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comsats伊斯兰堡，拉合尔校园
注意：1-此日期表仅适用于课程的理论部分。您有关的学术部门将分别通知实验室/绘图/演示时间表。2-请参阅您的日期表，并带有实际注册的批处理。如果您的课程未出现在您的批处理中，请参阅您要上课的批处理/程序日期表。3-您的考试入门优惠券将提及详细的座位计划。4-如果有差异，请联系您的DCO。
MSA：可伸缩的DNA甲基化筛选贝德奇，用于高通量性状性状关联研究
通过实现遍及表观基因组的性状关联的发现，无花果DNA甲基化beadchip显着促进了种群规模的表观遗传学研究。在这里，我们设计，描述和实验验证了该技术的新迭代，即甲基化筛选阵列（MSA），以关注人类性状筛查和发现。此阵列利用了先前基于Infinium平台的整个表观基因组协会研究（EWAS）的大量数据。它结合了最新的单细胞和细胞类型 - 整个基因组甲基谱的知识。MSA经过设计，以实现超高样品吞吐量中表观遗传学特征关联的可扩展筛选。我们的设计涵盖了各种人类性状关联，包括具有遗传，细胞，环境和人口统计学变量以及人类疾病（例如遗传，神经退行性，心血管，感染性和免疫疾病）的人类疾病。我们全面评估了该阵列的可重复性，准确性和能力，用于细胞型反卷积和支持5-羟基甲基化分析。我们使用此平台的第一个图集数据发现了与人类表型相关的DNA修饰变化和遗传变异的复杂染色质和组织环境。
IUIS-FIMSA-IIS会议报告 div>
（CSIR），印度政府和印度浦那Savitribai Phule Pune University的杰出教授。关键亮点：Shekhar Mande博士通过演讲为研讨会开幕，强调了现代世界中传统实践的相关性。他强调了疾病负担从当前年龄从传染性疾病转变为非传染性疾病的转变，提到了表观遗传标记的跨代影响。Mande博士还讨论了在CSIR研究所发起的Covid队列研究，并引入了空气监视和消毒等主题，他简要介绍了卫生假设及其对自身免疫性疾病的影响。会议以一个高度互动的问答段结束，涵盖了TB疫苗和消除结核病等主题，以及有关卫生假设的进一步讨论。
1。MSA-COA ASC 2024 2nd Ann Cover
学习结果 - 确定安全应用超声所需的参数。- 确定标准化患者的物理原理，人工制品和图像优化的步骤。- 使用超声模拟器进行超声引导的平面内和平面外针的放置，用于血管访问和程序应用。- 识别标准化患者正常外周静脉和动脉的超声表现。- 对人体模型进行超声引导性血管通道。- 在将超声整合到插管中时了解无菌技术。
1。MSA-COA ASC 2024 2nd Ann Cover
学习结果 - 确定安全应用超声所需的参数。- 确定标准化患者的物理原理，人工制品和图像优化的步骤。- 使用超声模拟器进行超声引导的平面内和平面外针的放置，用于血管访问和程序应用。- 识别标准化患者正常外周静脉和动脉的超声表现。- 对人体模型进行超声引导性血管通道。- 在将超声整合到插管中时了解无菌技术。
2024 年 IMSaloquium
2024 年 4 月 17 日 亲爱的 IMSA 学生、教职员工和朋友们，欢迎参加 IMSAloquium 2024。这是 IMSA 在教育创新方面领先的第 37 年，也是 IMSA 学生调查和研究 (SIR) 计划的第 36 年。在这本小册子中，您将找到来自优秀学生项目的摘要集合。主题范围从生物医学研究、化学和物理学到数学到社会科学，以及来自我们的实习学生的商业和创业项目。我们的学生为他们的项目努力工作，有些是个人工作，有些是小组工作，今天是他们展示辛勤工作成果的日子。今年，我们有 200 多个项目要展示。我们的许多学生都与领先大学、研究实验室和企业的导师合作过。一些学生与校外导师远程合作。其他学生则与校园内的 IMSA 教师一起工作。此外，这是学生参加校内 SIR 课程的第四年，他们的作品在 IMSAloquium 中得到展示。SIR 团队非常感谢我们的校外和校内导师为我们的学生所做的出色工作。如果没有我们所有的导师与我们的学生一起工作和为他们提供建议，IMSA SIR 计划和 IMSA 实习计划就不可能存在。除了感谢我们的 SIR 导师，我们还要感谢所有 IMSA 教职员工，他们全年帮助支持 SIR 和实习计划，并协助协调和举办今年的 IMSAloquium。我们希望您享受这一天，并发现这是一次有益且有教育意义的经历！诚挚的，
可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验
