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通过反疫苗技术设计有效的多价表位疫苗候选tsutsugamushi -tsutsugamushi - 生物信息学和免疫信息
磨砂鼠伤寒是由革兰氏阴性细菌（Orientia tsutsugamushi）引起的一种威胁生命的，未分化的发热疾病。细菌菌株是应考虑的全球健康问题。尽管为开发有效的免疫原性疫苗开发了数年的努力，但仍未获得成功的许可疫苗。该研究的目的是使用反疫苗学方法来构建表位反应。TSA56和SCAA蛋白合并可能是针对O. tsutsugamushi的最有希望的亚基疫苗。预测了 b细胞，CTL和HTL表位，随后，所有表位分别由KK，AAY和GPGPG接头连接，以及N末端区域的佐剂。此外，进行了分子对接和MD模拟，对TLR-2表现出较高的属性。鉴定并验证了16个线性B细胞，6个CTL和2个HTL表位。最终疫苗构建体显示高抗原性，稳定性和溶解度。分子对接和MD模拟表明与TLR-2和稳定的疫苗受体复合物相互作用。通过在计算机克隆中成功实施了疫苗在PET28A（+）载体中的表达，以及免疫模拟的显着结果表明，在先天性和适应免疫反应过程中，疫苗在免疫细胞相互作用中的效率证明了免疫反应中的效率。总而言之，结果表明，如果通过实验进行进一步研究，新开发的疫苗将是控制和提供针对SCRUB TYPHUS的明确预防措施的有前途的候选人。
最佳实践汇编：城市转型领域
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自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
taverna：生物信息学工作流的组成和制定的工具
抽象动机：在生物信息学的计算机实验中，涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源，并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务，作为其分析的一部分。结果：Taverna项目开发了一种工具，用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序，该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的，称为简单的概念统一流量语言（SCU lof），其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性：Taverna Work流量系统可作为开源可用，可以从http://taverna.sourceforge.net contact：taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
数学
法律规定的巴基斯坦高等教育委员会（HEC）为高等教育机构（HEI）提供指导，以与国家资格式框架（NQF）保持一致的高等教育水平。为了满足不断发展的学术趋势和市场需求，HEC修改了NQF级别5、6和7的数学学位课程的课程标准。这些更新的标准与HEC的本科教育政策第1（2023年）和研究生教育政策（2023年）都具有一致性，从而确保了与国家优先事项并遵守国际基准。2。特此通知了修订的数学学位课程。提供这些课程的大学建议将其数学课程与这些更新的标准保持一致，这是最低要求。各个部门还必须根据规定的框架开发课程内容，以确保该计划应对不断发展的学术和行业需要提高数学毕业生的就业潜力。随后，最终的课程内容应尽早以电子方式提交给该办公室。修订课程的电子副本可在HEC的官方网站上找到。3。在大学实施这些标准方面的支持下，HEC设想了一个未来，巴基斯坦在数学领域毕业，在数学研究，计算科学，数据分析，财务建模和应用数学，在工程，经济学，经济学，艺术知识和科学计算等领域的跨学科进步中，领导了数学研究，数据分析，财务建模和应用数学的创新。
对油和脂肪的定量估计（第二部分）
tlici iinvc bccn coiistriictetl in tlio't \ vccn tlic船，所以tlint tlioir foriii mrics; Iriit tho iiictliotl of Iniildiiig tliciii consists of liiiinfi tlic wnlls, tlio lloor, :ind tlic roof of tlic incnt-cliiiiltbcr with wootl- work containing hollow sliriccs fillctl with ~vootl- clinrconl, or slinvings, It is found tlint i inclicw thick of siich lining forms wry fnir Insiilntioii;命中，在tlic c.uc ol tropicnl船中，它是frerliici〜tly iiintlc 10或12包含厚度。nlso发现了iiicat brougli的tlint tlint tlint tlict tlic tlic qunntity：pvcr，tlic inorc conorc cconoiiiicnlly cnii tlic tlic tlic tlinc tlonc tlonc。lliiis tlic priiiic tlic iiincliiiicry的携带n poiintl的成本为25 licr ccnt。Limes \ vhcn n船是Ittctl，直至1000吨500吨，nntl t+crc是10
对文献可持续城市和SOC
近年来，人工智能（AI）越来越多地用于解决城市的经济，社会，环境和治理挑战。由于其先进的能力，AI将成为地方政府实现智能和可持续发展的主要手段之一。AI用于城市规划的利用是一个相对研究的研究领域，特别是在理论与实践之间的差距方面。这项研究对正在考虑或应用AI技术的城市规划领域进行了全面的综述，并分析了AI技术如何支持或有可能支持智能和可持续发展的发展。关于方法论方法，这是PRISMA协议后的系统文献综述。获得的见解包括：（a）早期采用者在城市规划中的现实世界AI应用程序正在为更广泛的地方政府AI采用铺平道路； （b）在城市规划中实现更广泛的AI采用涉及主要利益相关者之间的合作和伙伴关系； （c）大数据是城市规划中有效AI利用的组成部分，并且； （d）人造和人类智能的融合对于充分解决城市化问题并实现智能和可持续发展至关重要。在视线中这些突出了通过高级数据和分析方法使计划更智能的重要性。