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生物信息学学士学位课程的课程
§1的标题，依恋和语言对本特定教育的课程，科学与生命科学学院的所有学士，商业和硕士课程也有一个共同的课程。PC。生物信息学学士学位学士学位学士学位课程导致了生物信息学中名为BSC的生物信息学学士学位。英语：科学学士学位（BSC）在生物信息学中。PC。2隶属关系该计划属于生物学领域的研究委员会，学生有权对本研究委员会进行投票和资格。生物信息学学士学位课程授予申请人在完成学士学位后的三年内录取申请人的申请人（参见访问命令§23（1））。PC。3审查兵团以下审查兵团用于本科计划的组成部分：•生物学审查兵团。PC。4语言教育语言是丹麦语。
癌症干细胞和与肿瘤相关的巨噬细胞作为肿瘤进展的伴侣：串扰和晚期生物信息学工具的机制，以剖析其表型和相互作用
癌症干细胞（CSC）是肿瘤质量中的一个小子集，这显着促进了癌症的进展，通过各种致癌途径的失调，促进肿瘤生长，化学抗性和转移形成。CSC的侵略性行为由几种细胞内信号通路，例如Wnt，NF-KAPPA-B，Notch，HydgeHog，Jak-Stat，Pi3K/Akt1/MTOR，TGF/TGF/TGF/SMAD，PPAR，PPAR，PPAR和MAPK激酶，以及诸如外胞外小叶等信号，以及诸如外胞外叶子，以及分类的cy虫，以及分类的分解。趋化因子，促血管生成和生长因子，最终调节CSC表型。在这种情况下，肿瘤微环境（TME）是建立允许性肿瘤生态位的关键参与者，其中CSC与各种免疫细胞进行复杂的通信。“致癌”免疫细胞主要由B和T淋巴细胞，NK细胞和树突状细胞表示。在免疫细胞中，巨噬细胞由于其不同的亚群而表现出更塑性和适应性的表型，其特征在于免疫抑制和炎症表型。Speci fi cally, tumor-associated macrophages (TAMs) create an immunosuppressive milieu through the production of a plethora of paracrine factors (IL-6, IL-12, TNF-alpha, TGF-beta, CCL1, CCL18) promoting the acquisition by CSCs of a stem-like, invasive and metastatic phenotype.tams已经证明了通过直接配体/受体（例如CD90/CD11b，Lsectin/btn3a3，epha4/ephrin）相互作用与CSC进行通信的能力。另一方面，CSC表现出其影响免疫细胞的能力，创造了有利的微环境，以实现癌症的进展。如今，有趣的是，CSC和TME的双向影响会导致表观遗传重编程，从而维持恶性转化。
慢性疼痛对脊髓损伤患者的影响的综合生物信息学分析
脊髓损伤（SCI）是中枢神经系统（CNS）的严重全身状况，导致运动，感觉和自主性障碍显着（Tansley等，2022; Wang等，2022）。根据一项统计研究，截至2019年，SCI的主要原因是跌倒和道路伤害（Quadri等，2018）。损伤可以分为两类：初级和次要（Yang等，2020）。前者是绳索的机械损伤，而后者是细胞和对主要损伤的生物反应的结果。继发性损伤通常涉及免疫系统，神经系统，血管系统和其他系统，包括出血，缺血，氧化应激，炎症反应，神经细胞死亡，脱髓鞘和疤痕形成（Hu等，2023）。主要的伤害机制可以大致分类如下：（a）冲击加持续压缩； （b）仅影响； （c）分心； （d）促进/横切（Sterner and Sterner，2023）。虽然继发损伤可以分为立即，急性，中间和慢性相。最初事件后立即开始受伤的直接阶段，并持续约2小时。急性相的特征是损伤的直接后果，包括创伤性轴突破裂，快速神经和神经胶质细胞死亡以及脊柱休克。在SCI后2到6周之间发生的中间相的特征是星形胶质疤痕的持续成熟，轴突再生新芽的形成以及囊肿和Syrinxes的发展。随后，慢性阶段在初次损伤后6个月开始，并坚持不懈地持续存在。已经提出了用于管理SCI的各种治疗选择，例如水凝胶，3D打印，干细胞和细胞外囊泡（EV）血管。然而，由于轴突生长的降低，内源性细胞的不良修复以及损伤部位的抑制分子的存在，挑战仍然存在于治疗后（Liu等人，2021年）。