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遗传学中的人工智能
在机器人中对人类智能的模拟，旨在像人类一样思考和学习的机器人被称为人工智能（AI）。AI正在创造一个从未见过的世界。通过应用AI来做可能需要很长时间的工作，人类就有机会改善我们的星球。AI在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI是创建新假设并帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI的开发为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响了人类。药物开发和发现在很大程度上取决于AI和机器学习（ML）技术。遗传学并不是这种趋势的例外，因为预计ML和AI几乎对人类体验的各个方面都有影响。AI在包括遗传疾病在内的各种生物医学疾病的治疗方面有了显着帮助。在基本和应用基因研究中，深度学习 - AI的高度用途分支，可以启用自主特征提取 - 越来越多地被利用。在这篇综述中，我们涵盖了AI在遗传学中的当前用途。AI在遗传学领域具有巨大的潜力，但是由于缺乏有关伴随的困难可能掩盖患者可能受益的困难的知识，因此将来它在这一领域的发展可能会受到阻碍。本文研究了AI在推进精确遗传疾病治疗方面的潜在意义，可以窥视其在遗传临床护理中的使用，研究了许多现有的AI和ML在遗传学中的使用，为这些技术的关键方面提供了临床医生的启动，并预测了AI在遗传疾病中的潜在应用。
遗传学中的人工智能
在机器人中对人类智能的模拟，旨在像人类一样思考和学习的机器人被称为人工智能（AI）。AI正在创造一个从未见过的世界。通过应用AI来做可能需要很长时间的工作，人类就有机会改善我们的星球。AI在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI是创建新假设并帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI的开发为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响了人类。药物开发和发现在很大程度上取决于AI和机器学习（ML）技术。遗传学并不是这种趋势的例外，因为预计ML和AI几乎对人类体验的各个方面都有影响。AI在包括遗传疾病在内的各种生物医学疾病的治疗方面有了显着帮助。在基本和应用基因研究中，深度学习 - AI的高度用途分支，可以启用自主特征提取 - 越来越多地被利用。在这篇综述中，我们涵盖了AI在遗传学中的当前用途。AI在遗传学领域具有巨大的潜力，但是由于缺乏有关伴随的困难可能掩盖患者可能受益的困难的知识，因此将来它在这一领域的发展可能会受到阻碍。本文研究了AI在推进精确遗传疾病治疗方面的潜在意义，可以窥视其在遗传临床护理中的使用，研究了许多现有的AI和ML在遗传学中的使用，为这些技术的关键方面提供了临床医生的启动，并预测了AI在遗传疾病中的潜在应用。
遗传学和植物育种
虽然对农作物产品的需求继续增加，但农业生产力受到各种压力因素的威胁，通常与气候状况变化有关。这些疾病通常有利于病原体，并对植物的生产力和生育能力产生负面影响。此外，植物必须以生理上昂贵的方式适应这些不断变化的环境条件，从而导致资源可用性降低，从而产生生物质，种子，从而产生产量。此外，多种非生物压力和生物压力因素的结合或改变可能会进一步导致植物反应之间的权衡，该反应适合适应一种压力，但可以增强对其他压力的易感性。气候驱动的病原体和害虫的迁移进一步与新的生物胁迫因素相遇。随着威胁收益率的环境条件的增加，全球增加的收益率需求冲突要求对植物压力/耐受性研究和发展进行大量投资。考虑到近几十年来的迅速气候变化并维持和提高农作物的产量，有必要了解植物如何应对各种压力并使用现代植物育种计划中产生的知识。
单元1：经典遗传学
o Google教室 - 用于与学生每日互动，涵盖绝大多数不同的教育资源（每日笔记，退出门票，教室民意调查，快速检查，其他资源/支持，家庭作业等） div>o gafe（Google Apps for Education） - 使用与Google连接的各种程序在该地区进行合作，联合老师，年级合作伙伴老师，以及与学生保持联系中所涵盖的内容的联系。用于实时收集数据，请参阅作业完成后的结果，以允许21世纪学习。一对一的学生笔记本电脑 - 西德福德学区的所有学生都获得了一台计算机，可以在每个课程/主题中学习21世纪。其他支持视频 - 下面的视频网站只是视频的示例，可用于支持此主题中的每个课程
第二部分遗传学
悉尼·布伦纳（Sydney Brenner）于2002年因在C.Elegans上的工作而获得诺贝尔奖奖，他预测“遗传学将作为一门独立的科学消失，因为在21世纪，生物学中的一切都将成为基于基因的，每个生物学家都将成为遗传学家” [遗传学趋势[遗传学9：104，1993]。现代遗传学包括大量主题。这些可以分为两个广泛的类别：功能，遗传蓝图在生物体的生命周期中如何运作；和进化，我们今天看到的遗传系统是如何产生的。功能可以在许多层面上进行研究。在基因组水平上，我们对如何复制，转录和修复DNA，基因的工作方式以及如何组织染色体感兴趣。在开发过程中，我们想知道基因群如何共同协调细胞分裂和分化。最终产物是一种成人生物体，其行为，生理，形态和生态学是由环境与其携带基因之间的复杂相互作用决定的。阐明基因和环境的影响是另一个感兴趣的领域。所有生物都是进化的产物。要了解生物体的整体生物学，我们必须欣赏塑造它的进化步骤及其行动改变或维护的力量的进化步骤。悉尼·布伦纳（Sydney Brenner）的预测在很大程度上是正确的，遗传学是当今基础和生物医学科学中最重要的学科之一。第二部分课程涵盖了遗传学的某些方面，但是我们在该主题上提供了广泛的基础，这将使您从事科学和之外的各种职业。
遗传学和生物多样性杂志
遗传学和生物多样性杂志（GABJ）网站：http：//ojs.univ-tlemcen.dz/index.php/gabj/gabj/gabj/issue/view/27生物学系自然科学与生活，地球科学学院，地球科学和宇宙，宇宙电子邮件：gen.biodv.journal@gmail.com
遗传学中的人工智能
人工智能 (AI) 是指在设计为像人类一样思考和学习的机器人中模拟人类智能。AI 正在创造一个前所未有的世界。通过应用 AI 来完成原本需要很长时间的工作，人类有机会改善我们的星球。AI 在基因工程和基因治疗研究中具有巨大潜力。AI 是创建新假设和帮助实验技术的强大工具。从基因模型的先前数据中，它可以帮助检测遗传和基因相关疾病。AI 的发展为合理的药物发现和设计提供了极好的可能性，最终影响人类。药物开发和发现在很大程度上取决于 AI 和机器学习 (ML) 技术。遗传学也不例外，因为 ML 和 AI 预计将对人类体验的几乎每个方面产生影响。AI 极大地帮助了各种生物医学疾病的治疗，包括遗传疾病。在基础和应用基因研究中，深度学习（一种高度通用的 AI 分支，可以实现自主特征提取）正得到越来越多的利用。在这篇评论中，我们介绍了 AI 在遗传学中的广泛当前用途。人工智能在遗传学领域具有巨大的潜力，但由于缺乏对伴随而来的困难的了解，它在未来在这一领域的发展可能会受到阻碍，这些困难可能会掩盖对患者的任何潜在好处。本文探讨了人工智能在推进精准遗传病治疗方面的潜在意义，简要介绍了其在遗传临床护理中的应用，研究了遗传学中现有的许多人工智能和机器学习用途，为临床医生提供了这些技术关键方面的入门知识，并对人工智能在遗传疾病中的潜在未来应用进行了预测。