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研究文章分析DNA目的值分析使用纳米光度计的比例为260/230，该分析是从掘金Alfi Sophian 1*中分离出来的
1,2 Pusat Pengeman pengujian obat dan Makanan鼻腔，Badan Pengawas obat obat Dan Makanan，印度尼西亚Jakarta Pusat *通讯作者：alfi.sophian@pom.go.go.id.iid摘要背景：与隔离的纯度参数分析的纯度参数：260/230的纯度参数是260/230，鸡块产品中的DNA。目的：这项研究的目的是提供有关孤立DNA纯度读数的分析值的信息，比为260/230。通过从这项研究的结果中获取信息，希望它可以为相关的类似研究提供好处。方法：本研究中使用的方法是使用自旋柱技术的DNA分离方法，然后使用纳米光度计以260/230的比例读取所获得的分离的DNA。结果：然后将测量结果计算为平均值和标准偏差。基于孤立的DNA测量结果，以A260/A230比率读取的纯度结果在1.98 - 2.10范围内，平均值为2.043。结论：根据这些结果，可以得出结论，获得的隔离DNA根据DNA的纯度值以260/230的比例（即2.0 - 2.2范围内）显示出良好的DNA质量。Keywords: analysis, DNA, purity, ratio, validation ABSTRAK Latar belakang: Parameter nilai kemurnian yang dianalisis dari panjang gelombang dengan rasio 260/230 merupakan parameter validasi sekunder yang digunakan untuk melakukan analisis mutu DNA hasil isolasi pada produk nugget ayam.kata kunci：Analisis，DNA，Kemurnian，Rasio，Pallasi目的：这项研究的目的是提供有关以260/230比率读取的DNA隔离纯度的值的信息。通过从这项研究结果中获得的信息有望受益相关的类似研究。方法：本研究中使用的方法是使用柱自旋技术的DNA隔离方法，然后使用260/230比例的光度计NANO读取所获得的绝缘结果。结果：然后计算得出的结果平均值和标准偏差。基于A260/A230比率读取的隔离DNA结果的测量结果，在1.98-2.10范围内，其平均值为2.043。结论：基于这些结果，可以得出结论，获得的绝缘结果的DNA根据DNA纯度值在260/230的比率下显示出良好的质量DNA，范围为2.0-2.2。
使用
pt。Ebako Nusantara是一家位于Semarang的家具公司。在进行供应链活动时，该公司经常在采购和运输过程中遇到问题。在采购部门中，经常会体验到原材料和材料质量差异的到来的进步，因此它会影响生产层的生产计划，从而使PT上的生产计划。Ebako Nusantara必须支付额外的费用以存储和退货，并延迟支付供应商，以便供应商通过指定的限制发送商品。因此，对采购部门的供应链绩效的评估旨在确定供应链绩效的性能，确定有问题的核心过程，并为有问题的核心过程提供建议的改进。在本研究中，使用Suppy链操作参考（SCOR）模型来讨论供应链性能的测量，该模型测量了供应链的核心过程。根据5个核心流程进行测量，然后通过从国际期刊中采用的采购和关键绩效指标（KPI）业务流程方法在每个性能属性和指标中详细阐述。此外，使用分析层次结构过程（AHP）进行每个级别的权重。根据研究结果，采购部门供应链的总绩效为49.29，该供应链被包括在边际类别中。
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学生可以在最后的理工学学期中将这些模块作为选修课，这些模块不仅可以计入SP中的毕业要求，而且还将有机会自己体验校园生活的大学。此外，从模块中获得的学分将被各自的大学所认可，这些大学选择将来攻读学位，使他们可以在较短的时间内完成学位。加入我们，今天就开始您的职业生涯！
分销可持续供应链管理中的风险缓解
摘要 可持续分销侧重于食物链的分销阶段（从生产者大门到消费者），此活动涉及持续的风险。通过提高对灾害的抵御能力来最大限度地减少所造成的损害，从而促进经济效率、社会福利和公平以及长期环境改善。由于分销活动如此复杂，有机农业的分销过程存在风险。通过查看KPI的表现和风险屋（HOR）模型来识别风险并确定分销过程中可能出现的风险源的优先级以及处理策略的优先级，从而解决有机农业中的可持续分销风险。研究结果显示，共有15项KPI，识别出22个风险事件和35个风险因素。 HOR 第一阶段的结果显示，主要风险因素有 13 个，风险图上分为 5 个红色类别、7 个黄色类别和 1 个绿色类别。然后在 HOR 第 2 阶段，执行优先处理策略。配送过程中有19种优先处理策略可供执行，并且在风险图上所有风险代理均属于绿色类别。关键词：分销可持续供应链管理、KPI、风险管理、风险屋 (HOR)
使用磷酸盐抑制剂控制金属合金的腐蚀速率
已经进行了利用磷酸盐抑制剂控制不锈钢合金腐蚀速率的研究。腐蚀速率测量方法为恒电位极化法，试验金属为201、304不锈钢，腐蚀介质为3.5%NaCl。本研究的目的是确定磷酸盐控制测试金属腐蚀速率的最佳条件。本研究使用独立变量，即磷酸盐浓度（50、100、200、300、400、500 ppm）和工作电极（不锈钢 304 和不锈钢 201）。研究结果表明,对201不锈钢和304不锈钢的最佳缓蚀效率出现在100 ppm浓度下,分别为89.68%和94.03%,腐蚀速率分别降低0.022132 mpy和0.045694 mpy。
pengaruh penggunaan质子泵抑制剂（PPI）jangka ...
