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利用计算机技术通过 PI3K 抑制揭示喜马拉雅蕨类植物化合物的抗癌潜力
摘要 简介 抑制参与癌症进展的信号蛋白/基因可能会影响信号级联，并可能成为对抗进展性癌症的一种可能的靶向方法。本研究旨在通过计算机技术靶向磷脂酰肌醇 3 激酶 (PI3K) 通路来评估选定的喜马拉雅蕨类植物中生物活性化合物的抗癌潜力。 材料与方法 在本研究中，我们通过从 Google Scholar、Science Direct、PubMed 等不同搜索引擎的文献搜索来识别各种喜马拉雅蕨类植物。其中，选择了四种喜马拉雅蕨类植物，其生物活性成分已经通过气相色谱-质谱 (GC-MS) 分析确定。通过 PyRx 软件对两种 PI3K 靶蛋白 (PDB ID：5OQ4 和 PDB ID：3OAW) 进行分子对接，以确定选定的生物活性成分对癌症的结合亲和力。还使用 Swiss ADME 和 ProTox-II 进行了药物可能性和毒性评估。结果与讨论分子对接研究确定了 12 种对 PI3K 通路具有良好结合亲和力（范围从 -7.3 至 -10.00 kcal/mol）的生物活性分子。在 12 种成分中，3 种名为 PC-2（Matteucinol）、PC-4（Matteuorienate- A）和 PC-9（黄烷-4-醇）的分子比参考化合物具有更高的结合亲和力。这些结果表明这些成分可以作为进一步进行癌症治疗体外和体内研究的有希望的候选药物。选定的生物活性化合物通过 PI3K 抑制表现出有希望的抗癌活性，值得进一步的实验验证和开发为潜在的癌症治疗方法。
教育旅行报告：喜马拉雅生物资源技术研究所 (IHBT)，帕拉姆普尔
竹子博物馆由各种竹子建成，馆内陈列着许多竹子产品，如竹纤维、竹纤维服装、竹制品等。竹子是一种超级草类，人们对这种草类进行了深入研究。还展出了 IHBT 的其他本土产品，如草药香水、免疫增强剂、肥皂、竹糖、SOD 酶（超氧化物歧化酶）、茶产品、膳食纤维、甜菊糖（天然甜味剂）等。
Q1. 解释一下喜马偕尔邦经济的主要特征。
提交截止日期：2024 年 4 月 20 日 注意：此作业适用于在 MA IV 学期（MA 经济学 IV 学期除外）选择经济学作为通用选修课的学生。
在喜马拉雅山中建模冰川流过程
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
农林线与毗邻森林在Garhwal喜马拉雅山脉不同的高度处的碳固相潜力
摘要：森林在现代时代面临各种威胁。农林业系统，无论是传统还是引入的，都具有提供可持续资源并打击全球气候变化影响的巨大能力。土著农林业和森林土地使用系统是生物多样性保护和生态系统服务的重要储层，为农村社区的生计安全提供了潜在的贡献。这项研究旨在通过铺设样品图，该样品图的大小为20×20 m 2。在森林土地使用系统中，最大重要性值指数（IVI）包括Dalbergia Sissoo（71.10）（71.10），Pyrus Pashia（76.78）（76.78）和Pinus Roxburghii（79.69）（79.69）的上，中间和下层分别为AgroforeStration，而在agroforeStry的高度上，agroforeStry for AgroforeStry Sermist for AgroforeStry Sermist for AgroforeSord for AgroforeStry Symand for AgroforeSrib for f.在上部，而对于格鲁维亚·奥特瓦（Grewia optiva）来说，中间为53.82，下高度为59.33。The below-ground biomass density (AGBD) was recorded as 1023.48 t ha − 1 (lower), 242.92 t ha − 1 (middle), and 1099.35 t ha − 1 (upper), while in the agroforestry land-use system, the AGBD was 353.48 t ha − 1 (lower), 404.32 t ha − 1 (middle), and 373.23 t ha -1（上）。在森林土地使用系统中，记录的总碳密度（TCD）值分别为630.57、167.32和784.00 t ha-1，在农业中，中间和上高度分别为农业土地使用系统中的227.46、343.23和252.47。土壤有机碳（SOC）库存记录的45.32、58.92和51.13 mg c h - 1玛格莱夫农林业和森林的指数值分别为2.39至2.85和1.12至1.30。
博士Himanshu priyadarshi
I. H. Priyadarshi。，A。S。Barman和J. Parhi（2010）。 鱼类遗传学和孵化场管理的现代方法。 在Tripura Lembuchera的渔业学院组织的“科学养鱼和加工”培训手册中。 II。 H. Priyadarshi（2011）。 印度主要毛孔的种子生产。 在渔业学院，Lembuchera，Tripura和Nabard Tripura组织的“职业培训课程”培训手册中。 iii。 H. Priyadarshi（2011）。 巨型淡水虾（M. Rosenbergii）的种子生产技术。 在Tripura Lembuchera的渔业学院组织的“科学鱼类育种和孵化场管理”培训手册中。 iv。 H. Priyadarshi（2011）。 巨型淡水虾孵化场和托儿所。 在Tripura Nesfa-渔业学院组织的“鱼类托儿所开发与管理实践”的培训手册中。 V. H. Priyadarshi（2016）。 鲤鱼种子生产。 在Tripura渔业学院组织的“鲤鱼，玛格尔和巨型淡水虾的种子生产技术”的培训手册中。 vi。 H. Priyadarshi（2017）。 通过遗传方法管理SCAMPI中大小异质性的管理。 在培训手册中有关种子生产和幼虫养殖的淡水虾的培训手册。 由Tripura渔业学院组织。