项目相关活动、会议/研讨会管理。 综合薪酬 每月 60,000 卢比 年龄限制 70 岁(最长) 任期 1 年或直到项目完成,以较早者为准 工作地点 ICMR Hqrs,新德里 优秀候选人可在申请提交时间表和时间内,即 2024 年 12 月 20 日 17:00 之前,将填写完整的申请表连同所有必需的证明文件和证书(经自我证明)发送至电子邮箱:ipr.hq@icmr.gov.in(不受理其他申请方式)。 一般条款和条件: 1. 职位数量可能有所不同。 2. 这些职位用于临时项目,与项目同时终止。 3. 上述公布的项目人力资源职位的聘用将取决于资金的可用性、职能要求和主管部门的批准。因此,我们不承诺填补所有已公布的项目人力资源职位,且招聘流程可能随时被撤回/取消/修改。 4. 本广告中所示的薪酬/津贴率是针对具体项目的,可能根据项目资助机构的批准而有所不同。 5. 年龄限制截止日期为申请提交截止日期。 6. 年龄放宽将按照 ICMR 的指导方针执行。 7. 保留类别候选人必须出示其最新的种姓有效性证书。OBC 候选人必须持有最新有效的非奶油层证书。PWD 候选人应
部门 ITR N00 前台使用 N6 ITR N01 ED 使用 N6 ITR N008 CMC 使用 N6 ITR 我不想要
基因工程进步已导致重组腺相关病毒(RAAV)成为开发有效基因疗法的宝贵工具。RAAV的生产容易受到脱靶异质包装的影响,其影响仍在理解。在这里,使用粘附和悬浮液HEK293细胞同时生产具有四基因组长度的RAAV载体,以了解5'ITR终止。AAV8载体是由人FVIII质粒产生的,用于具有特定截断的4,707个核苷酸的全长货物,从而产生较小的基因组。通常,Raav的特征是将空的衣壳与全帽夹区分开,但是对于这项工作,该描述是不完整的。这项研究中的小基因组的特征是电荷检测 - 质谱法(CD-MS)。使用CD-MS,在常规归因于部分的范围内的包装基因组得到解析和定量。此外,碱性凝胶和QPCR用于评估包装基因组的身份。一起,这些结果显示了要封装的单位长度基因组的倾向。包装的基因组是作为从5'ITR发出的复制中间体发生的,表明HEK293细胞更喜欢单位长度基因组,而不是5'ITR终止和先前从SF9 Cell Systems观察到的5'ITR终止和异构DNA包装。由于两种制造过程均已使用并不断评估以生产临床材料,因此这种理解将使RAAV设计用于基础研究和基因治疗。
机密和敏感数据的类型以及状态网络。要使用IT资源,用户必须同意遵守本政策的条款。如果您停止遵守其条款,则物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。 2。 没有对隐私的期望。 用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。 任何物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。2。没有对隐私的期望。用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。任何
面对用于计算公司或金融投资组合暗示温度升高(ITR)的方法的乘法,以及其结果的差异,本报告介绍了一个框架,以对其设计选择进行敏感性分析。,我们根据对“ Alignment Cookbook 2”报告中对现有文献和方法的审查(ILB,2024)中进行的现有文献和方法的审查,开发了一个具有15个参数的通用ITR模型。这些参数分为三组,对应于ITR的构建中的三个方法论步骤:(i)公司为公司的脱碳基准的定义,(ii)公司的预期温室气体轨迹的预测,以及(iii)使用基准标准和使用过高的iThote 1的ITR计算ITR的计算。该模型使对每个ITR参数进行灵敏度分析成为可能。
纳米级界面能量耦合的重要性日益凸显,这与微纳电子学的快速发展相一致。纳米级界面热阻 (ITR) 受温度影响很大,但由于纳米级表征的极端挑战,迄今为止人们对其了解甚少。这项工作报告了一项开创性的高水平研究,研究了温度如何影响横向尺寸 < 8 纳米的单壁碳纳米管 (SWCNT)-SiO 2 界面的 ITR。从 297 到 77 K,ITR 从 530 增加到 725 到 (1.56 – 1.74) × 10 4 K ⋅ m ⋅ W − 1。报道的室温下 ITR 与 SWCNT/SiO 2 界面的数据一致。将 ITR 随温度的变化与基于声子漫射失配模型 (DMM) 的预测进行了比较。然而,在线性色散的德拜近似下,DMM 低估了 ITR,因此观察到了很好的定性一致性。我们对温度的 ITR 依赖性采取 T − n 的形式,其中对于样品的两个不同位置,n 分别为 2.4 和 2.56。这种观察结果类似于远低于德拜温度时比热对温度的依赖性。我们引入了一个称为有效界面能量传输速度 (vi,eff) 的概念,试图排除比热在 ITR 温度依赖性中的作用,以揭示温度对界面能量耦合的固有影响。非常有趣的是,对于报告的各种界面,vi,eff 在很宽的温度范围内变化很小。预计在未来的研究工作中将进一步探索和完善这一概念。
摘要。目的。信息传输速率 (ITR) 或有效比特率是一种流行且广泛使用的信息测量指标,尤其适用于基于 SSVEP 的脑机 (BCI) 接口。通过将速度和准确性结合为单值参数,该指标有助于评估和比较不同 BCI 社区中的各种目标识别算法。为了计算 ITR,通常假设输入分布均匀,并且通道模型过于简单,该模型无记忆、静止且本质上对称,字母大小离散。因此,为了准确描述性能并启发未来 BCI 设计的端到端设计,需要更彻底地检查和定义 ITR。方法。我们将视网膜膝状体视觉通路承载的共生通信介质建模为离散无记忆通道,并使用修改后的容量表达式重新定义 ITR。我们利用有向图的结果来表征由于新定义导致的转换统计不对称与 ITR 增益之间的关系,从而得出数据速率性能的潜在界限。主要结果。在两个著名的 SSVEP 数据集上,我们比较了两种尖端目标识别方法。结果表明,诱导的 DM 通道不对称对实际感知的 ITR 的影响大于输入分布的变化。此外,证明了新定义下的 ITR 增益与通道转换统计的不对称呈反比。进一步表明,单独的输入定制可以带来感知的 ITR 性能改进。最后,提出了一种算法来寻找二分类的容量,并进一步讨论了通过集成技术将这些结果扩展到多类情况。意义。我们期望我们的研究结果将有助于表征高度动态的 BCI 通道容量、性能阈值和改进的 BCI 刺激设计,以实现人脑与计算机系统之间更紧密的共生,同时确保有效利用底层通信资源。
抽象的经常性事件,其特征是在个人研究中反复发生同一事件,是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进,我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案(ITR)。ITR是一项决策规则,它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者,以最大程度地提高整体治疗益处。但是,现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件,而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题,我们提出了经常性的C-学习方法(RECL)方法,以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器:结果回归估计器,逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外,基于关于结直肠癌治疗的实际数据,我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案,从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
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腺相关病毒(AAV)是基因治疗的强大载体;但是,使用AAV向量可能具有挑战性。每个构建体包含两个反向末端重复(ITR)序列,通常长145 bp,是感兴趣基因的侧面(图1)。ITR形成高度稳定的T形发夹,这对于病毒DNA 1的复制和封装至关重要。这些结构特征也会对传统克隆工作流造成严重破坏。自发缺失转移质粒的鼠疫DNA制剂,以及二级结构的形成确认性测序。因此,研究人员被双重打击:容易截断的AAV矢量,这些突变很难检测到。在这里,我们讨论了传播和验证AAV质粒的挑战,并展示了对工作流程的优化方法。