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实践模块-LMS-印度尼西亚
2.1 Students are able to explain Network Cryptography and Security 2.2 Students are able to explain classical cryptography 2.3 Students are able to explain modern cryptography 2.4 Students are able to master the encryption and decryption process 2.5 Students are able to master private key techniques 2.6 Students are able to master the public key 2.7 Students are able to master the HASH function 2.8 Students are able to explain Digital Signature
药物研发，解释先导化合物如何递送至靶位，并说明是否有针对 COVID-19 的推荐抗病毒药物
药物设计是一个漫长而昂贵的过程，涉及多个阶段；从靶标识别开始，经过靶标验证、先导化合物识别和临床前和临床试验的候选药物优化。药物设计类型依赖于对大量分子的筛选，以区分并选择具有高药效的最有效药物。配体和基于结构的药物设计是两种药物设计类型。药物通过多种方式（口服、吸入、静脉注射 (IV)、肌肉注射 (IM)）进入体内，到达其目标部位。二十年前，计算策略应用于了解特定的靶分子，并实现先导目标，这有助于药物设计和开发的先导识别和优化阶段。筛选、分子修饰和合理的药物设计是寻找现代药物的三种方法。生物信息学在药物发现中起着至关重要的作用，因为生物信息学既包括对大量现有信息的程序化准备，也包括创建现代类型的数据资源。如果要将信息转化为数据并用于协助药物发现，则两者都是必需的。本研究将讨论药物设计的意义是什么？药物设计有哪些阶段？药物设计有哪些类型？计算机辅助药物设计 (CAAD)、寻找新药的方法、药物到达目标部位的旅程是怎样的？药物输送的方法有哪些？并将讨论 COVID-19 管理中推荐的抗病毒疗法。
后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多
随机过程和遗传阈值效应如何解释不完整的渗透率并为因果疾病机制提供信息？
抽象不完整的渗透性是孟德尔病的规则而不是例外。在综合症单基因疾病中，表型变异性可以看作是多个独立临床特征的不完全渗透性的组合。在遗传学相同的个体中，例如等源性模型生物，根据遗传阈值模型，分子和细胞水平的随机变化是渗透不完全渗透的主要原因。通过定义因果生物学读数和遗传责任值的特定概率分布，随机性和不完整的渗透率提供了有关生物系统中阈值的信息。通过同时对相对简单的表型和单个细胞水平的分子读数进行定量，可以确定阈值的确定阈值。然而，仅使用实验和还原主义方法，对于复杂的形态表型而言，这是更具挑战性的，在这种方法上，因果和效应在时间上分开以及多种生物学模式和尺度。在这里，我考虑如何将观察数据与高置信度因果模型整合在一起的因果推断，可以用来量化不同随机变化来源对表型多样性的相对贡献。总体而言，这些方法可以为疾病机制提供依据，改善了临床结果的预测，并优先考虑基因功能模式和尺度的基因治疗靶标。
从无人机图像中提取的特征解释冬小麦谷物产量变化的主要变量选择 从无人机图像中提取的特征解释冬小麦谷物产量变化的主要变量选择
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种进程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要付出巨大的努力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取出对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计数据和动态增长率。变量选择采用参数算法LASSO回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法随机森林。使用LASSO估计的回归系数和随机森林提供的排列重要性得分来确定每个算法中影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都将最高重要性得分分配给灌浆期前后与植物高度相关的变量。一些植被指数相关变量也被算法选择，主要在生长早期到中期和衰老期间。与使用从测量表型得出的所有172个变量进行产量预测相比，使用选定的变量表现相当甚至更好。我们还注意到，适应性 NE 品系的预测准确度 (r = 0.58–0.81) 高于本研究中具有不同遗传背景的其他品系 (r = 0.21–0.59)。
从无人机图像中提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦的产量变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种过程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要巨大的精力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计和动态增长率。采用参数算法、LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法、随机森林进行变量选择。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分，从每个算法中确定影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都对灌浆期前后与植物高度相关的变量赋予了最高的重要性得分。还选择了一些与植被指数相关的变量