患有SCI的人通常会面临继发性身体和心理并发症，包括增加抑郁症，焦虑症和生活质量降低（Hearn and Cross，2020年）。慢性疼痛被定义为疼痛连续或间歇性地持续3个月或更长时间（Treede等，2019）。由美国疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项研究表明，慢性疼痛的患病率在11％至40％之间，估计点的患病率为20.4％。慢性疼痛被分为伤害性，神经性，致病性，混合和癌症疼痛，都导致患者不适。慢性痛苦的社会和个人影响至关重要，这对社会有很大的财务负担。此外，慢性疼痛的患者经常与周围神经系统和中枢神经系统的疾病特异性改变有关，以及生活质量的降低。因此，必须治疗慢性疼痛患者。研究强调了治疗慢性疼痛的重要性，这受到身体，心理和社会因素的影响，例如年龄，性别，种族，生活方式，行为，它会损害个人的工作能力，引起财务影响，以动态方式影响生物学过程，包括外围和中心敏化，新的神经联系的形成以及病理学特定的脑部改变（Cohen等，2021）。
UKMFC 提出的第 1 版生物信息学流程设计
本次竞赛旨在识别故意生产和/或释放生物有机体的特征。技术方法有可能识别样本中的生物体是否具有实验室传代/生长的表型证据（例如在表观遗传学、转录组学、蛋白质组学水平上）。先前的研究强调了这种分析技术在调查生物材料滥用方面的潜力（1、2）。为了识别可靠的特征，供应商应考虑使用环境菌株（即之前很少或没有实验室培养的菌株）进行传代实验。预计在实验室传代实验中，经过相对较少的培养“代”后（即在反复传代不到 10 次后出现）即可识别出特征。
BS（生物信息学）的优点列表
下面给出的是在“ BS生物信息学”计划中被录取的候选人。建议这些候选人从招生办公室收集临时要约信，或从CUI入学网站下载http://admissions.comsats.edu.pk。
YücelYeni，M.D。，ph。 D.
•在生物化学和分子医学系中积极教授LL级别； •监督本科生和研究生以及博士后研究员，为他们的学术和科学培训做出了贡献； •制定并维护生物信息学领域的积极和生产研究计划，并从联邦赠款机构获得独立资金； •建立一个当地合作的网络，尤其是在CHUSJ，更广泛地在UDEM网络和蒙特利尔科学界以及国家和国际级别的网络； •通过参加各种委员会和工作组，为生物化学和分子医学系，医学学院以及CRA-CHUSJ的学术生活做出了贡献，从而增强了机构的参与； •通过会议，发表科学论文，大规模科学事件的组织等，积极促进学科的促进。
ABCG2 预测肺癌预后并与免疫浸润相关：一项生物信息学研究
表达(图5A)。结果显示肺癌患者中ABCG2表达与巨噬细胞、未成熟树突状细胞(iDC)、肥大细胞呈正相关。进一步分析显示ABCG2表达与巨噬细胞(r=0.322,p<0.001)、iDC浸润(r=0.391,p<0.001)、肥大细胞(r=0.373,p<0.001)水平呈显著正相关(图5B-D)。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
打破Metabarcoding中的生物信息学瓶颈
fi g u r e 2多价协议的品种。仅通过组合在此处可视化的双向品种来可视化仅可视化双向算法协议，三向和四向算法协议测试也可以进行。（a）分配和聚类算法之间的协议。显示了三个群集，其中每个等级的组件ASV的比例分配给每个分类单元，而大型蓝色圆圈中的分类学分配代表了所有组件ASV收到的分类。例如，cluster1包含三个ASV，均分配给了节肢动物和玛拉科斯特拉卡类，但它们被分配给不同的顺序（decapoda和euphausiaceae）。因此，一种保守的方法是将群集分配给Malacostraca级，但在较低的排名中将其分配得不明。（b）聚类算法之间的一致性。显示了两个替代聚类输出（红色和蓝色椭圆形，包含由黑条表示的ASV）。例如，蓝色cluster1包含两个红色簇，每个簇包含三个和四个ASV。在这种情况下，聚类算法之间的一致性和分歧提供了其他信息，以询问特定感兴趣的特定簇之间的内部结构或潜在关系。（c）分配方法之间的协议。显示了两个ASV，每个ASV都从IDTAXA和BLAST接收分配。ASV1在较低的等级（家庭和属）中获得不同的作业，而ASV2在所有等级中都从两种算法中接收相同的作业。因此，一种保守的方法将把ASV1分配给Charchariniformes的订单，但在较低的等级中将其分配给了。