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注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效，直到JEE Advanced 2025考试。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。
人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
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dnaprotein交叉链接（DPC）是非常常见的DNA病变，会干扰所有DNA交易，包括复制和转录。受损DNAPROTEIN交联修复（DPCR）的后果很严重。在细胞水平上，DPCR受损会导致双链断裂，基因组不稳定性和/或细胞死亡的形成，而在有机体水平上，DPCR缺乏与癌症，衰老和神经变性有关。诱导DPC用于医学治疗许多癌症，并了解有机体水平的修复可能会为开发新药和联合疗法与当前使用的化学治疗剂的开发提供动力。We use zebrafish (Danio rerio), an established vertebrate model to study cancer, neurodegenerative and cardiovascular diseases, and CRISPR/Cas gene editing to knockout or mutate genes of interest in order to study the interplay of DPCR factors and subpathways including proteolysis, and tyrosylDNA phosphodiesterasedependent repair at the biochemical and cellular level.i将介绍我们最近的发现，从CRISPRCAS系统产生的三种新的斑马鱼菌株：催化突变体和参与DPCR的ACRC蛋白酶的C端突变体，以及具有无活性DPCR因子的转基因菌株，无效的DPCR因子，酪液NA磷酸二酯酶1（TDP1）。我们发现ACRC是脊椎动物发育中的必不可少的蛋白酶，因为催化突变会导致早期的胚胎致死性。通过将ACRC（WT）mRNA构建体注射到突变胚胎中，我们能够种植转基因线并执行DPCR分析。我们发现ACRC是具有许多细胞底物的DPCR蛋白酶，SPRTT结构域对于修复至关重要，而本质上无序的区域是可分配的。我们还表明，TDP1是在有机体水平分辨出拓扑异构酶1和HistonedPC所必需的，并且我们进一步表征了一种新型的TDP1介导的修复途径，用于HistonedPC修复。
工作场所中的神经技术：未来派现实
想象一个小工具，允许雇主通过隐藏在键盘或鼠标内的微小电极来监视其工人的脑电波，该电极发送实时显示以评估情绪，警觉性，压力和生产率水平。不久前，您认为这个概念太牵强了，无法认真考虑。但是神经科学和人工智能的进步正在融合 - 有人说，增长是“类固醇” 1-提供了负担得起且可广泛的神经技术设备，这些设备将很快成为普遍存在的工作环境的常规部分。我们研究了当今正在开发的神经技术的开创性工作场所应用，包括有可能帮助发现和帮助早期干预工作，以解决疲劳，倦怠，欺诈，欺诈，商业秘密盗用以及其他可严格的工作场所活动，以及提高生产力和工人的发展。，但也存在明显的固有道德风险，法律问题和忧虑，集中在可能不负责任地使用这种强大的技术。法律风险包括与生物识别数据收集，工作场所隐私以及感知或实际残疾歧视有关的风险，以及其他问题。随着科学和技术进入未知领域，雇主将不得不第一次解决这些法律问题，通常很少有先例或指导。
M. SC。生物技术M. SC。生物技术
po-1知识：最重要的是，将传授深入的知识，并对生物技术，其概念，各种理论和普遍使用的先进技术的基本和应用方面发展理解。此外，还要让学生意识到生物技术的工业应用。批判性思维和推理：了解生命过程的基础，尤其是在分子层面，不仅能够设计相关的实验，而且还可以根据生成的数据执行和得出逻辑解释。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
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智能聚合物是聚合物，它们会响应于温度，pH，光，电场或机械应力而经历物理或化学特性的可逆和可预测的变化。使用：1。生物医学：药物输送系统，组织工程支架和生物传感器。2.Textiles：自我清洁或自适应服装材料。3.传感器和执行器：用于机器人和软电子产品。4.环境：水净化，污染物捕获和反应式涂层。5.粘合剂：各种行业可逆或可重复使用的粘合剂。优点：1。针对特定应用程序的高可定制性。2。能够在各种刺激下进行操作，从而增强适应性。demerits：1。昂贵且复杂的合成。2。在重复循环下有限的长期稳定性。