从无人机图像中提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦的产量变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种进程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要付出巨大的努力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取出对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计数据和动态增长率。变量选择采用参数算法 LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法随机森林。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分来确定每个算法中影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都将最高重要性得分分配给灌浆期前后与植物高度相关的变量。一些植被指数相关变量也被算法选择，主要在生长早期到中期和衰老期间。与使用从测量表型得出的所有 172 个变量进行产量预测相比，使用选定的变量表现相当甚至更好。我们还注意到，适应性 NE 品系的预测准确度 (r = 0.58–0.81) 高于本研究中具有不同遗传背景的其他品系 (r = 0.21–0.59)。
高度和社区特征解释了哥斯达黎加的2370 -m海拔梯度上的雨林架动态
摘要。地球非常重要的热带山区雨林中的动态速率是这些森林对全球变化的反应的核心部分，但是它们与环境渐变的关系知之甚少。我们在成熟的森林工作，在哥斯达黎加的Talamanca Cordillera上的440 - 2810 M ASL高度梯度上工作，在2012年至2019年期间，五个0.25-HA永久性样品地块的五个次要次数为29 HA。我们确定了乳房高度直径≥10cm的个体的死亡率和招聘率以及基础面积（G）增量。我们的主要假设是，支架动态速率随高度（因此温度）而降低；我们还测试了假设，即随着情节社区加权平均特异性叶面积（CWM SLA）而增加的速率，并随着CWM木材特异性重力（WSG）而降低。我们使用通用添加剂模型开发了回归来检验我们的假设。死亡率和招聘率随海拔高度降低，尽管强烈的非线性死亡率趋势可能是由极端的天气和温度驱动的。此外，招聘率的最佳模型还包括与具有负相关关系的CWM SLA。总的基础面积增量δg毛，这是在研究期间幸存的树木的年度基础面积增量，与海拔高度有驼峰形的关系，可能与高海拔森林的低CWM WSG有关。δG总体确实与CWM WSG负相关。δg净为负。CWM特征应测量以提高理解。然而，在具有负相关关系的CWM WSG的模型中，由于山地森林的死亡率较低，净基础面积生长（δg净，初始图和最终地块基础面积之间的年化差异）与高度呈正相关。雨林支架在这个长高度梯度上的动态模式超出了对温度的直接反应，需要进一步的工作以改善森林对气候变化的反应。风暴和闪电对低海拔森林的影响以及山地fagaceae主导森林的潜在高弹性需要注意。在比较热带森林海拔样品时，应期望脱离>偏差，而不是普遍性。
从无人机图像提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦产量的变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种过程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要巨大的精力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计和动态增长率。采用参数算法、LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法、随机森林进行变量选择。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分，从每个算法中确定影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都对灌浆期前后与植物高度相关的变量赋予了最高的重要性得分。还选择了一些与植被指数相关的变量
纹状体投影神经元的自适应变化解释了帕金森氏病患者的长时间持续时间反应和发病障碍的出现
急性施用左旋多巴或多巴胺受体激动剂减轻PD运动症状并增加，例如，PD患者的手指攻击速度（Nutt等人1997）。 单剂量的效果在24小时后完全可逆，因此称为短持续时间响应（SDR）。 长期接受左旋多巴的患者显示出额外的长时间响应（LDR），需要数周的时间才能建立和至少几天才能消失。 LDR与SDR叠加，无法用药代动力学来解释。 已经提供了对LDR的不同解释，包括左旋多巴的存储。 然而，也可以观察到LDR的作用短，而作用于多巴胺受体的幼虫（Stocchi et al。） 2001）。 基于可用数据，我们目前假设SDR是由于Albin和de Long模型所代表的基底神经节射击率的急性变化而引起的（图 1 a）。 相比之下，LDR是由神经兴奋性和连通性的塑性变化引起的（图 1 b）。 在Elldopa研究中还观察到了LDR，在1年中，用安慰剂或左旋多巴治疗患者，最高600 mg/d治疗患者。 600毫克左旋多巴的患者在达到稳定剂量的左旋多巴后的运动性能增加了，并且在勒沃达帕（Levodopa）撤回2周后，研究结束时的运动性能要好得多（Fahn等人。 2004）。 2020）。 在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。1997）。单剂量的效果在24小时后完全可逆，因此称为短持续时间响应（SDR）。长期接受左旋多巴的患者显示出额外的长时间响应（LDR），需要数周的时间才能建立和至少几天才能消失。LDR与SDR叠加，无法用药代动力学来解释。已经提供了对LDR的不同解释，包括左旋多巴的存储。然而，也可以观察到LDR的作用短，而作用于多巴胺受体的幼虫（Stocchi et al。2001）。基于可用数据，我们目前假设SDR是由于Albin和de Long模型所代表的基底神经节射击率的急性变化而引起的（图1 a）。相比之下，LDR是由神经兴奋性和连通性的塑性变化引起的（图1 b）。在Elldopa研究中还观察到了LDR，在1年中，用安慰剂或左旋多巴治疗患者，最高600 mg/d治疗患者。600毫克左旋多巴的患者在达到稳定剂量的左旋多巴后的运动性能增加了，并且在勒沃达帕（Levodopa）撤回2周后，研究结束时的运动性能要好得多（Fahn等人。2004）。 2020）。 在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。2004）。2020）。在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。在最初有药物幼稚的晚期PD患者的队列中，LDR最近通过在左旋多巴治疗1或2年后通过相机性能估算，并隔夜退出基线值（Cilia等人在功能上，LDR存储多巴胺药物的作用，就像缓冲液一样，并导致运动性能在PD的蜜月期间通常不会波动，即使每天仅在三个时间点上服用多巴胺能药物。在此阶段，当患者忘记服药时，运动性能通常不会改变。因此，患者可能会出现他们的药物无效的错误印象。当临床医生想验证这些患者的运动症状确实对多巴胺能药物的反应时，他们需要比通常在波动患者中使用的时间更长的时间进行多巴形戒断。在这种情况下，我们注意到急性左旋多巴挑战