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前进（或背后）DNA发现：Friedrich Miescher ...
c-g。此外，为DNA复制机制提供了该模型，该模型后来得到了确认。在这一点上，应该询问为什么沃森和克里克除了其他人外还试图阐明DNA的结构，这在研究人员之间产生了真实的种族。答案导致了1944年，当时艾弗里，麦克劳德和麦卡蒂证实了当时的DNA和没有蛋白质被遗传特征的传播所取代。历史作品实际上是弗雷德里克·格里菲斯（Frederick Griffith）在1928年对的改进，其中死去的病原体能够将非感染的活肺部转变为稳定的致病形式。此处提到的完善旨在排除声明中可能的污染，这可能是导致转型而不是DNA的。从那时起，必须了解DNA的结构，以了解其在遗传中的作用。在上面的两部作品中理解的时期中，基本的DNA单元，核苷酸已经建立了很好的确立，尽管
Grover和Shor算法的步骤 - 步骤研究
抽象的Grover和Shor算法是该领域研究开始时量子计算的两个主要封面。第一个是一种搜索算法，与经典算法有关，并且在解决其他几个问题方面具有很大的应用。第二个能够解决多项式时间中数字C的问题，这是负责计算和加密量子研究的主要动力。在这项科学的启动工作中，我们介绍了Grover和Shor的量子算法，该算法广泛用于量子计算，其原始建议集中在电路演变后每一步之后获得的量子状态。因此，行使了Quantic端口的应用以及量子特性的感知以及这两种算法的功能。在电路中，我们重点介绍了允许我们执行处理任务的基本量子纠缠属性。关键字：量子算法。Grover算法。shor算法。
患者血液管理（PBM）
PBM的概念 - 患者血液管理（在葡萄牙语中，患者的血液管理）在2010年通过WHA63.12解决了2010年的批准，是WHO（世界卫生组织）在2011年促进的全球血液安全论坛的重点。1在2017年，欧洲委员会建议将其作为护理标准，并于2019年成为所有澳大利亚医院2.3的患者管理标准。 两年后发布了政策摘要4（政策摘要），向所有成员国提醒迫切需要实施PBM，并告知详细说明全球指南的指南，并旨在旨在概念实践的指导方针，介绍全世界的医院。 PBM专注于通常导致患者输血的需求和条件，例如：失血，凝血病，血小板功能障碍和贫血。 PBM改变了将同种异体血液成分患者反应性输血的重点以进行预防措施，从而最佳地管理患者自己的血液。 51在2017年，欧洲委员会建议将其作为护理标准，并于2019年成为所有澳大利亚医院2.3的患者管理标准。两年后发布了政策摘要4（政策摘要），向所有成员国提醒迫切需要实施PBM，并告知详细说明全球指南的指南，并旨在旨在概念实践的指导方针，介绍全世界的医院。PBM专注于通常导致患者输血的需求和条件，例如：失血，凝血病，血小板功能障碍和贫血。PBM改变了将同种异体血液成分患者反应性输血的重点以进行预防措施，从而最佳地管理患者自己的血液。5
基于CRH烧结技术和RCS制成的盆腔长石瓷器的牙齿假体的特征
摘要：这项研究的目的是确定工艺壳烧结技术中产生的钾质瓷器制成的牙齿假体的特征。使用2 K进行温度和烧结时间作为控制因素的阶乘计划，考虑了两种为数学建模提供数据的类型的舞会，从而获得了制造参数的主要影响。电阻和CERA摄影测试。该材料具有屈曲阻力，范围为95至126 MPa，回收率为2％至26％。根据最佳数据，在这种玻璃体陶瓷材料中以1.4和2.4％存在一些晶体，在两个烧结系统的理想烧结条件下，平均晶粒尺寸为9和14μm。这些发现指向涉及医疗区域和牙科陶瓷材料中添加剂制造的应用新方向。
容错：概念和示例 - Inf UFRGS
自第一台计算机问世以来，硬件组件的可靠性不断提高，令人瞩目。然而，设计软件和程序变得越来越复杂，并带来越来越多的问题。仅硬件组件的可靠性不再保证计算系统所需的质量和安全性。作为这些问题的最新示例，我们可以提到 Pentium 浮点单元中众所周知的设计缺陷，该缺陷阻碍了其商业发布。然而，并不是每个人都知道，设计缺陷在任何处理器的推出中都很常见，并且通用微处理器中的许多错误甚至尚未被发现。其他一些缺陷 [Lapr98] 值得一提：在 1991 年 2 月的海湾战争中，出现了令人担忧的导弹故障报告。1992 年 11 月，伦敦救护车服务的通信系统发生故障。1993 年 6 月，法国全国连续两天没有授权信用卡交易。所有这些缺陷都经过调查并确定了其原因，但不能保证类似的事情不会在任何时候再次发生。
氯和羟氯喹
氯喹和羟氯喹也已被指出为covid-19。两者都在预防和治疗疟疾和自身免疫性疾病（例如慢性多性关节炎） - 类风湿关节炎以及少年特发性关节炎和红斑狼疮。及其基于这种自身免疫性活性，它已经开始考虑其在治疗冠状病毒感染1中的使用，也已在SARS流行病和Zika 2病毒中使用。在SARS-COV-19 1上，这些分子在各种方面作用，例如预防病毒进入细胞，防止其复制，并最终作用于负责这种疾病加重的无性反应。在批准的指示中使用这两种药物有广泛的经验，因此众所周知其安全性。实际上，所有欧洲人都参观疟疾的地方性地理区域，以氯喹进行数十年的预防，并在返回后持续2个月。目前使用羟氯喹，因为它在自身免疫性疾病中具有较大的应用。
耐药精神分裂症管理：药理学和心理社会策略的系统评价Yasmin azevedo barbosa，JoséAchi