近年来，增强学习（RL）已成为一种有力的工具，可在光网络（例如路由和波长分配（RWA）[1]等光网络中解决复杂而染色的优化问题[1]，路由，调制和频谱分配（RMSA）[2]以及虚拟网络嵌入[3]。RL实现的性能效果表明其在现实世界中的应用潜力。但是，与其他机器学习（ML）算法类似，RL模型具有黑盒性质，使它们难以解释。这种特征使RL模型难以信任，因此在实际的光网部署中采用。对于监督的ML模型，Shap（Shapley添加说明）[4]是一种可解释的AI方法，已被广泛采用。Shap是一种基于合作游戏理论的方法，用于量化单个特征对模型决策过程的影响。Shap值提供了对每个功能的相对重要性（影响）的见解，从而估算了它们如何对模型的输出做出贡献。将这种解释性框架应用于传播质量（QOT）预测任务时，已显示出有希望的属性[5]。最近，由于需要解释和使RL模型的决策过程透明的驱动，可解释的RL（XRL）受到了越来越多的关注。在光网络的上下文中，XRL的概念仍然相对尚未探索。先前建议通过反向工程网络状态[6]或网络中资源使用分析（链接）来解释和解释RL模型的决策[1，7]。但是，这些研究并未分析不同特征如何影响RL药物的决策。因此，在光网络背景下，RL代理学到的政策仍然存在一段差距。这至关重要，因为网络运营商需要在其在实际网络中部署之前了解RL学习策略背后的推理。在这项工作中，我们旨在利用Shap（Shapley添加说明）[4]来解释应用于RMSA问题的RL模型的行为。为此，我们提出了一种使用训练有素的RL代理的观察和行动来以有监督的学习方式训练ML模型的方法。由Shap使用所得的ML模型来提取解释。与[2]中的RMSA问题的每个组件分别求解，RL代理解决路由问题，基于路径长度的调制格式选择以及基于第一拟合策略的频谱分配。我们分析了该问题的三种变化，改变了奖励函数和选择RL代理的不可行的动作的可能性。我们特别有兴趣解释重要的网络和LightPath请求特征，该特征导致RL模型拒绝该请求。结果允许我们确定哪些功能和哪些值范围影响RL代理接受或拒绝LightPath请求。我们观察到，通过更改奖励功能，RL策略会更改拒绝请求时所考虑的重要功能。引入了防止RL模型采取不可行的措施的掩码，使功能的重要性更加均匀地分布在不同的路由选项上。我们认为，提出的方法对于增加将在真实网络中部署的RL模型的可信度可能是有价值的。
2023综合报告 - 可口可乐FEMSA
我们在2023年的结果使我们能够在大多数投入中获得份额，并在墨西哥实现周转，在那里我们扭转了市场份额下降的长期趋势。这项成就强调了我们致力于加强我们的存在并进一步在主要市场中提高地位的承诺。补充，我们在阿根廷的行动得到了可口可乐公司的荣誉。这种认可，以可口可乐公司的创始人Asa Candler的名字命名，也是授予第一个可口可乐系列的人，是瓶装者的重要奖励，以表彰其在执行方面的卓越表现，并在其人民的发展，培训，培训和文化背后的投资。
一流的 - yarrowia脂溶剂中的6-MSA和Bostrycoidin的生物合成
真菌聚酮化合物是一大批二级代谢产物，由于它们的药理活性多样，很有价值。纤维化真菌中的聚酮化合物生物合成提出了一些挑战：小产量和低纯度滴度。为了解决这些问题，我们改用了易于栽培的异源宿主的酵母Yarrowia Lipolytica。作为润滑脂酵母，脂溶作脂溶剂显示出用于脂质合成中使用的乙酰基和丙二酰-COA前体。同样，乙酰基和丙二酰辅酶A是许多天然聚酮化合物的基础，我们探索了将这种漏斗重定向到聚酮化合物生产的可能性。尽管有前途的前景，但Y. lipolytica到目前为止仅用于植物中简单的III型聚酮化合物合酶（PKS）的异源表达。因此，我们决定通过靶向由I型PKS合成的更复杂的真菌聚酮化合物来评估Y.脂溶液的潜力。我们采用了CRISPR-CAS9介导的基因组编辑方法来实现负责索拉尼（FSR1，FSR2和FSR2和FSR3）和6-甲基酸（6-MSA）生物合理的基因（FSR1，FSR2和FSR2）和6-甲基酸（6-MSA）生物合理的基因的基因整合。此外，我们通过代谢工程过度表达了两种参与脂质B氧化的酶TGL4和AOX2，从而尝试通过代谢工程进行优化，但我们没有观察到对聚酮化合物产生的影响。最大滴度为403 mg/L 6 msa和35 mg/L bostrycoidin，后者大大高于我们先前在酿酒酵母（2.2 mg/l）中的结果，这项工作证明了Y. lipolytica的潜力，是Y. lipolytica作为复杂型Fungal Polygal Polygelidides的杂同生产的平台。