简介：质子泵抑制剂（PPI）是一组用于降低胃酸水平的药物，同时缓解胃酸病理学增加引起的症状。在使用长期PPI时，可能会出现许多潜在的副作用，因此担心这些副作用会影响免疫系统。系统文献综述旨在确定长期PPI使用对胃肠道免疫的影响，尤其是在上皮细胞中，酸度，粘液质量，胃肠道菌群对中性粒细胞的影响。方法：有关提供长期质子泵抑制剂（PPI）对免疫系统和稳态胃肠道胃肠道的影响的系统文献综述，通过Google Scholar，PubMed Central和Sciencecendirect数据库进行了搜索，通过输入“ Proton Pump抑制剂抑制剂””。效应“菌群”和“胃肠道感染”。日记本是根据包含标准（即最初的文章期刊，其发表范围在2010 - 2020年的范围）选择的，并且可以访问全文。结果：根据包含标准选择的13个期刊。获得了2种无效的期刊和11个有效期刊，这些期刊是通过酸度，粘液，微生物群和中性粒细胞获得的。获得的期刊最讨论了PPI对酸度和胃肠道菌群的影响。结论：长期质子泵抑制剂（PPI）的使用会影响胃肠道免疫，尤其是在酸度和微生物群中。
使用Yamanaka因子诱导多能干细胞
抽象的胚胎干细胞具有无限制分裂的能力，并且是多发的，并且可以从三层新芽中区分细胞。高桥和山内卡（Yamanaka）在2006年的实验表明，可以通过添加一系列因子，即OCT4，SOX2，KLF4和C-MYC（Yamanaka因子）来获得诱导的多能干细胞（IPS细胞）。撰写本文评论的目的是回顾使用Yamanaka因素在获取社会研究细胞以造福临床使用的情况下的发展和挑战。文献搜索是通过在2006年至2019年浏览发表的期刊来进行的，该期刊讨论了与Yamanaka因素的产生社会研究细胞的生产。文献搜索结果表明，该因子是可以与染色质结合并导致染色质区域的先驱因子，并引起基因表达的激活或抑制。 C-MYC与参与细胞代谢，细胞周期法规和生物合成途径的基因结合。OCT4，SOX2和KLF4靶向编码发育和转录调节剂的基因。具有Yamanaka因子的体细胞诱导机制需要进一步搜索。到目前为止，社会研究细胞是由各种细胞产生的，并且有可能治疗各种疾病。来自社会研究细胞的临床试验已得到食品药品管理局（FDA）的批准。IPS细胞的应用具有许多障碍，例如效率低，高变异性和所使用的向量会导致突变。因此，为了获得有效，有效和安全的方法，需要进一步的研究与使用的方法相关。
账单。 RMK类型的项目标题年通行证1 RMK10 Innofund Shrimp Project使用网络和小规模2011
Div> 7 RMK10 InnoFund开发增强互动教育促进器，具有高传感增强现实平台2011 8 RMK10 InnoFund 2I技能培训MART 2011 9 RMK10 INNOFUND CUSTOME-MADE MADE for FINDRY铸造模式和模型制造2011 Yuran Quote（Sky）在线2011 11 RMK10 Innofund PLPT-PORPABL-PLAS-PORPABL-PLESS TELABL和压力测试方法2011 12 RMK10 InnoFund云数据管理系统2011 13 RMK10 InnoFund制造和恢复特定车轮的特定轮子裁缝制造的2011年AREARS（EVAS）2011 15 RMK10 INNOFUND BABAAKREATI CREATITGE E-COMMUNITI MULTIMEDIA MULTIMEDIA CREATITGE E-COMUNITI熟悉Kijang Village 2011 16 RMK10 RMK10 Innofund每一个教授一个（TeamTeach）2011 17 RMK10 RMK10 Innofund肥胖肥胖肥胖肥胖症学校：一个令人震惊的社区项目，以解决令人震惊的肥胖症，以解决令人震惊的obesity Schoolsion，这是一个令人震惊的问题孩子们。2011 18 RMK10 InnoFund代理中型扩张（PMX）2011 19 RMK10 Innofund风风风车上车轮（WOW）2011 20 RMK10 INNOFUND IDOLA 2011 21 RMK10 RMK10 INNOFUND负压伤口治疗设备2011使用生物剂量材料的车辆系统。2011
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。