简介:生物科学涵盖了一个研究生命和生物,它们的相互作用和过程的广泛研究领域。遗传学是生物科学中的主要领域之一,研究遗传,基因以及如何世代传播的特征。该领域对于理解各个领域,包括生物技术,医学,生态学和进化是基础。目标:这项研究的目的是探索遗传学的基本原理及其在生物科学中的影响。了解遗传物质(DNA/RNA)的结构和功能。分析遗传遗传及其定律的原理。回顾遗传研究中使用的现代工具和技术。方法论:采用的方法包括一种定性方法,对遗传学领域的科学文章,书籍和最新出版物进行了书目审查。经典作品已经进行了分析,例如Gregor Mendel的实验,以及使用DNA测序和基因组版等技术(CRISPR)的当代研究(CRISPR)。此外,文献在测序技术方面显示出很大的进步,这些技术允许基因组的完整映射和遗传版本,这为遗传疾病疗法打开了新的可能性。最近的研究还讨论了与这些技术使用有关的道德问题。结果:结果表明,了解遗传学对于医学上实际应用的发展至关重要,例如遗传性疾病的基因疗法和农业中的基因疗法,并创造了基因修饰的作物。遗传编辑技术(例如CRISPR)已被证明是精确的DNA操纵的强大工具。结论:生物科学中遗传学的研究为生命及其复杂性提供了宝贵的见解。随着这一领域的持续发展,道德和社会含义是要考虑的重要主题。遗传知识不仅增强了我们对生物学的理解,而且还提供了面对健康和可持续性挑战的工具。
1 Leloir Instit,布宜诺斯艾利斯 - 国际科学与技术研究理事会(CONICET),布宜诺斯艾利斯C1405BWE,阿根廷2生理学,分子生物学和神经科学研究所(Ifibyne-uba-uba-conicet)(ifibyne-uba-conicet)(ifibyne-buba-conicet)和天然科学的科学杂志,生物学和分子生理学,生物学教师,生物菲尔德大学,比尔 - 菲尔德大学33615,德国4分子生物学系,麦克斯·普朗克生物学研究所,蒂宾根72076,德国72076,德国5分子和细胞生物学研究所(CSIC-POLITECEA)(CSIC-POLITECEA),SPIELITEA GRUTIONEA 4660222222222222222.大学,UMEA SE-901 87,瑞典
EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6:00EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6:00
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卡廷加生物群系是仅存在于巴西的生物群系,面积广阔但保护程度较低。伊纳蒙斯地区 (RI) 与塞阿拉州的其他地区一样,位于该生物群系中,其气候属半干旱气候,特点是长期少降水。这一条件是该地区生物群落发展出独特适应性的基础。另一方面,它也是半干旱地区造成的环境脆弱性之源,再加上人类活动的影响,使罗德里格斯成为塞阿拉州三个极易受到荒漠化影响的核心区之一。缓解这种环境恶化必须涉及保护栖息在卡廷加的热带鹿,例如棕鹿(Subulo gouazoubira),它因在传播本地植物种子方面发挥的作用而受到认可。由于这些动物的准确识别依赖于分子技术,本项目的总体目标是从基因上识别 RI 生物群落中存在的鹿。为此,将在 RI 的七个地点收集鹿的毛发样本和视频图像,分布在两个主要的生物生态区:塞塔内哈洼地和塞罗特斯山/山脉。除了分子鉴定之外,样本中的 DNA 还将用于产生有关鹿群遗传变异的前所未有的信息,包括线粒体单倍型及其等位基因频率,以及可能的核微卫星。这些数据将用于设计红胸鹿管理单元(UMs-VC),以保护它们。此外,技术改造
地址:巴西Sobral-Ceará电子邮件:jefferson.odonto97@gmail.com摘要秘诀柯林斯综合症(STC)是一种遗传状况,其特征是颅面畸形影响,影响呼吸,食物和言语等功能,并引起巨大的心理社会社会挑战。重建手术治疗,包括成骨的分心和3D技术的使用,为功能和美学结果提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗STC的手术技术,评估其进化并讨论功能和审美影响,强调多学科管理以改善患者生活质量的重要性。在本文献综述中,进行了对PubMed数据库的搜索,经过详细的评估,选择了31篇文章,以与所提出的目标相关。重建手术治疗至关重要,包括截骨术以及自体或同种骨移植物的使用,以纠正下颌骨下型下颌骨以及下颌骨的干扰,从而逐渐骨骼生长。Microtia重建手术使用患者自己的软骨,但面临感染和移植吸收等并发症。高级技术,例如3D打印和3D图像指导手术,提高了手术准确性并允许植入定制,从而提供更好的美学和功能结果。通过成像产生的三个维度模型的虚拟手术计划增加了精度并减少了手术时间。多学科治疗,将手术,言语治疗,心理支持和听力干预结合在一起,对于恢复面部功能和美学至关重要,改善了患者的生活质量。不同的医学专业之间的协调对于优化结果和确保患者发育中的持续监测至关重要。关键字:野蛮者柯林斯综合征,面部重建,成骨下颌分心,手术技术。抽象的背叛者柯林斯综合征(TCS)是一种遗传疾病,其特征是颅面畸形,除了引起重大的社会心理挑战之外,影响了诸如中断,饮食和说话之类的功能。重建手术治疗,包括成骨分散注意力和3D技术的使用,为功能和审美结局提供了重要的进步。本文的目的是回顾用于治疗TCS的手术技术,评估其演变以及讨论和审美影响,强调多学科方法的重要性来改善工具的生活质量。
使用深度学习(DL)的新机器学习方法(ML)超过时间系列模型,通常比传统的ML算法更准确。但是,这些相同的模型(DL)是其缺点,因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出,使用包装技术(RF)和增强(GBM)的另一种强大的ML方法(即随机森林(随机森林-RF)和梯度增强机)的关注较少。它们的计算量较高,而不是时间串联模型,超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现,选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM,因为它们代表了强大的方法,并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中,我们试图建立一种方法,以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具,以了解投资,赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论,从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先,进口的数据分区分为三组(培训,验证和测试),并且采用了两种数据分离方法:一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤,价格序列的处理和归一化,串联属性的分析,从原始属性创建新属性,使用预测模型以及结果分析。值得注意的是,数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之,考虑到所研究的问题,尽管随机分裂具有更有效的措施,这与使用时间分割有关。关于算法,LGBM证明了它的效果更好。
该学科的目的是使学生能够在供应链领域工作。准备通过应用方法来计划和操作物流链的计划和运作。了解什么是供应链管理,并确定组成供应链的实体,并能够通过最佳的实体选择来分析每个供应链的基本功能,从而在链条上获得竞争优势。介绍物流和供应链管理的基本概念。使学生能够应用定量技术和方法来优化物流和供应链中的问题。