XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
Microbiology_2023.pdf
1.根据选择学分和学期的学分和学期系统的修订法规，实施了w.e.l 2023录取的纸质读数l.e.l 2023录取。按照上面的纸张阅读2，要求所有教学部门的负责人根据批准的法规以及部门理事会会议记录的副本提交修订后的教学大纲。3。按照上面的纸张，帕拉亚德（Palayad）Janaki Ammal校园的头部，Dept.O，生物技术与微生物学，生物技术和微生物学，提交了M.Sc Microbiology计划的计划和教学大纲，将在大学教学系W.E.F 2023录取中实施。4。部门理事会的论文读取的4个批准了上述计划和教学大纲M.Sc微生物学计划，该计划将在生物技术与微生物学系，Janaki Ammal校园，帕拉亚德博士W.E.F.2023 Andivessions。5。副校长，在详细考虑了问题和行使学术委员会的权力之后，根据第11（1）条授予了1996年坎努尔大学法案的第11（1）章，批准了Scherne＆Syllabus ot M，* Mictobiology＆* Mictobiology Progla，lrt and lrt，nle and lrt and octibed of the san7 and san7f in san7f and san7f in san7f in san7f in san7f in san7f in san7f in san7f in san7f in san7f in san7f中。 Janaki Amnle.L校园博士，帕拉亚德（Palayad），有2023年的Efflect ftom录取，并将其置于学术委员会。6.在生物技术与微生物学部实施的CBCSS下的修订计划和Syllabus OT M.Sc微生物学计划，帕拉亚德（Palayad）的Janaki Ammal校园（Dr.in）7。订单相应发出。
Blackman，Ryan T.
空间实验在技术上具有挑战性，但是天文学和星体化学研究的科学重要组成部分。国际空间站（ISS）是一个非常成功且持久的研究平台的太空实验的一个很好的例子，在过去的二十年中，它提供了大量的科学数据。但是，未来的太空平台为进行实验提供了新的机会，该实验有可能解决天体生物学和星体化学领域的关键主题。从这个角度来看，欧洲航天局（ESA）主题团队天文学和星体化学（带有更广泛的科学社区的反馈）确定了许多关键主题，并总结了2021年的“ ESA Scispace Scipace Science Community Community Community White Paper”《天体生物学和星体化学》。我们重点介绍了未来实验的开发和实施的建议，讨论原位测量，实验参数，暴露场景和轨道的类型，以及确定知识差距以及如何提高目前正在开发或高级计划阶段的未来太空曝光平台的科学利用。除了国际空间站外，这些平台还包括立方体和小萨特人，以及较大的平台，例如月球轨道门户。我们还为月球和火星上的原位实验提供了前景，并欢迎新的可能性支持搜索我们太阳系内外的系外行星和潜在的生物签名。
微生物取证和计算生物学
[19] Kunin，V.，Copeland，A.，Lapidus，A.，Mavromatis，K。，＆Hugenholtz，P。（2008）。宏基因组学的生物信息学指南。微生物学和分子生物学评论，72（4），557-578。[20] Jolley，K。A.，Chan，M。S.，＆Maiden，M.C。（2004）。MLSTDBNET分布的多洛克斯序列键入（MLST）数据库。BMC生物信息学，5（1），86。[21] Enright，M。C.和Spratt，B。G.（1999）。多焦点序列键入。微生物学的趋势，7（12），482-487。[22] Healy，M.，Huong，J.，Bittner，T.，Lising，M.，Frye，S.，Raza，S。，＆Woods，C。（2005）。通过自动重复序列的PCR键入微生物DNA。临床微生物学杂志，第43（1）期，199-207。[23] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2006）。多个基因座VNTR（串联重复的可变数量）分析。分子鉴定，系统学和原核生物的种群结构，83-104。[24] Van Belkum，A。（2007）。通过多焦点数量的串联重复分析（MLVA）来追踪细菌物种的分离株。病原体和疾病，49（1），22-27。[25] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2009）。多个基因座变量串联重复分析数。微生物的分子流行病学：方法和方案，141-158。[26] Fricke，W。F.，Rasko，D。A.和Ravel，J。（2009）。基因组学在鉴定，预测和预防生物学威胁中的作用。PLOS Biology，7（10），E1000217。[27] Wu，M。和Eisen，J。A.（2008）。95-100）。一种简单，快速且准确的系统基因推断方法。基因组生物学，9（10），R151。[28] Liu，B.，Gibbons，T.，Ghodsi，M。和Pop，M。（2010年12月）。隐式：元基因组序列的分类分析。生物信息学和生物医学（BIBM），2010年IEEE国际会议（pp。IEEE。 [29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。 门水平细菌系统发育标记数据库。 分子生物学与进化，30（6），1258-1262。 [30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J. A. （2014）。 系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。 peerj，2，e243。 [31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。 土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。 分子生态学，21（8），1816-1820。IEEE。[29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。门水平细菌系统发育标记数据库。分子生物学与进化，30（6），1258-1262。[30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J.A.（2014）。系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。peerj，2，e243。[31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。分子生态学，21（8），1816-1820。
生物学
摘要：III 期黑色素瘤的获批辅助治疗方案包括免疫检查点抑制剂 (ICI) 派姆单抗和纳武单抗，以及在存在 BRAF V600E/K 突变的情况下，达拉非尼与曲美替尼 (BRAFi/MEKi) 联合使用。本研究旨在描述瑞士伯尔尼大学医院癌症中心接受辅助治疗的黑色素瘤患者的处方模式以及复发率和毒性率。确定了 109 名有辅助治疗指征的患者。5 名 (4.6%) 有禁忌症，因此未建议任何辅助治疗，而 10 名患者 (9.2%) 拒绝治疗。91 名 (83.5%) 患者的 BRAF 状态已知。在 40 名 (36.7%) BRAF V600E/K 黑色素瘤患者中，18 名 (45.0%) 接受了帕博利珠单抗治疗，16 名 (40.0%) 接受了纳武单抗治疗，3 名 (7.5%) 接受了达拉非尼/曲美替尼治疗。在所有接受帕博利珠单抗和纳武单抗治疗的患者中，分别有 18.9% 和 16.7% 的患者报告了 3-4 级毒性。达拉非尼/曲美替尼未出现毒性。38% 的帕博利珠单抗治疗患者和 40.0% 的纳武单抗治疗患者复发。达拉非尼/曲美替尼未报告复发。处方模式表明患者明显倾向于辅助 ICI 治疗。
通过合成生物学和基因组工程增强噬菌体疗法
目前，噬菌体的抗菌和治疗效果有限，主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里，我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先，我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来，我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体，以递送抗菌“有效载荷”蛋白（例如序列特异性核酸酶）以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后，我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法，这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
微生物学教科书
Pravin Chandra Trivedi教授（b。1953年3月3日），博士学位，博士。（美国），F.L.S。 （伦敦），F.B.5。，F.P.5。 ！。 Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。（美国），F.L.S。（伦敦），F.B.5。，F.P.5。！。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G.生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。他是九个知名的学术机构的当选者。Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。