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目的：设计基于ISATIN的化合物，在计算机研究中进行，并确定具有生物活性的伊萨蛋白衍生物。方法：使用ChemDraw设计了14种基于伊萨蛋白的化合物（a至n）。此外，将设计化合物的硅酸研究（分子对接，药物可能性，胃肠道吸收，log P和毒性）与环丙沙星进行了比较。基于计算机研究的结果，选择了三种化合物（G，H和L）进行合成，并通过光谱分析阐明G，H和L的化学结构。评估了G，H和L的抗菌活性和DNA陀螺酶抑制活性，并与环丙沙星的抗菌活性和比较。结果：化合物G，H和L的对接得分（-5.90，-5.72和-5.98 kcal/mol）相对较大，比环丙沙星（-5.41 kcal/mol）的对接得分相对好。在计算机研究中，数据还揭示了G，H，L和环丙沙星的非热毒性性质，药物型特性和良好的胃肠道吸收。The in vitro antimicrobial activity (p < 0.05) and DNA gyrase inhibitory activity of G (102.33 %, p < 0.05), H (104.43 %, p < 0.05), and L (106.77 %, p < 0.05) were better than those of ciprofloxacin (100.0 %, p < 0.05).结论：化合物G，H和L是有希望的DNA陀螺酶抑制剂。应进一步探索这些化合物，以确定它们的广谱抗菌效力，安全性和功效。关键字：伊萨蛋白，分子对接，合成，抗菌活性，DNA旋转酶抑制剂
伊姆兰，阿克萨；卡德纳斯
建筑、工程、施工和设施管理 (AEC-FM) 行业越来越受到监控传感器网络数据和控制自动化系统的数字技术的影响。数字孪生等数字技术的进步通过整合物理世界和数字世界，提供了建筑物及其资产的高级表示。本文探讨了 AEC-FM 领域的模式、差距和趋势，并为建筑管理的数字化和自动化解决方案做出了贡献。这项工作涵盖了广泛的研究主题，从复杂模型的智能信息管理到建筑信息管理和建筑系统的交互，研究人员越来越有兴趣使用数字孪生来管理他们的信息，并开发新的研究方向，重点是数据交换和建筑信息模型 (BIM) 和设施管理 (FM) 的互操作性。在对多个数据库进行完整的文献计量搜索并遵循选择标准后，77 篇关于 AEC-FM 行业数字孪生应用的学术出版物被标记并进行了相应的聚类。本研究详细分析了关键技术的概念，包括“设施生命周期管理中的数字孪生”、“数字孪生信息集成标准”、“基于数字孪生的以居住者为中心的建筑设计”、“基于数字孪生的预测性维护”、“用于设施维护的语义数字孪生”和“基于数字孪生的人类知识”。研究结果表明，信息标准化是数字孪生在 AEC-FM 行业实际使用之前必须克服的第一个主要障碍。在此基础上，本文提出了建筑管理数字孪生的概念框架，作为未来研究的起点。
IHC 暂停对伊姆兰·汗的逮捕令 - 伊斯兰堡邮报
伊斯兰堡：巴基斯坦选举委员会 (ECP) 周二向正义运动党 (PTI) 领导人伊姆兰·汗和法瓦德·乔杜里发出了可保释的逮捕令，原因是他们针对首席选举专员西坎达尔·苏丹·拉贾发表了“轻蔑”言论。四名法官组成的审判席 — — 包括 ECP 成员尼萨尔·艾哈迈德·杜兰尼、沙阿·穆罕默德·贾托伊、巴巴尔·哈桑·巴尔瓦纳和法官 (已退休) 伊克拉姆·乌拉·汗 — — 在这两位领导人未出席案件审理后发出了逮捕令。 “因此，鉴于本案的情况，我们别无选择，只能对被告发出可保释的逮捕令，金额为 50,000/-（五万卢比），并要求两名同等金额的担保人，”ECP 发布的判决书写道。它进一步提到，可保释的逮捕令应通过伊斯兰堡警察总监执行；指示该办公室立即采取后续行动，并于 3 月 14 日将此事列入议程。
NIDA FATIMA
2023年7月4日至今：印度勒克瑙，勒克瑙大学生物技术学助理教授2022年8月1日，2022年6月6日，2023年6月：可爱专业大学生物化学助理教授，Phagwara，Phagwara，Punjab，India punjab，印度，2019年3月29日至2019年2月29日至2022年3月： ＆Allied Health Sciences，Glocal University，Saharanpur，UP，印度UP2017年7月28日，2019年3月19日，2019年3月19日：俄克拉荷马大学俄克拉荷马大学健康科学中心的博士后研究员美国俄克拉荷马州俄克拉荷马州俄克拉荷马州，2013年5月6日至6月30日，2017年6月30日：德克萨斯州西南部医学中心的DADECTORAL POSTCTORAL研究员。目前，该研究所有五个高贵的获奖者。2007年8月27日至2013年4月28日：德克萨斯大学德克萨斯州阿灵顿大学化学与生物化学系研究生助教
，Khalid，A，A，Imran，M和Abdusalomov，A（2024）保护IoT生态系统：ASIC基于ASIC的硬件轻量级密码。国际
摘要物联网（IoT）节点由收集环境数据的传感器组成，然后使用周围的节点和网关进行数据交换。网络安全攻击对任何物联网网络中正在传输的数据安全构成威胁。加密原始图被广泛采用以应对这些威胁；但是，实质性的计算要求限制了它们在物联网生态系统中的适用性。此外，每个物联网节点都随区域和吞吐量（TP）要求而变化，因此要求实现加密/解密过程。为了解决这些问题，这项工作通过采用环路折叠，循环独立且完全展开的体系结构来实现NIST轻巧的加密标准Ascon，Ascon，Ascon。完全展开的体系结构可以达到最高的TP，但以更高的面积利用为代价。通过较低的因素展开会导致较低的区域实施，从而探索了设计空间，以应对设计区域和TP性能之间的权衡。实施结果表明，对于环路折叠的结构，Ascon-128和Ascon-128a需要36.7k µm 2和38.5k µm 2芯片面积，而其全持续不经气的实施则需要277.1k µm 2和306.6k µm 2。拟议的实施策略可以调整回合的数量，以适应物联网生态系统的各种要求。还进行了具有开源45 nm PDK库的实现，以增强结果的概括和可重复性。
Imran Hussain博士，工程学院生物工程系助理教授，
勒克瑙的整数大学（8687556651，abhishek@iul.ac.in）Google Scholar引文| OrcID ID | scopus |科学网络|研究门
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
2024年春季期末考试的时间表（晚上）
8供应链和物流MBA -20256 SCM508业务流程设计 - 工作流程管理Muhammad Imran Afghani星期二14/05/2024 6:30至9:30至9:30 24 236
通过减法蛋白质组学和疫苗组学方法鉴定副溶血性弧菌的新型药物和疫苗分子
Mahmudul Hasan 1 , Kazi Faizul Azim 2 , Abdus Shukur Imran 1 , Ishtiak Malique Chowdhury 3 , Shah Rucksana Akhter Urme 4 , Md Sorwer Alam Parvez 5 , Md Bashir Uddin 6* , Syed Sayeem Uddin Ahmed 7*