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产品表Cellule U2OS-CRISPR-NUP96-HALO | 300448产品表Komórkiu2os-crispr-nup96-snap产品表célulasasb-xiv | 400120产品表HK-Crispr-CAP-H-MEGFP细胞| 301568
HK-CRISPR-CAP-H-MEGFP细胞系是一种为晚期基因编辑和荧光应用而设计的人类衍生模型。该细胞系基于亲本人类细胞系，并已使用CRISPR-CAS9技术进行了修改，以表达用单体增强的绿色荧光蛋白（MEGFP）标记的CAP-H（染色体相关蛋白H）基因。这种修饰允许CAP-H的精确可视化和跟踪，CAP-H是冷凝蛋白复合物的组成部分，对于细胞分裂期间的染色体凝结和稳定至关重要。MEGFP标签提供了强烈而稳定的荧光信号，这使该细胞系非常适合活细胞成像和基于荧光的测定。
产品表Komórkiu2os-crispr-nup96-megfp
由于融合蛋白NUP96-MEGFP的稳定表达而选择了该特定的克隆，并选择了数字195，并保留了U-2 OS系的典型特征，包括固体细胞骨架结构，这对于与癌细胞和转移的迁移有关的研究至关重要。使用CRISPR技术可确保基因的精确版本，从而最大程度地减少可能威胁实验结果完整性的脱靶效应。这意味着U-2 OS-Crispr-NUP96-MEGFP 195克隆在高分辨率成像技术和详细的细胞结构中特别有用，有助于细胞生物学，癌症研究和核转运现象的先进研究。
产品表KomórkiHK-Crispr-CAP-H2-MEGFP
亚培养从相邻的细胞中去除旧培养基，并将其洗净，而PBS不含钙和镁。对于T25烧瓶，使用3-5 mL PBS，对于T75烧瓶5-10 ml。然后，使用1-2 mL对T25和2.5 ml平底物完全覆盖Accutase细胞，用于T75烧瓶。让细胞在室温下持续8-10分钟，将它们分开。孵育后，将细胞与10 mL培养基轻轻混合以再次悬挂，然后以300xg的速度将其提起3分钟。拒绝上清液，再次将细胞挂在新鲜的培养基中，然后将其转移到已经包含新鲜培养基的新瓶中。
产品表BuňkyHK-Crispr-CAP-H2-MEGFP | 301569
亚培养从Adher细胞中去除旧培养基，并在没有钙和镁的情况下洗净PBS。用于T25烧瓶使用3-5 ml PBS和T75 5-10 ml烧瓶。然后，使用1-2 mL对T25和2.5 mL烧瓶完全覆盖细胞，用于T75烧瓶。让细胞在室温下孵育8-10分钟以分开。孵育后，将细胞与10 ml培养基再次悬浮，然后在300xg洒3分钟。丢弃上清液，将细胞溶解在新鲜培养基中，然后将其转移到已经包含新培养基的新瓶中。
产品表célulashk-crispr-cap-d3-megfp
亚培养消除了粘附细胞的古老介质，并用缺乏钙和镁的PBS洗涤它们。 div>对于T25烧瓶，使用3-5毫升PBS，对于T75烧瓶，使用5-10毫升。 div>然后用1-2 mL对T25和2.5 mL烧瓶进行T75烧瓶的作用覆盖细胞。 div>让细胞在室温下孵育8-10分钟以释放它们。 div>孵化后，将细胞与10 ml培养基轻轻混合，以重悬于它们，然后离心至300xg 300倍。 div>丢弃上清液，将细胞重悬于凉爽的介质中，然后将其转移到已经包含新鲜手段的新瓶中。 div>
产品表HK-Crispr-Nup188-MEGFP细胞| 300657
亚培养物从粘附细胞中去除旧培养基，并用缺乏钙和镁的PBS洗涤它们。对于T25烧瓶，使用3-5毫升PBS，对于T75烧瓶，使用5-10毫升。然后，使用1-2 mL对T25烧瓶完全覆盖细胞，T75烧瓶2.5 mL。让细胞在室温下孵育8-10分钟以将其分离。孵育后，将细胞与10 ml培养基轻轻混合以重悬于它们，然后以300xg离心3分钟。丢弃上清液，将细胞重悬于新鲜培养基中，然后将其转移到已经包含新鲜培养基的新瓶中。
产品表célulashk-crispr-cap-h2-megfp
亚培养消除了粘附细胞的古老介质，并用缺乏钙和镁的PBS洗涤它们。 div>对于T25烧瓶，使用3-5毫升PBS，对于T75烧瓶，使用5-10毫升。 div>然后用1-2 mL对T25和2.5 mL烧瓶进行T75烧瓶的作用覆盖细胞。 div>让细胞在室温下孵育8-10分钟以释放它们。 div>孵化后，将细胞与10 ml培养基轻轻混合，以重悬于它们，然后离心至300xg 300倍。 div>丢弃上清液，将细胞重悬于凉爽的介质中，然后将其转移到已经包含新鲜手段的新瓶中。 div>
探索人工智能对 GFP 阿曼学生激励教学策略的影响
摘要：这项定性研究旨在调查人工智能 (AI) 作为教育意义的一部分对激励教学策略的影响，以提高苏哈尔大学 GFP 学生的学习积极性。抽样是有目的的和有经验的，包括苏哈尔大学 (普通基础课程) 的 15 名教师、15 名英语教师、5 名小学教师、5 名初中教师和 5 名中级教师。对这些教师进行了半结构化访谈，并通过定性语义分析对收集的数据进行了分析。研究结果表明，尽管 GFP 教师在制定激励教学策略方面发挥着非常有效的作用，但 GFP 学生仍然缺乏动力，尽管在重要的学习环境中使用智能有效的学习工具和提高积极性仍然是一项非常关键的任务，需要付出很多努力，因为学生的学习方式不同，他们有不同的心理问题阻碍了他们的积极性。该研究建议教师继续使用人工智能工具支持的激励教学策略，并调整学习含义以增强激励教学策略。
使用GFP -GAN -IJRPR
该项目探讨了深度学习对视频修复中面部增强的潜力。我们利用了GFP-GAN模型的力量，利用其完善面部细节并提高视觉质量的能力。通过整合预处理技术并可能利用CUDA进行GPU加速，我们旨在实现有效的视频恢复，重点是面部增强。该项目的成功实施为进一步的探索铺平了道路。我们可以调查面部识别模型的整合，以进行后处理分析，或者更深入地研究针对特定视频恢复需求的定制GFP-GAN模型。随着深度学习的不断发展，增强和恢复视频的可能性对各种应用具有巨大的潜力。
06/2012 - 08/2012研究实习（T. Lahaye教授，遗传学），其中我克隆了一个分裂的GFP系统来监视植物病原体的故事。克隆
2023在格罗宁根大学2020年至2021年获得大学教学资格（UTQ）参加了虚拟会议（无介绍）：生物设计会议2020＆2021，CINBI 2020，世界CRISPR日，RNA 2020，RNA 2020，EFB生物催化日开放日。06/2020 Three-day course in analysis of bulk RNA-seq data with R , MRC LMB 11/2019 Four-day course in Numeric Python and Deep Neural Network Basics , MRC LMB 05/2016 Five-day training school systems biocatalysis , COST action, Siena, Italy 2015 – 2016 RUG: 1-day workshop in numerical python , 2-day course on protein mass光谱，为期5天的大师班计算方法，用于酶的发现与工程