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蛇类物种的形态学和分子鉴定...
摘要 蛇类是一种独特的渔业产品，因为目测很难区分。只有准确鉴别，才能有效地保护它们。本研究旨在确定来自印度尼西亚巴纽旺宜和沙特阿拉伯吉赞的蛇类的形态和分子特征。形态学鉴定采用计数和形态测量分析，分子鉴定采用 COI 基因分析。本研究中采用形态学分析来识别蛇类，例如 S. tumbil（沙特阿拉伯吉赞）和 S. micropectoralis（印度尼西亚巴纽旺宜）。S. tumbil 在侧线和上尾鳍上没有深褐色斑点，而 S. micropectoralis 在这些部位有 6–9 个斑点。S. tumbil 体型较大，肠道为白色，背鳍棘更多，胸鳍可延伸至腹鳍。而 S. micropectoralis 则不同，它的体型较小，肠道呈黑色，背鳍棘少，胸鳍距离腹鳍较远。分子鉴定显示，来自 Jizan 的样品 100% 为 S. tumbil，来自 Banyuwangi 的样品 99.84% 为 S. micropectoralis。形态学和分子特征可结合起来进行蛇类鉴定，以避免在今后的研究中出现错误鉴定。关键词：爪哇海，分子，形态学，蛇类，红海引言蛇类是除了 Harpadon、Synodus 和 Trachinocephalus 之外的 Synodontidae 科的一个属[1]。这种鱼可以在印度-西太平洋大陆架找到[2]。蛇类身体形态细长圆形，头部形状像蜥蜴[3–4]。由于价格便宜、味道好，蛇鲹被广泛食用[5]。即使在伊朗或马来西亚等其他国家，蛇鲹也被制成鱼糜食用[6]。蛇鲹不仅可用于食用，还可用于食品和制药行业[7]。与保护相关的研究对于了解蛇鲹的生物多样性和保护它们免受人类活动的威胁非常重要。在沙特阿拉伯，过去二十年里，红海沿岸水域的蛇鲹年均捕捞量为 172.45±31.6 吨，并开始出现过度开发
如何引用本文：Nesindande，A.R.-M。，Saurombe，M.D。和R.M. Joseph，R.M。 （2024）。由于数字技术
第四次工业革命（4IR）由整合了数字，物理和生物学世界的技术（Philbeck＆Davis，2019年）。诸如机器学习，机器人过程自动化（RPA）和人工智能（AI）等技术正在改变工作的结构和生产力。此类技术还在工作场所锻造新的行业和经验（Skilton＆Hovsepian，2017年）。随着技术的进步，技术创新的力量将为高技能的员工提供更多的机会，为他们准备明天的工作（世界经济论坛，2020年）。为了适当地帮助员工浏览数字时代，组织将需要评估或修改其就业政策和工作条件以实现数字化（Salento，2018年）。
生物修复策略，用于利用微生物的力量的土壤和水污染策略Saurabh Sanjay Joshi博士1，Pramod Keshavrao Jadha先生
环境问题（例如土壤和水污染）很常见，是由工业过程和农业实践等人类活动引起的。这些污染物包括多种化学污染物，例如农药，重金属，含氯化溶剂的农药，多环芳烃（PAHS）以及新发展的污染物，例如微塑料和药品。由于这种污染物对人类健康，生态完整性和社会经济福利的有害影响，需要紧急补救行动。利用微生物的先天代谢能力将污染物转化为安全的代谢产物，生物修复已成为缓解污染的一种令人信服的持久方法。本研究对旨在应对土壤污染的生物修复策略进行了彻底的检查，重点是微生物群落之间的复杂相互作用，环境因素和补救效果。
Saurabh Ranjan-心理学 - 佛罗里达大学
您应该参加每堂课。本课程中课堂上课和化妆考试，作业和其他工作的要求与可以在以下网址找到的大学政策是一致的：尽管将发布演讲幻灯片，但是将花费大量上课时间来讨论。可能会在课堂上进行暂定时间表和作业的更改，如果是的，则将反映在画布中。如果您错过了缺少课程的任何信息，则有责任从同学那里获得。请意识到，如果您出于任何原因错过上课，那么（1）在截止日期之前完成和提交作业仍然是您的责任，并且（2）获取您错过了另一个学生的笔记，作业和公告。
教育背景：Saurabh Shah 博士，教授（计算机科学……
他在国际著名会议上发表过许多论文，还担任过国际期刊/会议的审稿人。他在国际著名同行评审期刊和会议上发表了 20 多篇研究论文。他在研讨会/讲习班上发表过多次演讲，包括 GUJCOST 赞助的讲习班、国家和国际会议。他的主要研究领域是医学图像分析、数据分析、机器学习、模式识别和计算机视觉。
简历 Saurabh Pal 博士
简历 Saurabh Pal 博士 教授兼计算机应用系主任，VBS Purvanchal 大学，Jaunpur -UP 电子邮件：drsaurabhpal@yahoo.co.in 手机：9044487708 教学经历： • 21 年教学和 19 年研究经验。 现任职务： • 自 2018 年 1 月 1 日起担任教授。 教育资格： • 阿拉哈巴德大学理学硕士（计算机科学），获得 70% 分数。（1996 年）。 • 法扎巴德 RML Awadh 大学理学学士（物理、数学），获得 83% 分数。（1994 年）。 • UP 委员会中级，获得 70% 分数。（1991 年） • UP 委员会高中，获得 75% 分数。 （1989）博士学位：• 法扎巴德 RML Awadh 大学博士学位（2002）。博士学位题目：• 某些排队模型及其在计算机和电信中的应用研究。研究领域：• 机器学习、数据挖掘 教授课程：• C 编程、基于计算机的数值和统计技术、离散数学。博士学位。获奖：02 • Ritu Aggrawal (2021)：“基于各种参数的教育数据挖掘以预测学生表现” • Vikas Chaurasia (2022)：“一种诊断疾病的数据挖掘方法” 出版的书籍 • “系统分析与设计”，UPRTOU 自学材料，阿拉哈巴德 (2017) • “कं यूटर व ानं भाग - 1”，Sahitya Bhawan，阿格拉 (2017)
引用本文：Fabio Boniolo、Emilio Dorigatti、Alexander J. Ohnmacht、Dieter Saur、Benjamin Schubert 和 Michael P. Menden (2021) 人工智能在早期药物发现中实现精准医疗，药物发现专家意见，16:9，991-1007，DOI：10.1080/17460441.2021.1918096
摘要简介：精准医疗是根据环境因素、生活方式和患者的分子特征治疗疾病的概念。这种方法已被发现可以提高临床试验的成功率并加快药物审批。然而，目前精准医疗在早期药物发现中的应用仅使用少数分子生物标记物来做出决策，而诊所则准备在不久的将来捕捉患者的完整分子图景。这种深度多组学表征需要新的分析策略来确定合适的治疗方案，我们设想人工智能将率先实现这一目标。涵盖的领域：在这篇综述中，作者讨论了精准医疗中药物发现的现状，并提出了我们对人工智能将如何影响生物标记物发现和药物设计的看法。专家意见：精准医疗有望彻底改变现代医学；然而，其传统形式只关注少数生物标记物，因此无法充分利用分子图景的全部力量。为了了解如何根据患者分子特征的异质性定制药物开发，人工智能算法是精准医疗的下一个前沿，并将实现完全个性化的药物设计方法，并最终影响临床实践。