XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOMICS
营养法专题讨论会
弗兰克·胡陈公共卫生学院。他还是哈佛医学院，杨百翰和妇女医院的医学教授。他的研究重点是通过饮食和生活方式进行流行病学和预防心脏代谢疾病；基因环境相互作用以及肥胖和2型糖尿病的风险； 2型糖尿病和心血管疾病中的饮食代谢组学；低收入和中等收入国家的饮食过渡，代谢表型和心血管疾病。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。 他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。 HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。 他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。 胡dr当选为2015年美国国家医学院。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。胡dr当选为2015年美国国家医学院。胡dr当选为2015年美国国家医学院。
Zymobiomics®微生物社区DNA标准II（...
产品描述Zymobiomics®微生物群落DNA标准II（对数分布）是八个细菌和两种真菌菌株的基因组DNA的混合物。微生物标准是准确表征的，并且包含可忽略的杂质（<0.01％）。它是通过从十种微生物菌株的纯培养物中提取的汇总DNA构建的。在合并之前对每个纯培养物的DNA进行了量化。混合后，使用基于NGS的测序确认微生物组成（图1）。该微生物标准可用于评估微生物工作流程的性能，也可以用作常规QC目的的阳性对照。DNA样品混合以创建对数分布的丰度（表1），这使用户可以轻松评估微生物学工作流的检测极限。1 µL标准（11 ng DNA）可用于评估标准中包含的金黄色葡萄球菌的丰度，该检测极限为0.000089％，相对丰度为0.000089％，或相当于3个细胞的DNA量。如果需要，标准也可以与人类基因组DNA相混合，例如人类HCT116 DKO DNA（＃D5014-1），以模仿人类微生物组样本。可以在表2中找到有关十种微生物菌株（包括物种名称，基因组大小，平均GC含量，16S/18S拷贝数，系统发育）的详细信息。从下面的链接中获得了这些菌株的16S＆18S rRNA序列（FASTA格式）和基因组（FASTA格式）。如果您需要帮助分析从此标准2生成的测序数据，请随时与我们联系。参考基因组下载：https：//zymo-files.s3.amazonaws.com/biopool/zymobiomics.std.refseq.v3.zip关于微生物组标准需求的背景：微生物组成概要配置文件在下一代测序中启动了由Microbobiomics和Metegenomics研究的常规测序，并成为了MetageNomics的常规研究。众所周知，这些分析技术在工作流程的每个步骤中都会遭受偏差和错误，包括DNA提取，图书馆制备，测序和生物信息学分析。要评估不同微生物学工作流的性能，该领域迫切需要可靠的参考材料，例如具有定义成分的模拟微生物社区。1个基因组DNA；该DNA标准不是独立于Zymobiomics®微生物社区标准II（＃D6310）的直接衍生物和制造。2我们可以使用内部管道来帮助评估该标准的测序数据中的偏差程度。
Zymobiomics®微生物社区DNA标准
产品描述Zymobiomics®微生物群落DNA标准是从八个细菌和两种真菌菌株的纯培养物中分离出的基因组DNA的混合物。在混合1之前将来自每个纯培养的基因组DNA分离和定量。含有基因组的GC含量2覆盖范围从15％到85％。微生物标准是准确表征的，并包含可忽略的杂质（<0.01％）。这使其可以用于暴露微生物学或宏基因组工作流中的人工制品，错误和偏见。该产品是评估与图书馆准备，测序和生物信息学分析相关的偏见和错误的理想选择。它非常用作基准微生物学或元基因组学分析的性能或作为LAB间研究的质量控制工具的微生物标准。此标准也是帮助用户构建和优化工作流程的理想选择，例如评估PCR嵌合体速率（图1），并在16S rRNA基因靶向测序中删除假阳性（图2），并评估shot弹枪元基因组测序的测序覆盖范围中的GC偏置（图3）。可以在表2中找到有关十种微生物菌株（包括物种名称，基因组大小，平均GC含量，16S/18S拷贝数，系统发育）的详细信息。这些菌株3的16S/18S rRNA序列（FASTA格式）和基因组（FASTA格式）可从下面的链接中获得。，如果我们可以帮助分析此标准生成的测序数据，请随时与我们联系。参考基因组下载：https：//zymo-files.s3.amazonaws.com/biopool/zymobiomics.std.refseq.v3.zip。
推动沙特阿拉伯生物技术与基因组学发展
1 根据欧洲制药工业联合会 (EFPIA) 的说法，“精准医疗是一种医疗保健方法，它利用分子信息（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）、患者的表型和健康数据来产生护理见解，以预防或治疗人类疾病，从而改善健康结果”；参见：“精准医疗”。欧洲制药工业联合会 (EFPIA)，2024 年 3 月访问。 2 “组学”一词涵盖收集、量化和分析大量生物分子的科学领域，从单细胞到整个生物体（例如人体），无论是正常健康状态还是患病状态（例如癌症）。分子可以是 DNA（基因组学）、各种 RNA（转录组学）、蛋白质（蛋白质组学）、代谢物（代谢组学）、脂质（脂质组学）和糖（糖组学），以及它们的相互作用（相互作用组学）。
精确医学和基因组学
4 Department of Economics, Chukwuemeka Odumegwu Ojukwu University, Igbariam, Anambra State, Nigeria ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Francisca Chibugo Udegbe Corresponding Author Email: udegbefrancisca14@gmail.com Article Received: 15-01-24 Accepted :20-03-24发布：18-04-24许可详细信息：作者保留了本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
科目：经济学（ECON）
探索和阐明在 11 年级和 12 年级学到的理论概念。 使用理论构造和论据，从经验和理论上分析和评估现实世界的经济情景。 培养批判性思维技能。 在收集原始数据以个人或集体关注当地经济问题的同时，培养更好的沟通技巧。 帮助提高认知能力，以期随着时间的推移使它们变得更敏锐、更深刻。 跟进学习者感兴趣的经济学的不同方面。