过程,程序和培训•在整个生命周期中保护产品和服务的过程•识别(包括使用基于智能的商业商业贸易,以发现和映射供应商网络),评估,处理和监视供应链风险•SCRM培训
作为一家战略增长型公司,Tiller-Hewitt 与 Archbold 的运营和临床团队合作,发现或创建最佳实践,以优化准入和转诊流程。这些绩效改进工作对于 Archbold 的差异化至关重要,因为它为供应商和患者提供了阻力最小的服务途径。
将多能干细胞引入疾病建模领域,为在培养皿中研究和揭示疾病机制提供了大量机会。这一有希望的途径还被用于模拟马凡氏综合征,这是一种影响多种器官系统的疾病,包括骨骼和心血管系统。马凡氏综合征是由 FBN1 的致病变异引起的,FBN1 是编码细胞外基质蛋白 fi brillin-1 的基因,该蛋白聚集成微纤维。该疾病在患者中表现出多种临床表现,显示出基因型-表型相关性较差。到目前为止,已经建立并报告了 52 种不同的马凡氏综合征人类多能干细胞系。这些干细胞已被用于体外模拟主动脉病、骨骼异常和心肌病。这些模型能够重现患者中也观察到的疾病的主要特征。使用多能干细胞将有助于揭示疾病机制并确定马凡氏综合征的新治疗策略。
AICI 平台利用来自多个来源(社交、搜索、调查等)的数据,并应用先进的 AI 和数据挖掘算法来发现预测性和规范性见解。最重要的是,这些智能解决方案使 AI 可操作化,并将其价值扩展到市场研究和客户洞察群体之外。
机器学习(ML)已成为分析体育各个方面(包括奥运会)的强大工具。ML算法可以在大型数据集中发现隐藏的模式和趋势,从而为运动员绩效,团队策略和整体奥运会趋势提供宝贵的见解。预测奖牌计数准确地预测了一个国家可能在未来的奥运会中获胜的奖牌数量。使用ML算法分析运动员性能可以分析运动员的年龄,身高,体重,训练记录和以前的表现等因素,以识别模式并预测其在未来竞争中的潜在表现。使用ML了解奥林匹克趋势可用于分析历史数据,以确定奥运会参与,奖牌分配以及随着时间的推移运动和事件的演变的趋势。使用ML算法揭示隐藏的见解可以发现奥林匹克数据中隐藏的模式和相关性,这些模式可能不会通过传统的分析方法显而易见,从而导致对奥运会的新见解和理解。
LPS-1 LM:通过确定行星体形成和分化的方式和时间,描述月球和火星上记录的内太阳系撞击年表,以及描述月球和火星上记录的内太阳系撞击率随时间的变化,揭示太阳系起源和早期历史的记录。
在里维埃拉,来自世界各地的领先生命科学和数字健康公司齐聚一堂,为有需要的人寻找尖端解决方案。我们提供干湿实验室、研究工作室和测试空间以及其他一流的设施和支持服务,以帮助今天的想法打造更美好的明天。
在RSM上,我们提供了最先进的法医技术解决方案,以帮助组织应对复杂的挑战,减轻风险并发现关键见解,同时最大程度地减少对客户业务的中断。我们的经验丰富的专业人士团队将深入的调查技能与先进技术结合在一起,提供满足您特定需求的全面有效解决方案。
聚糖在细胞信号传导和功能中起关键作用。与蛋白质不同,聚糖结构不是从基因模板中,而是许多基因的一致活性,使它们在历史上挑战研究。在这里,我们提出了一种利用合并的CRISPR屏幕和凝集素微阵列来揭示和表征细胞表面糖基化调节剂的策略。我们应用了这种方法来研究高甘露糖糖的调节 - 所有天冬酰胺(n)连接 - 聚糖的起始结构。我们使用CRISPR屏幕揭示了控制高甘露糖表面水平的基因的扩展网络,然后是凝集素微阵列,以完全测量精选调节剂对全球糖基化的复杂作用。通过此,我们阐明了两个新型的高甘露糖调节剂-TM9SF3和CCC复合物如何通过调节高尔基形态和功能来控制复合物N-糖基化。值得注意的是,这种方法使我们能够深入审问高尔基功能,并揭示与高尔基形态的类似破坏可以导致巨大不同的糖基化结果。总的来说,这项工作展示了一种可系统地剖析糖基化的调节网络的可推广方法。
风能爱尔兰的年度会议是可再生能源行业日历中最重要的日期。在两天的时间里,代表爱尔兰领先的能源公司的可再生能源,政策和发电公司从事可再生能源,政策和发电公司的工作将聚集,以计划我们行业的未来并发现新的商机。