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格温内特县公立学校2024-25学年日历
19-21高中考试的早期发行21上学的最后一天[第180天] 22-23教师课后/员工发展[＃9-10] 26阵亡将士纪念日（系统范围内的假期）注意：GCPS将使用数字学习日和/或延长学日或一年来弥补任何昂贵的天气。
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
CS 2024 PR-成功第二年。
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国家脑研究中心
国家脑研究中心（NBRC）是政府生物技术系自治研究所。印度。 该中心正在进行有关基本大脑功能和与大脑相关疾病的基本研究计划。 被认为是卓越的机构，NBRC是一家被认为是宇宙的专业化，并在神经科学中提供了硕士和博士学位。 nbrc邀请申请合格，动态和以结果为导向的科学家的教师职位，以在神经科学的高级领域进行研究，以及那些对教学真正兴趣的人。 候选人应以最近在国际声誉的科学期刊中的同行评审出版物的形式具有可靠的科学成就记录，并按照该职位的要求进行经验。 该中心的当前研究包括基本和转化神经科学的分子，系统，计算神经科学以及神经影像学方面。 在这些中心希望开发的这些和其他多学科领域的研究重点，例如 - 系统神经科学（涉及非人类灵长类动物，啮齿动物和小鼠模型）和或使用多模式方法（FMRI-EEGG）在健康和患病状况中具有专业知识的候选者。 该中心鼓励合作，并与许多国家研究中心和大学以及该地区领先的医院有着密切的联系。 有关中心的更多信息，请访问中心网站。 选定的候选人将提供共享的实验室空间和足够的启动资金。 s。 编号印度。该中心正在进行有关基本大脑功能和与大脑相关疾病的基本研究计划。被认为是卓越的机构，NBRC是一家被认为是宇宙的专业化，并在神经科学中提供了硕士和博士学位。nbrc邀请申请合格，动态和以结果为导向的科学家的教师职位，以在神经科学的高级领域进行研究，以及那些对教学真正兴趣的人。候选人应以最近在国际声誉的科学期刊中的同行评审出版物的形式具有可靠的科学成就记录，并按照该职位的要求进行经验。该中心的当前研究包括基本和转化神经科学的分子，系统，计算神经科学以及神经影像学方面。在这些中心希望开发的这些和其他多学科领域的研究重点，例如 - 系统神经科学（涉及非人类灵长类动物，啮齿动物和小鼠模型）和或使用多模式方法（FMRI-EEGG）在健康和患病状况中具有专业知识的候选者。该中心鼓励合作，并与许多国家研究中心和大学以及该地区领先的医院有着密切的联系。有关中心的更多信息，请访问中心网站。选定的候选人将提供共享的实验室空间和足够的启动资金。s。编号但是，预计该教师将筹集壁外赠款，以建立和支持其研究计划。还要求教师根据要求根据要求主管当局分配的责任来教和参与中心的管理。
研究论文 小麦 RNA 编辑位点的全基因组调查和功能分析
小麦是一种重要的谷物，全球一半人口都食用小麦。小麦面临环境压力，人们使用了不同的技术（CRISPR、基因沉默、GWAS 等）来提高其产量，但 RNA 编辑 (RES) 在小麦中尚未得到充分探索。RNA 编辑在控制环境压力方面具有特殊作用。对不同类型的小麦基因型中的 RES 进行了全基因组鉴定和功能表征。我们通过 RNA 测序分析采用了六种小麦基因型来实现 RES。研究结果表明，RNA 编辑事件均匀发生在所有染色体上。RNA 编辑位点随机分布，在小麦基因型中检测到 10-12 种类型的 RES。在耐旱基因型中检测到的 RES 数量较多。在六种小麦基因型中还鉴定了 A-to-I RNA 编辑（2952、2977、1916、2576、3422 和 3459）位点。基因本体分析后发现，大多数基因参与了分子过程。还检查了小麦中的 PPR（五肽重复序列）、OZ1（细胞器锌指序列）和 MORF/RIP 基因表达水平。正常生长条件使这三个不同基因家族的基因表达出现差异，这意味着不同基因型的正常生长条件可以改变 RNA 编辑事件并影响基因表达水平。而 PPR 基因的表达没有变化。我们使用变异效应预测器（VEP）来注释 RNA 编辑位点，Local White 在蛋白质的 CDS 区域具有最高的 RES。这些发现将有助于预测其他作物的 RES，并有助于小麦抗旱性的发育。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
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