XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGenetics
动物学和遗传学系
事件：使用生物信息学工具日期和时间探索生物序列：28-05-2024场地：房间号215，计算机实验室公司的主人：动物学和遗传学系助理教授Deepa Gopinath博士。资源人员：Nimmi Haridas博士，喀拉拉邦高知的Cirist生态系统应用科学家。研讨会的目的是向学生介绍基本的生物信息学工具和核苷酸分析的应用，以提供对遗传学，进化模型和系统发育分析中基因分析的洞察力以及基因分析的应用。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。 她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。 参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。 参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。 参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。 使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。 学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。 研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。
遗传学中的BSC（02133402）
Elective modules Macromolecules of life: structure-function and bioinformatics 356 (BCM 356) - Credits: 18.00 Biocatalysis and integration of metabolism 357 (BCM 357) - Credits: 18.00 Cell structure and function 367 (BCM 367) - Credits: 18.00 Molecular basis of disease 368 (BCM 368) - Credits: 18.00植物生态生理学356（BOT 356） - 学分：18.00植物生态学358（BOT 358） - 学分：18.00植物医学365（BOT 365） - 信用：18.00植物多样性366（Bot 366）（Bot 366）（Bot 366） - 信用：18.00植物遗传学和植物生物学361（BTC 361）（BTC 361）（BTC 361）（BTC 361） Health 368（GTS 368） - 学分：18.00病毒学351（MBY 351） - 学分：18.00细菌遗传学355（MBY 355） - 信用：18.00 Microbes 364遗传操纵364（MBY 364）（MBY 364） - 信用：18.00 Microbe Intervoriates：18.00 Microbe Its Interactions 365（Microbe Intervorions 365（MBY 365）35.35 35 35 35 35 35 35 35 35 33 35 35 35 33 35（MMBY 35）（18.00）（18.00） - 18.35 35（MMBY 35） - 18.35（MBY 35）（18.00）（18.00）（18.00）学分：18.00植物疾病控制363（PLG 363） - 信用：18.00
保护遗传学课程
种群遗传学和进化：自然种群的遗传多样性；人口结构；基因流量和迁移率；景观遗传学/基因组学；中性和适应性变化以及适应性研究。遗传改性的生物（GMO）：克隆和基因编辑在农业和保护中的潜在用途。转基因生物对自然社区的影响。环境DNA：用于遗传监测野生种群的工具，例如使用从水或土壤中取样的EDNA来确定侵入性或稀有物种的存在。保护服务中的分子生态学：监测野生种群（例如人口规模，野生动植物疾病）；识别杂种；保护单位；圈养人群的遗传管理。先决条件：遗传学或分子生物学中的基本课程（本科水平）。相关教科书：Beebee，T。J。C.和G. Rowe。2017。第三版。分子生态学简介。牛津大学出版社，牛津；纽约。Freeland，J。R.，H。Kirk和S. Petersen。2011。分子生态学。Wiley-Blackwell，牛津。课程中将提供相关文章。
分子遗传学和代谢
a 法国里昂大学神经肌基因研究所、克劳德·伯纳德里昂第一大学、CNRS UMR 5310、INSERM U1217、里昂 69008 b 法国高等师范学院生物学研究所（IBENS）、巴黎高等师范学院、CNRS、INSERM、巴黎科学与文学研究大学、巴黎 75005、法国 c 美国国立卫生研究院 NHGRI 未确诊疾病项目转化实验室、马里兰州贝塞斯达 20892、美国 d 美国哈佛医学院波士顿儿童医院神经内科、神经免疫学项目、马萨诸塞州波士顿 02115、美国 e 美国圣路易斯华盛顿大学医学院秀丽隐杆线虫模型生物筛选中心、密苏里州圣路易斯 63110、美国 f 美国圣路易斯华盛顿大学医学院儿科系美国密苏里州圣路易斯 63110 医学院，美国圣路易斯华盛顿大学医学院遗传学系，美国密苏里州圣路易斯 63110
遗传学中的人工智能
人工智能 (AI) 是指在设计为像人类一样思考和学习的机器人中模拟人类智能。AI 正在创造一个前所未有的世界。通过应用 AI 来完成原本需要很长时间的工作，人类有机会改善我们的星球。AI 在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI 是创建新假设和帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI 的发展为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响人类。药物开发和发现在很大程度上取决于 AI 和机器学习 (ML) 技术。遗传学也不例外，因为 ML 和 AI 预计将对人类体验的几乎每个方面产生影响。AI 极大地帮助了各种生物医学疾病的治疗，包括遗传疾病。在基础和应用基因研究中，深度学习（一种高度通用的 AI 分支，可以实现自主特征提取）正得到越来越多的利用。在这篇评论中，我们介绍了 AI 在遗传学中的广泛当前用途。人工智能在遗传学领域具有巨大的潜力，但由于缺乏对伴随而来的困难的了解，它在未来在这一领域的发展可能会受到阻碍，这些困难可能会掩盖对患者的任何潜在好处。本文探讨了人工智能在推进精准遗传病治疗方面的潜在意义，简要介绍了其在遗传临床护理中的应用，研究了遗传学中现有的许多人工智能和机器学习用途，为临床医生提供了这些技术关键方面的入门知识，并对人工智能在遗传疾病中的潜在未来应用进行了预测。