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蒙特雷科技大学 2025 年战略计划
由于 2020 年的不利环境，也恰逢该计划的设计，我认为有必要专门留出空间来感谢医院和校园里的医护人员，他们为应对疫情和保护我们亲人的健康和生命做出了贡献。感谢我们的老师们，感谢他们的奉献和坚韧，他们迅速适应并确保了学术的连续性；感谢我们所有机构的员工，感谢他们表现出的动力，让我们能够继续对我们的学生和我们的国家产生积极影响。
CRISPR技术在植物基因组编辑中的应用
新型基因编辑技术中使用的核酸酶主要有四类，分别是：巨核酸酶、锌指核酸酶（ZFN）；转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN)；以及成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 相关 (Cas) (Gaj 等人，2016)。巨核酸酶是一种在特定区域切割 DNA 的内切核酸酶，可识别大于 12 bp（碱基对）的序列。 LAGLIDADG 巨核酸酶家族包含 I-CreI 和 I-SceI，它们是第一种用于基因编辑的酶。由于只有少数氨基酸残基与核苷酸接触，这些酶被设计用于在特定位点切割基因（Paques；Duchateau，2007）。此外，ZFN 是一种人工酶，也是最早用于诱导植物靶向突变的酶之一。这些酶是由锌指型结构域和限制性酶 Fok I 的结构域融合产生的。与基因编辑中使用的其他核酸酶一样，ZFN 会在需要修复的 DNA 特定位置插入双链断裂 (DSB)，并且由于修复机制中的故障，可能会出现突变 (Carroll, 2011)。使用该系统的主要问题是这种酶的高毒性，以及它会产生许多脱靶效应（Cornu et al., 2008; Ramirez et al., 2008），这会损害不应改变功能的基因的功能（Zhang et al., 2015）。随着版本的合并
CRISPR技术在植物基因组编辑中的应用
这种情况在 8 年前开始发生变化，当时马克斯普朗克感染生物学研究所所长 Emmanuelle Charpentier 和加州大学生物化学家 Jennifer A. Doudna 在《科学》杂志上发表了一篇开创性的文章，题为《可编程双 RNA 引导的 DNA 内切酶在适应性细菌免疫中的作用》，文中描述了短而重复的回文序列如何规律地聚集和间隔开来，为细菌和古菌提供针对病毒和质粒的适应性免疫，并表明此类细菌/古菌使用 CRISPR RNA 来引导入侵核酸的裂解。从那时起，基因工程领域进入了一个全新的革命性阶段，可以使用基于 CRISPR/Cas 的系统和可编程 RNA，从而让几乎任何分子生物学实验室的科学家能够改变或编辑（这个术语已经更为常见）真核细胞基因组中的特定序列。因此，利用这些“分子剪刀”，就可以“切割” DNA 的特定部分，从而导致细胞产生或不产生某些蛋白质。由于这一发现，夏庞蒂埃和杜德纳获得了2020年诺贝尔化学奖。
采用 PITSCO TETRIX PRIME 和 MYRIO 技术设计自平衡机器人的模糊 PID 控制器
1.3.2.空间................................................................................................................................ 2
基因编辑技术（CRISPR）
一旦间隔物被纳入，病毒再次攻击，CRISPR 的一部分就会转录并加工成 CRISPR-RNA 或“crRNA”。 CRISPR核苷酸序列作为模板产生互补的单链RNA序列。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
门户克隆技术
Gateway克隆技术基于保守和定向的重组系统，该系统允许在不同的克隆向量之间传递DNA片段，从而保持阅读网格，而无需核苷酸或损失。使用这种技术，不再需要使用限制性核酸内切酶（消除使用限制酶固有的任何限制）和DNA连接酶[1]。与传统的克隆方法相比，这项技术更快，更高效且便宜。此技术使您可以获得极高的克隆效率（大于90％）[2]。该技术是蛋白质合成和功能分析的极好克隆方法[3]。通过两种反应，BP和LR反应，使用了Gateway克隆机制（在ATTP和ATTB，ATTL和ATTR之间）利用gateway的克隆机制。为了发生BP反应，我们首先在包括ATTB序列的引物对[1.3]（供体载体包括ATTP位置[1]）的帮助下放大了感兴趣的基因。包括ATTB位置的PCR产品与包括ATTP位置的供体矢量相结合，从而形成了输入克隆[1]。ATTB和ATTP位置之间的这种整合反应在于该反应的起源，这引起了含有attl两侧的感兴趣基因的入口克隆（由ATTB和ATTP的重组组成）[1]。LR反应是进入克隆ATTL位置与目标向量的ATTT位置之间的重组反应，导致表达克隆[3]。从BP反应获得的输入克隆包括ATTL位置，目标向量构建以包括ATTR [1]位置。LR反应旨在将感兴趣的基因转移到目标载体，因此输入克隆与适当的目标矢量和LR克隆酶混合。这些地方之间的重组产生了两个分子[2]，其中一个包含感兴趣的DNA段，另一个分子是一个副产品，其中包含CCDB基因，该基因与大肠杆菌DNA干扰了它的生长，以阻止其生长[3]。 CCDB。该基因对该技术非常重要，因为它可以防止大肠杆菌生长，从而允许进行负面选择。也就是说，在这两种反应中重组后，我们将拥有一种产品（将具有CCDB基因所在的感兴趣的基因）和副产品（将具有感兴趣基因所在的CCDB基因），因此，当选择的菌落将在其中包含一个具有利益的载体的菌落时，可以更轻松地（将其更容易）（可以选择一个是表达和表达的基因）使网关克隆技术成为高性能克隆技术的因素）。要获得包含CCDB基因的载体和传播向量，我们必须求助于e.coli db3.1 striber，该基因在Girase DNA中具有突变（gyra462），使其对该基因的致命作用具有抗性[3]。将感兴趣的基因或DNA片段克隆在输入克隆中后，我们可以将其转移到各种目的地向量，从表达蛋白到大肠杆菌细胞，酵母，昆虫，哺乳动物之间[4]。该方法的一些主要应用是这样的事实，即它允许输入向量向他人的亚克隆，基于攻城特异性重组，允许每个亚键反应以维持适当的阅读网格，速度和易于次数。
