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隔离和表征从垃圾填埋场收集的塑料降解细菌Akanksha Jain A，Suchitra Ku ku panigrahy B，nidhi dongre
c rungta药物研究学院R1BHILAI *通讯作者：Parag Jain（副教授）rungta药学学院药学系R1 1。引言由于其耐用性，稳定性，防水性，多才多艺的自然成本最低的成本使塑料成为其他可用材料的替代品（Priya等人2021）。随着时间的流逝，它成为我们生活的重要组成部分，并满足了高需求。长链聚合物分子的存在使其分解过程较慢（Bakht等2020）。塑料的降解会产生微型塑料（粒径<5 mm）负责过度毒理学效应（Chen等，2020a; 2020b）。垃圾填埋场，焚化和回收法也不适合由于成本高以及释放温室气体（Hou等人2022; Gao＆Sun 2021）。生物降解，即使用微生物的降解是一种环境友好的友好型塑料，通过各种生物学过程，塑料与较短链的Co 2＆h 2 O Orsubstances降解：生物端工，生物临界，生物侵蚀和同化，而无需释放任何副产品（2021; Kim et al.2017）。聚合物链在生物降解中被生物群体分解为低聚物和单体（Atanasovaet al.2021）。Micro-Ornermism是破坏塑料的惰性性质，使其具有抵抗力，使其具有脱脂性（Mohanan et al an al an al an al and al。此外，可生物降解的塑料可能有助于制造有用的代谢产物（单体和低聚物）（Mir等人，2017年； Tokiwa等人。2018; Bombelli等。2017）。微生物在聚合链中将碳交换为微分子或二氧化碳和二氧化碳和水，从而有助于土壤生育能力，塑料积累的降低和废物管理成本。2009）。目前将更多优先级用于分离塑料受污染的土壤的有效塑料降解微生物（Muhonja等人。目前的研究旨在将塑料降解细菌与倾倒部位分离并表征细菌。
Kunchamwar和Jain，IJPSR，2024年；卷。 15（1）：170-176。
摘要：一种简单，新颖，精确，快速，准确，特定的反相高性能液相色谱（RP-HPLC）方法，用于估计在市场配方中估算坦硫蛋白水合水合物水合物水合物水合物水合物和dapaglifliflozin propaneDiol Moneydrate API的估计。使用乙腈：3.5 pH二氢磷酸盐缓冲液（60:40 v/v）移动阶段，在Prontosil C18（250 x 4.6 mm，5 m）柱上进行分离。流速为1 mL/min，将UV检测器设置为227 nm。ten硫蛋白水合液水合物保留了2.37分钟，而dapagliflozin丙二醇一水合物保留了3.61分钟。十二李汀氢化物水合物揭示了10-30ppm浓度范围内的线性响应。在5-15ppm的浓度范围内，达帕列嗪丙二醇一水合物表现出线性反应。十二李素水合液水合物和dapagliflozin丙二醇一水合物的相关系数（'r 2'值）分别为0.999和0.992。使用各种验证参数来验证分析结果。十二李素水合果实水合物和dapagliflozin丙二醇一水合物的回收率从98％到101％不等。精确性和鲁棒性研究发现的％RSD值小于2。因此，建议的方法可以成功地用于常规分析中，以开发和验证二苯甲蛋白水合物水合物和dapagliflozin丙二醇一水合物。
通过电子邮件和www.regulations提交。
Jaina Nian农业营销服务美国美国农业部2055-S，停止0201 1400独立大街，华盛顿特区，华盛顿特区，20250-0201，以电子方式提交给www.gregulations.gov.gov dockement.gov dockegration.gov dockement.gov dockement.gov dockement。与植物相关的IP系统的一面适当保留其对具有重要效用，新颖性和非显性的发明的法定专利垄断。您是否担心与植物相关的IP或与植物有关的技术领域的专利质量？如果您有疑问，请解释一下。 ）和＃8（请分享您对新植物品种的不同形式的IP保护的看法以及如何适当促进新品种开发种质的机会。请在可能的情况下分享细节，并提供建议的改进，以确保农民和育种者获得种质的途径进行品种开发。 ）来自USDA-AMS案例查询。回答问题5。在美国，对自然法则，自然现象和抽象思想的专利性有一个司法例外。近年来，关于医学诊断和治疗的基因专利权利已有重大裁决。最值得注意的是最高法院对无数遗传学的决定（569 U.S. 579）和Mayo（566 U.S. 66）。无数结论的基因组DNA的一致决定无法获得专利。在这种情况下的推理是有意义的，因为基因组序列永远不会与其本地环境隔离，并且“技术”是识别而不是制造的。尽管有这项裁决和长期存在的司法豁免，但在传统繁殖和选择中赋予的植物中，包括公用事业专利在内的专利保护，包括公用事业专利。在其本土环境中对基因的表征尚不可专利，但这是商业种子育种公司提供大多数美国农民的寡头垄断的标准做法。美国农业部（USDA）如何与美国专利商标局（USPTO）合作，以确保植物遗传学的公用事业专利申请遵循无数的裁决？值得注意的是，对排除中间序列（cDNA）的DNA合成副本的豁免是无数的。但是，这种豁免不适用于涵盖通过传统育种赋予的天然性状的大多数植物效用专利应用，因为选择和表达该性状/发明仅基于天然的基因组DNA序列。对于非传统方法（例如生物技术），最高法院裁定了“人造”序列的雕刻，这些序列被引入植物的基因组中，因为这些序列是合理的（例如，含有基于cdna的质粒 - 含有质粒的合成构建体/表达量的质粒的转基因作物）。然而，这显然与与传统育种相关的本地特征的专利明显不同，因此应通过截然不同的镜头来查看这两者。
