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主题基因工程的教学指南
基因表达的空间和时间模式的定义。 div>北部方法。 div>基因表达的全局分析。 div><用显微镜划分。 div>ADNC（RNASEQ）的质量测序。 div>基因表达产物的位置。原位杂交技术。 div>证人基因。 div>确定基因空间表达模式和蛋白质下位置的构造。 div>调节序列位置的方法。 div>凝胶延迟。 div>脚印与DNASA I.染色质的免疫沉淀（CHIP）。 div>组合技术用于分析基因组级别的调节序列：芯片芯片和芯片序列。 div>蛋白质之间物理相互作用的演示。 div>主题8：转基因和诱变 div>
哪个人可以更好地预测，比较不同的GDP ...
本文的目的是使用巴西数据实施，比较和验证各种GDP预测技术，重点是确定本季度任何地方的精确预测的可扩展策略。我们分析了GDP预测文献的演变，从动态因素（DFM）到现代机器学习和重复出现的神经网络。为了评估每种方法的预测能力，我们使用一步和多个步骤的方法生成51个预测年份，此外，我们使用常规回归神经网络（RGNN）来平衡不规则的边缘数据。我们的分析表明，虽然更深的重复神经网络（例如LSTM）在多个预测中执行可靠的性能，但它们的总体性能不高于更简单的模型，例如MIDAS和梯度增强。此外，Lasso和Adalasso技术的应用在Nowcasting的背景下强调了它们的稳健性。这些发现表明，传统的经济模型和机器学习技术继续是GDP Nowcast的强大和有效的工具，深入学习方法需要更多的改进和更大的测试集，以便在这一领域充分发挥其潜力。
特定恐惧症的神经图像
摘要多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理学和神经生物学。这项研究对有关神经影像和特定恐惧症的文献进行了系统的综述。审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。根据各种图像技术，讨论了杏仁核，岛状和扣带皮质的作用。这些大脑区域是理解该疾病责任的基础。尽管该领域的研究正在发展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经图像，皮层。摘要评估研究心理疾病神经生物学的成像方法和实践的研究，例如焦虑症和特定恐惧症，该疾病的亚型。文献综述了与使用互补考试有关特定恐惧症的主题，包括PET，磁共振成像，SPECT，MRI和DIPT。研究强调了结论中的局限性，表明结果尚未确定。虽然目前的研究融合了其结果，但对特异性恐惧症患者的岛菌，杏仁核，皮层和额叶区域的更大激活的评估却得到了很好的确定。关键字：神经生物学，焦虑，特定恐惧症，神经影像学，皮层。这个工作室对神经膜和特定恐惧症trasdors进行了系统评价。总结多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理和神经生物学。 div>审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。 div>通过各种图像技术分析了杏仁核，绝缘体和螺丝皮层的功能。 div>大脑的这些领域对于了解该疾病的责任至关重要。 div>尽管该领域的研究进展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。 div>关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经膜，皮质。 div>
胎儿手术：未来的进步，挑战和观点 div>
近年来，医疗技术的进步允许开发以前认为不可想象的手术技术。 div>引入最小侵入性手术（例如胎儿镜检查）改变了某些产前疾病的治疗范例。 div>这些技术允许外科医生，干预母亲和胎儿并发症风险较小，并减少恢复时间。 div>在胎儿手术中最突出的里程碑之一是脊柱裂的治疗。 div>在最近的一项研究1中，与仅接受产后治疗的人相比，在子宫手术中接受治疗的胎儿在流动性和生活质量方面具有更好的结果。 div>这些进步强调了早期干预的重要性，这促进了寻找更精确的诊断和跨培养计划
BoletínNº952
不必要的基因组在当前的遗传和下一个遗传修饰技术中发现了新的第三世界网络研究GM-Techniques经典遗传工程和新的基因组编辑技术，尤其是CRISPR/CAS技术，增加了修改生物体遗传材料的可能性。 div>安全性的正当关注点是由于不必要的遗传修饰而引起的，这些修饰已被告知作为此类技术的副作用。 div>最近的一篇文章系统地回顾了科学文献，以搜索研究了经过修饰植物中不必要的基因组改变的研究。 div>显示了这种技术对宿主基因组的多种影响，范围从小核苷酸多态性（当基因组序列中的单个核苷酸（腺嘌呤，时间素，胞嘧啶或鸟嘌呤）中发生的DNA序列的变化发生在基因组序列中的特殊性变化，至少是1％的基因上的特殊变化） div>还揭示了所检查的出版物中有关实验设计的详细信息。 div>由于不需要的结果与用于研究DNA序列改变的分析方法直接相关，因此由于缺乏特定的测试，大多数文章可能会低估这些效果。 div>
文学的系统评价 - ISSN：2806-5905
总结大学辍学的预测对于提高保留和学术成就至关重要。 div>本研究旨在通过对现有文献的系统审查来评估机器学习（ML）技术在学生辍学的预测中的有效性。 div>采用了基于棱镜方法论的探索方法和文献分析。 div>定义了研究问题，在学术数据库（IEEE Xplore，Scopus，Science，Scielo，Scielo）中寻求相关文件，在包含和排除标准后选择了主要研究，并提取了摘要的相关数据。 div>研究映射允许对研究场景有结构化的理解。 div>审查确定，高级ML技术（例如深度学习和混合模型）在预测学生辍学的效率上很高，细节可达到96％。 div>集合学习和各种算法等技术也表现出很高的有效性，证明了它们管理学生数据复杂性的能力。 div>学术和人口统计学因素是ML模型中最常见的主要预测因素。 div>在复杂的准确性和管理方面，高级ML模型超过了传统方法。 div>但是，研究质量的变异性以及方法缺乏标准化表明，需要更加多样化和标准化的未来研究以更好地概括研究结果。 div>
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
人类进步下的生物伦理与法律
摘要：本文分析了生物伦理学和法律在当前改善基因型和大脑技术发展中的作用。近年来，随着CRISPR/Cas9技术的发展，人们可以通过操纵自己的体细胞来改善自己的遗传状况。然而，理论兴趣更多地集中在生殖系上，因为与前者不同——前者会随着死亡而消失——它有能力影响后代的基因组。同样，借助新的 BCI 技术，个人可以将自己的大脑连接到 AI，以刺激和增强某些大脑区域。然而，无论从生物伦理学还是法律的角度来看，似乎都可以推断出普遍禁止改善干预。有什么合理论据支持这项禁令？人体是否是个人无法享有的商品？这是否是对意志自主权的不合理限制？
Paulista州立大学Paulista州立大学
一般目标：通过为学生提供生物技术的基本知识，还涉及生物化学概念和先进的生物分子分析技术，以便研究生研究生可以获得可用于农业企业的生物技术工具的概述，尤其是在动物和工厂生产的各种领域中。具体目标：旨在使学生熟悉生物技术的基本概念及其在各个知识领域，尤其是在农业科学和农业综合企业中的表现。生物化学主题将在生物分子的结构，性质和合成以及对这些生物分子和其他生物学相关化合物的鉴定和分析上解决。这些内容将通过生物技术工具来补贴学生集成，这些工具可用于与农业综合企业有关的研究领域。诸如生物安全和生物伦理等主题也将被中止，作为课堂上要讨论的主题。