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微生物学
法律规定的巴基斯坦高等教育委员会（HEC）为高等教育机构（HEI）提供指导，以与国家资格式框架（NQF）保持一致的高等教育水平。为了满足不断发展的学术趋势和市场需求，HEC与巴基斯坦科学院（PAS）合作，已修改了NQF 6和7的微生物学学位课程的课程标准。这些更新的标准与HEC的本科教育政策第1（2023年）和研究生教育政策（2023年）都具有一致性，从而确保了与国家优先事项并遵守国际基准。2。经过修订的微生物学学位课程，包括用于高级选修课的选项。提供这些课程的大学建议将其微生物学课程与这些更新的标准保持一致，这是最低要求。此外，各个部门必须根据规定的框架开发课程内容，以确保该计划满足国家和地方工业的需求。最终课程内容应尽早以电子方式提交给该办公室。修订课程的电子副本可在HEC的官方网站上找到。3。通过有效实施这些标准，HEC设想了一个未来，巴基斯坦在微生物学领域的毕业生在科学发现和技术创新方面表现出色，为全国和全球的社会进步做出了重大贡献。
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。
分子和医学微生物学，文学学士学位
微生物学是涉及细菌，酵母和其他真菌，藻类，原生动物和病毒的生物学分支。这些微生物本质上是普遍存在的，并且在农业，生物技术，生态学，医学和兽医科学等领域中起着至关重要的作用。微生物学领域有助于基本探究区域，例如生物化学，细胞生物学，进化，遗传学，分子生物学，发病机理和生理学。对微生物的同时遗传和生化分析的轻松和力量导致了分子生物学和分子遗传学的新学科的出现，并产生了新的生物技术产业。
附加信息：这是一个预先复制的，作者制作的文章的文章，被接受为FEMS微生物学的出版物Letters lockin
附加信息：这是一个预先复制的，作者制作的版本的文章，在同行评审后接受了FEMS微生物学的发表。唱片的乔安娜·韦兰（Joanna Verran）和其他人的版本，动手生物膜！在公民科学项目中利用公众观众在培养康普茶膜时评估产量变异性，FEMS微生物学信件，第370卷，2023年，FNAD073'''可在线获得：https：///doi.org/10.1093/10.1093/femsle/femsle/femsle/fnad073。
环境微生物学和生物技术
开发用于跟踪环境或工业污染的监测工具（水，食物）。这些工具基于培养方法，分子生物学工具和分析化学分析的结合，用于评估病毒，寄生虫，细菌或藻类及其相关特性及其相关特性，例如毒素生产或抗生素耐药性的发展，例如快速诊断工具，例如基于APTAMER的生物传感器，用于拟态或拟态性研究，以供拟态性研究，以抗性剂量识别量的侵害研究，以抑制侵蚀性研究的侵蚀性研究，以抑制侵蚀性研究的侵蚀性研究，以侵害侵蚀性研究。水资源和公共卫生流行病学的环境污染，例如用于病原体，例如北虫病毒，腺病毒或隐孢子虫对地表水或地下水中病原体在饮用水保护方面的命运和运输的评估；瓶装水行业污染的背景或紧急研究，由无人机辅助监测被蓝细菌污染的地表水资源，以评估藻类和毒素的动态
一种综合系统生物学策略，旨在支持不良结果途径的发展（AOPS）：辐射诱导的小头畸形的案例研究
不良结果途径（AOP）是评估与暴露于各种压力源（包括化学物质和环境污染物）相关的潜在风险的有用工具。他们提供了一个框架，以了解可能导致不良结果的不同生物事件之间的因果关系（AO）。但是，开发AOP是一项艰巨的任务，尤其是在确定构成它的分子启动事件（MIES）和关键事件（KES）方面。在这里，我们提出了一种系统生物学策略，该策略可以通过筛选公开可用的数据库，使用文本挖掘工具AOP-Helpfinder以及途径/网络分析来帮助开发AOP的开发。这种方法很容易使用，只需要研究压力源的名称和不利的结果。从中，它迅速确定了潜在的KE和文献，从而提供了有关KE之间联系的机械信息。该提出的方法应用于最近开发的AOP 441在辐射诱导的小头畸形上，从而确认已经存在的KE并确定了新的相关KES的识别，从而验证了该策略。总而言之，我们的系统生物学方法代表了简化不良结果途径的发展和丰富（AOP）的宝贵工具（AOPS），从而支持毒理学中的替代方法。
微生物学和分析测试我们的获奖服务
水质测试在各个行业至关重要，以确保安全和遵守健康标准。在化妆品行业中，高质量的水对于产品开发至关重要，因为污染物可以损害产品完整性和消费者的安全性。化妆品中使用的水的实验室测试涉及分析物理，化学和微生物参数，以检测杂质，例如重金属，细菌和有机化合物。这确保水符合严格的纯度标准，从而保护了化妆品产品的有效性和安全性。
生物学和医学中的人工智能，以及放射保护研究：耶路撒冷的观点
虽然AI广泛用于生物医学研究和医学实践，但其使用被限制为少数特定的实用领域，例如放射线学。研究人员和从业人员的研讨会的参与者（耶路撒冷，2月14日至15日，2023年2月14日至15日），旨在通过探索AI的进步，挑战和观点来建立整体景象，并为AI II应用程序提供新的文件。演示展示了大语言模型（LLM）在产生分子结构，预测蛋白质 - 配体相互作用以及促进AI发展的民主化方面的潜力。医疗决策中的道德问题也得到了解决。在生物学应用中，多词和临床数据的AI整合阐明了低剂量电离辐射的健康相关效果。贝叶斯潜在建模识别未观察到的变量之间的统计关联。医学应用突出了用于非侵入性诊断的液体活检方法，常规实验室测试以鉴定被忽视的疾病以及AI在口腔和颌面成像中的作用。可解释的AI和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类在博客文章中检测到了厌食症的行为。研讨会促进了知识共享，讨论，并强调了在放射保护研究中进一步发展AI的需求，以支持新兴的公共卫生问题。组织者计划继续作为年度活动继续该计划，促进协作并解决AI应用程序中的问题和观点，重点是低剂量辐射保护研究。参与辐射保护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家被邀请在下一个研讨会上探索AI在低剂量辐射研究中的实用性。