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b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
头颈癌发病机制中的分子途径和靶向治疗
头颈癌 (HNC) 表现出显著的异质性，包括不同的细胞来源、解剖位置和病因因素，再加上普遍的晚期诊断，给临床管理带来了重大挑战。基因组测序工作揭示了调节细胞增殖和存活的关键信号通路的广泛改变。针对这些失调通路的疗法设计计划正在进行中，几种候选分子正在进入临床评估阶段，包括 FDA 批准的用于 K-RAS 野生型、EGFR 突变型 HNSCC 治疗的 EGFR 靶向单克隆抗体西妥昔单抗等药物。非编码 RNA (ncRNA) 由于其在生物体液中的稳定性增强以及在 HNC 环境中的细胞内和细胞间信号传导中的重要作用，现在被认为是疾病管理的有力生物标志物，可催化进一步完善的诊断和治疗策略，更接近个性化医疗的要求。预计，对 HNC 特有的基因组和免疫学特征的深入了解将有助于更严格地评估靶向疗法的利弊，优化其临床部署，并促进治疗方法的创新进步。本综述介绍了驱动头颈部恶性肿瘤发生发展的 HNC 分子机制和突变谱的最新情况，并探讨了它们对推进诊断方法和精准治疗的意义。
评估晚年的神经生理影响...
该文章的此版本已被接受，在同行评审后被接受，并受到Springer Nature AM的使用条款的约束，但不是记录的版本，也不反映接受后的改进或任何更正。记录的版本可在线获得：https：//doi.org/10.1038/s41929-023-00924-5
ADC的分子药效学：DS-8201A
•患有无法切除或转移性HER2阳性乳腺癌的成年患者，他们在转移性环境中或新辅助或辅助疗法中接受了先前的基于抗HER2的治疗疗法，在6 mos的疾病复发中，在6 mos的完整疗法中复发（destiny-breast01，destiny-breast01，-breast03 trials，-breast03 trials，nct0322224888888888888888888888888888888888888888888888892，NCT） ado-trastuzumab
香蕉的分子和生长反应。发布物品
内生细菌存在于植物根部，有益于植物生长。该研究旨在评估内生细菌联合体在促进香蕉植株生长方面的应用，并确定在香蕉植株生长过程中最大程度地帮助营养利用的基因。将一个月大的香蕉植株浸泡在 500 毫升内生细菌悬浮液中一小时，接种疫苗。在印度尼西亚艾资哈尔大学的温室中进行了为期 40 天的体内观察，在此期间计算了形态和生理生长情况。结果显示，对照植株的生长速度低于用内生细菌处理的植株。使用内生细菌可促进香蕉植株的生长，叶长、叶宽、植株高度和叶绿素水平均有所改善。此外，对用 Cytobacillus depressus、Bacillus stratophericus 和 B. mycoides 处理的香蕉植株进行半定量分析，发现了对生长有显著贡献的基因。这些基因包括WRKY33、Ma03_92660、Ma01_901890、Ma04_936790和Pho-1,2，从实验第28天开始表现出最高表达水平。
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
生物学与化学学院的土壤分子微生物科学与工程学院的全额资助
科学，瑞安学院的申请邀请了合格的合格候选人，从2024年9月开始，从2024年9月开始，隶属于科学与工程学院，生物学与化学科学学院，瑞安大学瑞安学院。与盖尔韦大学的Alexandre de Menezes博士（分子微生物生态学和土壤微生物学）组合获得了一项完整的4年博士学位奖学金。作为该项目的一部分，将分析影响土壤一氧化二氮排放的微生物过程。该项目将包括分子生态技术，DNA和RNA测序，分析化学（气相色谱和质谱法）和机器学习方法。项目描述。农业土壤是温室气体（GHG）排放的重要来源。要控制农业温室气体排放，必须了解产生它们的生物学过程。该项目将研究一个被忽视的过程，该过程会影响土壤微生物氮循环，这是有效的温室气体氧化二氮的主要来源之一。我们的长期视野是利用土壤的自然硝化抑制过程，以减轻土壤一氧化二氮，并支持低排放，可持续农业。博士生将与博士后研究员和研究助理紧密合作。生活津贴（津贴）：€22,000欧元每年的大学费：学费将支付4年。成功的候选人将进行土壤缩影实验，并使用分子生物学，微生物组测序，射击枪宏基因组学和元文字组学来表征土壤气体与土壤碳和氮气循环之间的关系。开始日期：2024年9月至2024年10月（可以协商）。学术入学要求：生物学，微生物学，生物化学，环境科学，生态学或相关领域的BSC和/或MSC。候选人必须具有良好的学术英语写作和口语能力。对宏基因组学，生物信息学，机器学习和环境可持续性的强烈兴趣将是一个优势。申请奖学金：请发送您的简历，一份利益声明，包括先前的研究经验的摘要（最多1页），成绩单的副本和至少两名裁判的联系方式到Alexandre.demenezes@universityofgalway.ie。联系人名称：Alexandre de Menezes博士。联系电子邮件：Alexandre.demenezes@universityofgalway.ie。应用程序截止日期：12/07/2024 at 23:59
哺乳动物胚胎发生的分子记录
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