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药物学习的博士研究人员/计算工程师在药物中学习
与研究团队的合作，包括生物学家，化学家和药理学家组成，通过应用深度学习，自然语言处理（NLP）以及其他AI技术来开发和完善机器学习算法和模型，以提取和使用有价值的生物医学数据。它还将涉及大量生物，化学和药理学信息数据集的清洁，预处理和分析，以通过使用适当的统计和计算技术以及机器学习方案来识别药物开发的潜在目标。预计，候选人将随着机器学习，算法和人工智能诉讼的最新进展，可用于药物发现和盟军地区。
以英语授课的工程课程
生物科学系培养多学科工程师，旨在成为医疗保健、农业食品和环境行业的项目经理。该系提供两个主要培训项目：生物化学和生物技术为工程师提供生命科学和医疗保健方面的扎实科学和技术背景；培养他们在环境、制药、农业食品和其他各种化学领域的工作；培训他们担任管理职位、质量控制和行业咨询。生物信息学和建模是与里昂第一大学克劳德·贝尔纳合作设计的，旨在培养工程师成为生物学家、数学家和计算机科学家之间的接口；分析和处理生物数据，提取相关信息并模拟生物系统以了解生命过程。
GAO-23-106648，科学与技术聚焦：合成生物学
它是如何工作的？合成生物学将工程原理与现有的生物技术（如 DNA 测序和基因组编辑）相结合，以改造生物体或创造新生物体。科学家使用 DNA 测序来读取存储在 DNA 中的生物信息。随着这项技术变得更加准确、快速和便宜，科学家们正在建立 DNA 序列数据库，以帮助他们识别特定 DNA 片段的生物功能。作为这项工作的补充，人工智能 (AI) 等计算工具的进步支持快速和迭代的设计和测试周期，以取代耗时的实验室实验。例如，合成生物学家可以使用机器学习来更好地预测他们对生物体所做的改变的影响。
新合成嘧啶衍生物对小麦生长和光合作用的新合成嘧啶衍生物的类似生长素样和细胞分裂素样作用
众所周知，植物激素的生长素和细胞分裂素是植物生长和发育的关键调节剂，它们是在芽和根，幼叶，种子，种子和水果的顶端分生组织中合成的[1-4]。它们对种子发芽，芽的形成和生长以及植物阶段的植物的不定和侧根表现出刺激的影响[1-4]。植物生物学家的大量关注致力于筛选合成起源的生长素和细胞分裂素的新有效类似物，以改善农业的生长并提高农作物的生产率。近年来，已经创建了新的生长素和细胞分裂素的新合成类似物，例如NAA（1-萘乙酸），2,4-D（2,4-二氯苯氧基酸），3,4-D（3,4-二氯苯甲乙酸），2,4,4,4,5-T
癌症是一种发育疾病，出了问题
在19世纪初，显微镜是分析肿瘤组成的唯一仪器，胚胎学家，发育生物学家，外科医生和病理学家假设源自胚胎细胞或类似于胚胎中发现的细胞的恶性癌。有一些有关这些早期研究人员通过基本工具调查癌症进行癌症的观察结果的详细历史评论（1-3），我们仅简要介绍了这些早期研究，以建立阶段，以寻求更多现代观点。值得注意的是，早期研究人员假设的要素对于某些肿瘤仍然存在。因此，在许多恶性癌症中，细胞对类似的发育塑料状态的重编程正在成为常见的观察结果。
TB研究人员在海得拉巴组装TB研究人员在海得拉巴组装
“关于结核病生物学生物学的EMBO研讨会，在印度5年后正在印度举行。我们希望该研讨会能为结核病生物学家提供肥沃的理由，以考虑如何解决结核分枝杆菌的许多未知数以及解决这种疾病的方法。该研讨会由Amit Singhal博士与来自国际基因工程与生物技术中心的Dhiraj Kumar博士，新德里，新德里的Dhiraj Kumar博士以及来自法国法国法国法国的Institut Pasteur de Lille的Priscille Brodin博士一起组织。欧洲分子生物学组织（EMBO）是研讨会的主要支持者。
通过研究转化医疗保健
由AHSC的目标构成了使用新的跨学科方法来转变医疗保健的目标，英国癌症研究所资助了ICR和Imperials之间的联合中心，英国癌症研究中心融合科学中心。其愿景是开发创新的方法来应对癌症研究中的挑战，以使患者受益。由阿克塞尔·贝伦斯（Axel Behrens）教授指导，通过将批判的物理学家，工程师，计算机科学家，化学家，生物学家和临床医生汇集在一起，使ICR和帝国在癌症和跨学科研究中的补充优势协同。目的是刺激创新的跨学科合作，以共同创建新的癌症工具，技术和方法，以检测和治疗癌症。
基于人工智能的稳健 DNA 基序发现
基序发现算法对于识别基因序列中的重要模式至关重要。这些重复出现的模式称为基序，具有重要的生物学意义，广泛应用于生物信息学，例如早期疾病检测、药物设计、环境健康研究和 DNA 取证等。已经开发了几种用于基序发现的算法和工具，每种算法和工具都有自己的优点和局限性。尽管取得了这些进展，但基序发现仍然是生物信息学中的一个问题，需要生物学家和计算机科学家的团队合作。本文介绍了一些重要的基序发现算法及其子类的功能、优点和缺点。此外，本文对上述算法进行了比较分析，并总结了该领域未来的研究方向。
