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评论CRISPR的生物伦理问题：基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics和Molecu
评论CRISPR的生物伦理问题：一种基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics and Molecular Biologary Lim，D。Y. Patil Biotechnologicy and BiioInformatics D. Y. Patil Vidyapeeth博士，D。通讯作者：Ashima Bhan。电子邮件 - ashimabhan@gmail.com摘要生物技术领域的最新和重大科学成就是CRISPR的发现（聚集了定期散布的短篇小说重复序列）。crispr已成为最现代，最受欢迎的工具之一，这主要是由于其低成本和效率，可用于编辑基因组。因此，这项技术几乎是生物医学和农业科学的每个维度的关键，并且在治疗病毒感染，血友病，癌症和遗传遗传异常方面具有潜在的应用。但是，当这种用于编辑基因的技术不公平地用于改善生物学特征时，道德问题可能会出现，这仅仅是出于美学的目的或比人群中其他人的优势。这不仅会导致社会歧视和动荡，而且有可能改变生物的进化进化。在这方面，应制定对CRISPR技术，风险评估，政策和程序的监管实施，以防止严重滥用这项技术。关键词：生物伦理学，生物技术，CRISPR，进化，优生学，基因编辑
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
Kezia Sasitharan MSC，博士化学Leverhulme Trust早期职业研究员
2021 Tasilo Prnka奖（荣誉提名）授予33岁以下的年轻科学家，享年33岁，在捷克共和国Brno的Nanocon-21。2020 Sheffield PREP Postgraduate Researcher Experience Programme Bursary award (£1000) 2019 GEIC Prize - £6000 worth of scientific support from Graphene Engineering and Innovation Centre to develop the Graphene Hackathon prototype into an enterprise 2019 DAAD Rise Professional scholarship (£3600) awarded by the German Academic Exchange Service to spend 3 months at Helmholtz Zentrum Berlin 2017 University of Sheffield Faculty of Science Doctoral Academy奖学金（每年36,500英镑 - 国际学费+维护津贴）2016年印度科学学院夏季研究奖学金，全国一级奖学金，旨在为研究生提供8周的国家科学实验室工作。2015 UGC研究生奖学金，这是一项全国级别的奖学金，以资助MSC研究2015年Gopalacharulu金牌，获得化学系最佳即将出任的学生，钦奈妇女基督教学院，钦奈妇女学院，安娜·马修（Anna Mathew）2015 Anna Mathew奖章，为学院社区，大学妇女基督教学院，钦奈妇女学院社区典范服务。2015 Vatsala Pai领导，奖学金和课外成就奖，女子基督教学院，钦奈，2014年，斯克兰顿（Scranton）在亚洲为年轻新兴女子领导人奖学金，由美国卫理公会2024年3月24日邀请在Matsus 24的美国卫理公会提供的演讲者，涉及“能源材料的循环经济” “纳米技术与材料科学”，印度果阿St Xavier's College，印度果阿，果阿，第2021年，印度钦奈女子基督教学院的RSC学生分会的就职典礼。标题 - “进入纳米材料的世界”。2021年3月的标题 - “太阳能电池中的金属有机框架纳米片”，为“化学科学2021年化学科学的进步与承诺”的开幕典礼，印度班加罗尔基督大学，2月2月，邀请了在英国Sheffield的小组讨论的成员，英国的“网络” - “网络学生”。（+2谈话）2024年5月，“用于同步能量收获和存储的金属有机纳米片”，Hopv - 杂种和有机光伏，西班牙瓦伦西亚。2023年7月，“指控运输的1D协调纳米线”，MC16 - 第16届国际材料化学会议，都柏林，爱尔兰。2023年6月，“固态染料敏化太阳能电池的协调聚合物”，243 Rd电化学学会（ECS）会议，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州波士顿，20122年11月11日，纳米结构的ccordination ccordination聚合物，用于高性能太阳能细胞的高性能太阳能电池'
（b）：Sasireka Rajendran，Gangadharan Muthukumaragurupandian，Kannan Ramesh，Vinoth Rathinam（2024）。初步筛选，隔离和识别
摘要食品，塑料，印刷墨水，药品，纺织品和纸业中最受欢迎的大多数物质是染料；它们通过可能是暂时或永久的机制赋予基板的颜色。由于无效的处理方法，染色操作每年产生200,000吨染料废水，特别是如果我们专注于纺织品行业。在释放的染料中发现的危险化学物质和其他重金属，因为废水对人，植物和其他生物有毒。人造偶氮染料在许多领域都使用，包括化妆品，纺织品和制药部门。由于这些染料对人有害，因此消除它们是必不可少的。使用基于微生物的染料降解可能是一种比使用常规技术更有效，更有前途的方法。要降解偶氮染料亚甲基蓝，目前的研究打算从纺织品废水污染的土壤中进行筛查和分离微生物菌株。进行了对孤立微生物的更多鉴定和表征。基于系统发育分析，观察到从受污染部位分离的菌株被鉴定为Marcescens。此外，还检查了分离的菌株染料脱色效率。基于结果，很明显，在动态条件下5小时的孵育时间时，菌株在5小时的孵化时间中表现出95％的脱色效率，
引用为：Sahadevan P，Kamal VK，Sasidharan A，Bagepally BS，Kumari D，PalA。
据估计，印度有超过50％的糖尿病患者仍未诊断[7，8]，或者不知道其糖尿病状况[9，10]。IDF 2021报告说，糖尿病总人群中未诊断糖尿病的患病率为53.1％，总计3940万人[2]。Claypool等。报告说，在印度15-50岁的15-50岁的人中有1.2％（95％的置信区间= 1.2至1.3％）没有诊断为DI abetes，而基于NFHS-4调查数据，基于NFHS-4调查数据，有42％（95％CI = 40.7至43.4％）的糖尿病水平高于葡萄糖水平的人不知道糖尿病水平。2021年，印度糖尿病的平均糖尿病相关费用的平均成本为美元（US $）114.4 [2]。目前DIA中的糖尿病支出估计为2021年101亿美元。预计到2045年将增加到150亿美元，这可能会给医疗保健系统带来重大负担[2]。这个问题进一步加剧了与糖尿病相关的死亡人数高的死亡人数，而印度在2021年死亡60万人，在世界上排名第三，仅次于Chi na和美国[2]。考虑到经济负担，仅糖尿病就耗尽了印度家庭平均收入的5％至25％[13]。这些发现强调了迫切需要增加努力，以识别和诊断有糖尿病风险的人，以改善结果并减轻印度疾病的整体负担。
如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。