.7。生物数据库集成1.8。ditribed注释系统（DAS）1.9。层次和基于框架的系统（XML，Daml+Oil）2。异质数据库集成2.1。（应用）集成框架2.2。分析方法：将大型数据库耦合到统计2.3。使用LWP，机器人和蜘蛛2.4的非关系数据集成。文本挖掘
糖胺聚糖的生物学指南
1 Univ Lyon 1，ICBMS，UMR 5246 Lyon 1 - CNRS，Villeurbanne Cedex，法国2 Univ。Grenoble Alpes，CNRS，CEA，IBS，GRENOBLE，法国3药理学与毒理学研究所，德国法兰克福大学，Goethe University，Dermany 4 4妇科学与妇产科系，M€UNSTER UNIVESSITIN，德国5号大学医院，INSLAY 5 de Resjuctivac〜ao e Inovac〜ao em sa ude，葡萄牙Do Porto大学8 icbas - Instituto de ci ^ encias eengias Biom Edicas Abel Salazar，Do Porto，Porto，葡萄牙9生物化学，生物化学分析和Matrix Pathobiology res res。小组，帕特拉斯大学化学系实验室，希腊大学10中心，苏尔·苏尔·莱斯·莱斯·莱斯·莱斯·莱斯·洛尔莫尔·埃格斯·埃格·埃格·埃格·埃格斯，格林布尔 - 阿尔普斯大学，法国大学，法国大学11月11日，格雷斯学会实验室，组织学实验室，医学学院，医学院，医学院
社论：生物学和数字之间的交集：合成生物智能与器官智能
生物学和数字技术的融合正在重新确定我们对智力，创新和人类未来的理解。合成生物智能（SBI）和Organtiquence（OI）通过将活的生物系统与计算框架合并，在医学，研究和生物计算方面创造了突破性的机会，从而引起了这种转变。研究主题“生物学和数字之间的相交：合成生物智能和器官智能”反映了这一领域的跨学科性质和破坏性潜力。在关闭研究主题时，已经有近9,000次下载和86,000次观看次数，很明显，该主题在全球的研究人员和创新者中深深地引起了共鸣。25位作者的五篇文章和贡献提供了对这种快速发展的领域，跨越实验方法，工程解决方案和道德考虑因素的全面探索。
化学和生物防御计划
2024 年 7 月 23 日：发布预发布主题 2024 年 8 月 22 日：CBD 开始在 DSIP 中接受提案 2024 年 9 月 10 日：主题问答于美国东部时间中午 12:00 关闭，不再接受新问题 2024 年 9 月 24 日：提案提交截止日期不晚于美国东部时间中午 12:00 本文档提供了化学和生物防御 (CBD) 小型企业创新研究 (SBIR) 计划中包含的已批准的 FY24.4 主题。响应此公告的投标人必须遵循国防部 (DoD) 计划公告中提供的所有一般说明，以及下面提供的 CBD SBIR 开放主题说明，详细说明了具体的 CBD SBIR 计划要求。鼓励提案者彻底检查国防部计划广泛机构公告 (BAA)，并注册国防部 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 列表服务，以随时了解重要的计划和合同变更。
探索复杂的生物过程
产生的电子信息的组合爆炸，以及先前提出的挑战。Piovezan 和他的团队 (2023) 强调，目前有必要能够通过机器学习从大量电子信息中提取重要形式和战略知识并从中获利。因此，事实证明，机器学习的使用越来越重要。人工智能的这个强大领域提供了能够发现各种非凡形式并构建大量一般知识的技术和方法 (Car et al., 2019)。这些机器学习技术能够利用技术进步，最重要的是，可以替代开发复杂计算机系统的传统方法。人工智能设备可以比人类更快地执行重复和可预测的操作。在教育领域，这意味着，例如，花在行政和文书工作上的精力更少，花在教学上的时间更多，这可以使这个职业更具吸引力。人工智能已经在教育领域以多种方式应用了一段时间，包括所谓的智能辅导系统、自动评估系统、环境、协作学习和以学习为中心的游戏。