推荐引用 推荐引用 Le, Viet；Bahadur, Tej；Shah, Jainee；Ara, Roushan，“使用 Python 和 JavaScript 的基于 Web 的 AI 助手应用程序”（2020 年）。专业研究学院。63. https://commons.clarku.edu/sps_masters_papers/63
4.1 研究项目概述 ................................................................................................................................ 13 JavaScript：前端开发 ................................................................................................................................ 18 Google Assistant API： ................................................................................................................................ 19 Python：后端开发 ................................................................................................................................ 19 4.2 研究方法的结果以及发生的任何未计划或意外的情况 ............................................................................. 23 4.3 假设的解释和精确的数据 ............................................................................................................. 24
人工智能平台用于识别复发风险较高的原发性前列腺癌患者 Wei Huang, MD1,2, Parag Jain2, Ramandeep Randhawa2,3, Bijay S Jaiswal2, Samuel Hubbard1, Hirak Basu4, Rajat Roy2 1威斯康星大学麦迪逊分校病理学和实验室医学系, 2加利福尼亚州PathomIQ, Inc, 3南加州大学数据科学和运营系, 4MD 安德森癌症中心 GU 肿瘤学系
目前，尚无批准的原发性前列腺癌 (PCa) 辅助疗法。由于距离复发时间较长，且缺乏预测一线治疗后复发的强有力生物标志物，因此无法在短时间内完成临床试验并获批辅助疗法。人工智能 (AI) 为从 PCa 组织中提取关键形态特征作为人眼无法发现的预后标志物提供了独特的机会 [1-3]。我们构建了一个基于 AI 的平台来分析 PCa 的 H&E 染色组织学图像。我们的平台可以准确检测、分级和量化患者组织图像中的 PCa [4,5]。在这里，我们展示了该平台如何通过无监督提取来识别形态特征，这些特征表明根治性前列腺切除术 (RP) 后 3 年内出现生化复发，准确率为 84%。我们的结果表明，与目前临床使用的任何其他标志物相比，我们的方法更能预测术后疾病复发。
脑磁共振图像各种图像融合技术的比较分析 Anish Vijan a、Parth Dubey a、Shruti Jain a *
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中，数据从不同的图片组合在一起，使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用，它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中，会融合不同的模态，例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征，具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中，将同一患者的脑 MR 图像的不同切片：T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起，以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验，使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合，在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
博士尼拉杰·贾恩
教授 neerajfizix@hotmail.com 电话：0751-2340610 ®,2442778 (O) Neeraj Jain 博士于 1976 年在 Jiwaji 大学瓜廖尔分校获得物理学硕士学位。此后，他于 1984 年因在金属薄膜方面的工作而在该大学获得博士学位。他于 1977 年加入该系担任讲师。1983 年，他获得 DAAD 奖学金，前往西德从事微电子学工作。回国后，他于 1987 年成为读者。目前，他是物理学教授。他的主要兴趣领域是统计力学、数学物理和材料科学。他指导过许多候选人完成他们的硕士论文。他目前的研究领域是薄膜理论。他为本科和研究生课程的准备做出了贡献。
统计模式识别：评论 Anil K. Jain（研究员...
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