人工智能(AI),机器学习和数据挖掘技术BT及其(生物信息学)的整合生物医学大数据,尤其是图形和网络分析化学和网络分析化学和AI药物发现中,我的研究领域的重点是开发深度学习/机器学习模型,用于分析图形结构数据和多组学领域的生物学和化学信息学和化学知识学和化学信息。重点是建模生物体的生物学元素作为图的形式,或建模包含子图和3D信息的分子图。应用程序包括可解释的生物信息学深度学习模型,具有多词分析的计算生物学,生物网络中的子路挖掘,分子财产预测和药物反应预测。
Ahmed AlBurakan 博士,创伤研究员 Andrew Beckett 博士,创伤外科医生 Michelle Delisle,护士临床医生 – 抗凝诊所 Aly Elbahrawy 博士,创伤研究员 Selena Fitzgerald,护理专业发展护士教育者,外科 Irma Forlini,护士临床医生 – 抗凝诊所 Thi Nhu Khue Ly 博士,内科 Kosar Khwaja 博士,创伤外科医生 Thomas Maniatis 博士,内科 Veronique Naessens 博士,血液学家 Samia Saouaf,护理专业发展护士教育者 – 外科 Tin Wai Tjoe,案例经理 – 创伤 Debbie Watson,护士临床医生 – 术后加速康复
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摘要 。拉布汉桑戈罗位于印度尼西亚西努沙登加拉省松巴哇县萨利赫湾,是为种植海藻品种卡帕藻而开发的地区之一。2023 年,由于冰冻病的爆发,种植活动遭遇了作物减产。这一事件给农民造成了重大的劳动力和经济损失。人们怀疑生物因素(细菌)在这种疾病的出现中发挥了作用。因此,本研究旨在 (1) 识别水中的细菌(冰冻感染的海藻养殖场)和 (2) 寻找可能导致冰冻病的细菌种类。本研究的目标是从分子水平上鉴定已知感染 K. alvarezii 并导致该疾病的潜在细菌种类。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从 4 个点(被冰冻感染的 K. alvarezii 养殖地点)采集样本。每个点由 2 个深度(表面和底层水)表示。样品分析采用了一种基于宏条形码 (eDNA) 分析的不依赖培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中的基因组,从而可以鉴定出更广泛的细菌种类。因此,这种方法为发现可能导致冰冰病的细菌种类提供了更大的机会。在这项研究中,全面了解了两个深度(表面和底层水)的细菌组成。负责有机物分解、营养物循环、支持初级生产和维持生态系统平衡的重要作用的主要门是蓝藻和变形菌。K. alvarezii 培养中的冰冰病与某些细菌种类有关,例如在采样地点还发现的弧菌属和假交替单胞菌属。关键词:环境 DNA、冰冰病、K. alvarezii、海洋细菌、萨利赫湾。
摘要。Labuhan Sangoro,位于印度尼西亚西努萨·坦加拉(West Nusa Tenggara)的萨利赫湾(Saleh Bay),是印度尼西亚西努萨(Nusa Tenggara)的摄政区,是用于种植海藻物种Kappaphycus alvarezii的地区之一。在2023年,由于冰冰疾病爆发,耕作活动造成了农作物衰竭。这一事件造成了农民的巨大劳动力和财务损失。怀疑生物学因素(细菌)在这种疾病的出现中起作用。因此,这项研究旨在(1)识别生活在水域中的细菌(冰冰感染的海藻种植地点)和(2)寻找负责引起冰冰疾病的潜在细菌。这项研究的目标是分子鉴定已知感染K. alvarezii的潜在细菌,从而导致该疾病。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从4点收集样品(K. alvarezii栽培位置被冰冰感染)。每个点由2个深度(表面和底部水)表示。sampels分析采用元法编码(EDNA)分析采用与培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中可用的基因组,从而允许鉴定更广泛的细菌种类。因此,这种方法提供了更大的机会发现引起冰冰疾病的潜在细菌。在这项研究中,已经全面理解了两个深度(表面和底水)的细菌组成。和伪胞虫sp。负责在有机物分解,营养回收,支持初级生产和维持生态系统平衡中重要作用的主要门是蓝细菌和蛋白质细菌。K。Alvarezii培养中的冰冰疾病与某些细菌物种(如Vibrio spp)有关。在采样位置也发现了。关键词:环境DNA,Ice-Ice病,K。Alvarezii,海洋细菌,萨利赫湾。
Nature Neuroscience, Nature Computational Science, Nature Communications, eLife, Journal of Neuroscience, PLOS Computational Biology, Current Opinion in Neu- robiology, Neural Networks, Chaos, Frontiers in Neuroscience, JMLR (Journal of Machine Learning Research), NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems), ICLR (International Conference on Learning Representations), ICML (In- ternational Conference on Machine Learning), Cosyne (计算和系统神经科学),CCN(认知计算神经科学会议),CNS(计算神经科学组织)
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5 拟议的 SANG 项目 ................................................................................................................................................ 30 5.1 拟议的 SANG 项目 ................................................................................................................................................ 30 5.2 Kenninghall SANG ...................................................................................................................................................... 33 5.3 Alma 开放空间 ...................................................................................................................................................... 37 5.4 Albany 公园 ............................................................................................................................................................. 41 5.5 边界公园湿地项目 ............................................................................................................................................. 45 5.6 Pymmes Brook 绿地连接线 ............................................................................................................................................. 48 5.7 Enfield Chase 绿地连接线 ............................................................................................................................................. 54 5.8 总游客提升能力 ............................................................................................................................................................. 58 5.9 定制 SANG ............................................................................................................................................................. 58
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