I. H. Priyadarshi。，A。S。Barman和J. Parhi（2010）。鱼类遗传学和孵化场管理的现代方法。在Tripura Lembuchera的渔业学院组织的“科学养鱼和加工”培训手册中。II。 H. Priyadarshi（2011）。 印度主要毛孔的种子生产。 在渔业学院，Lembuchera，Tripura和Nabard Tripura组织的“职业培训课程”培训手册中。 iii。 H. Priyadarshi（2011）。 巨型淡水虾（M. Rosenbergii）的种子生产技术。 在Tripura Lembuchera的渔业学院组织的“科学鱼类育种和孵化场管理”培训手册中。 iv。 H. Priyadarshi（2011）。 巨型淡水虾孵化场和托儿所。 在Tripura Nesfa-渔业学院组织的“鱼类托儿所开发与管理实践”的培训手册中。 V. H. Priyadarshi（2016）。 鲤鱼种子生产。 在Tripura渔业学院组织的“鲤鱼，玛格尔和巨型淡水虾的种子生产技术”的培训手册中。 vi。 H. Priyadarshi（2017）。 通过遗传方法管理SCAMPI中大小异质性的管理。 在培训手册中有关种子生产和幼虫养殖的淡水虾的培训手册。 由Tripura渔业学院组织。II。H. Priyadarshi（2011）。印度主要毛孔的种子生产。在渔业学院，Lembuchera，Tripura和Nabard Tripura组织的“职业培训课程”培训手册中。iii。H. Priyadarshi（2011）。巨型淡水虾（M. Rosenbergii）的种子生产技术。在Tripura Lembuchera的渔业学院组织的“科学鱼类育种和孵化场管理”培训手册中。iv。H. Priyadarshi（2011）。巨型淡水虾孵化场和托儿所。在Tripura Nesfa-渔业学院组织的“鱼类托儿所开发与管理实践”的培训手册中。V. H. Priyadarshi（2016）。 鲤鱼种子生产。 在Tripura渔业学院组织的“鲤鱼，玛格尔和巨型淡水虾的种子生产技术”的培训手册中。 vi。 H. Priyadarshi（2017）。 通过遗传方法管理SCAMPI中大小异质性的管理。 在培训手册中有关种子生产和幼虫养殖的淡水虾的培训手册。 由Tripura渔业学院组织。V. H. Priyadarshi（2016）。鲤鱼种子生产。在Tripura渔业学院组织的“鲤鱼，玛格尔和巨型淡水虾的种子生产技术”的培训手册中。vi。H. Priyadarshi（2017）。通过遗传方法管理SCAMPI中大小异质性的管理。在培训手册中有关种子生产和幼虫养殖的淡水虾的培训手册。由Tripura渔业学院组织。
Himax并看到工作室合作，在
TAINAN, Taiwan and SHENZHEN, China – January 2, 2024 – Himax Technologies, Inc. (Nasdaq: HIMX) (“Himax” or “Company”), a leading supplier and fabless manufacturer of display drivers and other semiconductor products, today announced that the Company, in collaboration with Seeed Studio, the IoT hardware partner providing services that empower developers to implement their projects and products for digital转换，将推出尖端电池供电的端点AI视觉处理模块，Grove Vision AI模块V2，CES2024。此处理模块以Himax的WiseEye2 AI处理器HX6538（“ WE2”）为特色，以其极低的功耗和出色的AI推理性能而闻名，具有广泛和广泛的AI开发功能。在行业的最前沿，处理模块是一个强大的端点AI开发平台，为将来的AI应用程序铺平了道路。Himax的Wiseeye TM智能图像传感解决方案已在各种端点AI应用中很好地采用。新一代WE2 AI处理器是建立在其前身芯片We1的成功之上的。WE2利用高级皮层M55和Ethos U55体系结构可提供32倍的推理速度，而与WE1相比，推理速度和能源效率高50倍。这些增强功能允许WE2在保持超低功耗的同时启用更多端点AI计算要求。WE2具有多层电源管理结构，并结合了动态电压频率缩放（DVFS）技术，以实现微型水平的功耗。WE2还包含了令人印象深刻的安全功能，包括确保每个芯片都具有独特身份的物理不荡情功能（PUF）安全机制，从而减轻了未经授权的访问和伪造的风险，从而增强了芯片安全性。此外，内置的RSA和ECC硬件加密和解密引擎实现了毫秒级快速安全启动，进一步确保了安全有效的数据传输。作为AI支持的微处理器领域的先驱，WE2提供了出色的AI推论功能，具有超值功耗超过传统MCU的规格。这些优点使WE2成为Seeed Studio端点AI视觉处理模块的理想选择。配备了WE2的SEED Studio Endpoint AI模块是端点AI设备的全面开发平台，可满足软件和硬件的各种开发需求。在硬件开发方面，该模块支持MIPI CSI摄像机和麦克风，以帮助收集图像和声音数据。此外，它还提供了通用界面设计，可支持众多IO接口，使开发人员可以在同一接口上连接不同类型的外部设备，并大大增强了产品开发的灵活性和便利性。用于软件开发，Seeed Studio的端点AI视觉处理模块不仅提供了数十个预训练的AI模型，而且还具有Edgelab AI工具链。这个功能强大的工具链使用户可以根据其特定要求量身定制AI模型培训，从而实现更多个性化的AI软件开发。在系统级硬件和软件互操作性和协作方面，Seeed Studio处理模块可以与广受欢迎的Seeed的Universal Xiao Microcontroller开发板系列无缝集成。组合可以将处理模块与无代码AI方法集成到各种家用电器中，从而使家用设备中的AI技术更加有效。