精神分裂症是一种严重的精神疾病，经常患有抗精神病药，但有些患者对这些药物的反应不当，导致耐药治疗精神分裂症。本研究回顾了这种情况的管理，重点介绍了抵抗的定义和可用的治疗方法。根据特定标准确定对治疗的抵抗力，包括在两种适当的抗精神病药物治疗和症状持久性中失败。氯氮平被认为是耐药性精神分裂症患者的主要选择，由于可能的严重副作用，需要严格的监测。要开始使用氯氮平开始治疗，患者必须具有足够的血液计数，并且愿意遵循监测方案。除了氯氮平外，其他方法还可能包括心理社会疗法，在某些情况下包括电动疗法疗法（ECT）或其他药物。治疗的选择应适应患者的个人需求和治疗反应概况。简而言之，耐药精神分裂症的管理需要将药理和社会心理策略结合在一起，以提高治疗效果和患者的生活质量。关键词：精神分裂症；临床准则；折射率；社会心理疗法。
新型透明事故填充剂的粘膜，粘性和粘度
摘要储存和损耗模量（G'; g”），凝聚力和透明质酸（HA）的粘度是美学上的关键因素。目标。本研究旨在评估三个面部体积的特性：Gahya量，Gahya Light和Gahya Classic。方法论。这些流变特性是在旋转流变仪中进行的（TA-INSTRUMENTS AR-1500EX）。用于分析的样品体积为1.0 mL。频率扫描以10.0至0.01 Hz的范围进行15分。评估了以下参数：考虑频率变化，粘性和粘度的粘弹性（G'和G”）。用于比较结果两比两个的统计方法是具有显着性水平的未配对t检验（p = 0.05）。结果。结果表明，在比较GahyaClassic®和GahyaLight®样品以及GahyaClassic®和GahyaVolmege®之间的G'时，G'在统计上有所不同（P <0.05）。gahyaclassic®和gahyavolume®与g的gahyavolume®显示出显着差异”（p <0.05）。样品之间的粘度没有显着差异。GahyaLight®和GahyaClassic®具有更好的弹性和粘度，而GahyaLight®和GahyaVolume®具有更好的凝聚力。结论。gahyaLight®具有分析性质的最佳行为。关键字：透明质酸；流变学；物理特性；凝聚力；粘弹性。objetivo。Metodogia。o卷Da AmostraparaAnálisefoi de 1,0毫升。结果。摘要储存和损失模块（G'; g”），凝聚力和透明质酸粘度（HA）是审美体积中要考虑的关键因素。这项研究的目的是评估三个研究性能的面部体积：Gahya量，Gahya Light和Gakya Classic。这些流变特性是在旋转重新填充（TA-Instrumes AR-1500EX）中进行的。频率扫描在10.0至0.01 Hz的范围内进行15分。评估了以下参数：考虑频率，粘性能和粘度的变化，粘弹性（G'和G”）。用于比较结果的统计方法两到第二个是具有显着性水平的非类似t检验（p = 0.05）。结果表明，G'在GakyaClassic®和GaeyaLight®样品以及GakyaClassic®和GakyaVolmegy®之间的比较中统计上有所不同（P <0.05）。GahyaClassic®和GakyaVolume®与GakyaVolume®到G的差异显着差异（p <0.05）。样品之间在粘度方面没有显着差异。GaohyaLight®和GakyaClassic®具有更好的弹性和粘度，GahyaLight®和GakyaVolume®具有更好的内聚能量。结论。gahyaLight®提出了分析特性的最佳行为。关键字：透明质酸；重复学；物理特性；凝聚力；粘弹性。目标。如果在总结了存储和损耗模块（G'; g”），透明质酸（AH）的凝聚力和粘度是在美学体积中考虑的关键因素。
CRISPR/CAS9 基因编辑系统
CRISPR 基因座（源自英文“Clustered Regularly Interspaced Palindromic Repeats”，缩写为 CRISPR）于 1987 年由 Ishino 及其同事首次描述，当时他们正在研究大肠杆菌中参与碱性磷酸酶同工酶相互转化的 iap 基因。当时，由于DNA序列数据不足，技术也不像今天先进，研究人员无法预测这些序列的生物学功能。1993 年，CRISPR 基因座也在古菌（Haloferax mediterranei）中被观察到，随后在许多其他细菌的基因组中也被证实。在两个生命领域中同一基因位点的保存表明该区域很可能具有一定的重要性。然而，直到 2005 年，Mojica 及其合作者以及 Pourcel 及其合作者才独立报道间隔区中包含的序列与噬菌体、原噬菌体和质粒中发现的序列同源。以此方式证明，外源生物无法感染在 CRISPR 基因座中具有与
通过机器学习对工业设备故障的检测和预测
条件监测盟友的预测维护行业所使用的设备避免了称为纠正措施的维护，这反过来又可能造成严重的经济损失。使用行业概念4.0作为人工智能来预测和检测此类设备中的故障，从而增加了系统挑战。这项工作着重于应用机器学习技术，例如支持向量机（SVM），随机森林，最近的KNN-LITTLITER（KNN），多层Perptron（MLP），线性回归等，以预测和检测两种工业设备的故障，旨在比较这些技术的性能。根据传感器收集的数据，使用了该设备的工业齿轮箱，用于该设备，使用监督的分类算法来检测可能的故障。获得的最佳结果是使用SVM和MLP算法。第二个工业设备是一种工业切割刀片，因为使用该设备有监督的算法，这种方法与第一种方法不同，因为可以预见的数据是传感器的数值，所执行的最佳预测是使用线性回归的算法。