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Gunvant Patil
1.Patil G 、Patel R、Jaat R、Pattanayak A、Jain P、Srinivasan R. (2009) 谷氨酰胺改善鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 芽形态发生 Acta Physiologiae Plantarum 。1;31(5):1077-84。2.Patil G 、Deokar A、Jain PK、Thengane RJ 和 Srinivasan R (2009) 开发基于磷酸甘露糖异构酶的农杆菌介导鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 转化系统 Plant Cell Reports , 28 (11), pp.1669-1676。3.Patil G, Nicander B (2013) 在小立碗藓中鉴定出 tRNA 异戊烯基转移酶家族的另外两个成员。植物分子生物学。1;82(4- 5):417-26。4.Deshmukh R, Sonah H, Patil G , Chen W, Prince S, Mutava R, Vuong T, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2014) 整合组学方法，提高大豆对非生物胁迫的耐受性。植物科学前沿，5，第 244 页。5.Patil G、Valliyodan B、Deshmukh R、Prince S、Nicander B、Zhao M、Sonah H、Song L、Lin L、Chaudhary J、Liu Y、Nguyen H (2015) 大豆 (Glycine max) SWEET 基因家族：通过比较基因组学、转录组分析和全基因组重测序分析获得的见解。BMC Genomics，16 (1)，第 520 页。6.Chen W, He S, Liu D, Patil GB , Zhai H, Wang F, Stephenson TJ, Wang Y, Wang B, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 甘薯香叶基香叶基焦磷酸合酶基因 IbGGPS 可增加拟南芥的类胡萝卜素含量并增强其渗透胁迫耐受性。PLoS One , 10 (9) 7.Prince SJ, Joshi T, Mutava RN, Syed N, Vitor, M, Patil G, Song L, Wang J, Lin L, Chen W, Shannon JG, Nguyen H (2015) 大豆品系抗旱转录组的比较分析，以对比冠层萎蔫。植物科学，240，第 65-78 页。8.Chaudhary、Patil GB、Sonah H、Deshmukh RK、Vuong TD、Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 扩大组学资源以改善大豆种子组成性状。植物科学前沿，6，第 1021 页。9.Syed N、Prince S、Mutava R、Patil G*、Li S、Chen W、Babu V、Joshi T、Khan S 和 Nguyen H，(2015) 核心时钟、SUB1 和 ABAR 基因通过大豆中的可变剪接介导洪水和干旱反应。《实验植物学杂志》，66 (22)，第 7129-7149 页。10.Prince SJ、Song L、Qiu D、dos Santos J、Chai C、Joshi T、Patil G、Valliyodan B、Vuong TD、Murphy M 和 Krampis K (2015) 大豆种质中根结构相关基因的遗传变异，是改良栽培大豆的潜在资源。11.12.BMC 基因组学，16 (1)，第 132 页。Sonah H、Chavan S、Katara J、Chaudhary J、Kadam S、Patil G 和 Deshmukh R (2016) 谷物中木聚糖酶抑制蛋白 (XIP) 基因的全基因组鉴定和表征。Indian J. Genet。Plant Breed，76，第 159-166 页。Asekova S、Kulkarni K、Patil G、Kim M、Song J、Nguyen HT、Shannon J 和 Lee J (2016) 野生 (G. soja) 和栽培 (G. max) 大豆杂交种芽鲜重的遗传分析。Molecular Breeding，36 (7)，第 103 页。13.Song L, Nguyen N, Deshmukh R, Patil GB , Prince S, Valliyodan B, Mutava R, Pike S, Gassmann W 和 Nguyen H, (2016) 大豆 TIP 基因家族分析和
博士dy patil生物技术和生物信息学研究所
除了现代的基础结构外，DYPBBI的团队还由高素质和有能力的教师组成，具有国家和国际教学和研究经验。该中心为跨学科和协作研究提供了理想的环境。教职员工的研究活动通过来自瑞典SIDA，CSIR，DBT，DST等国家和国际机构的壁外研究资金提供了充分的资金。该机构保持了很高的学术卓越水平，并具有鼓舞人心的氛围，可促进个人在生物技术和生物信息学教育领域的能力和能力的充分利用。该研究所拥有许多设备齐全的实验室，用于教学和研究，以使用分子生物学，动物组织培养，植物组织培养等现代技术进行实验。此外，该研究所拥有现代和最先进的生物信息学实验室，用于先进的教学和研究。
博士dy patil vidypeth，pimpri，pune
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ajeenkya dy patil 大学招生简章 2024-25
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在脱氧电力系统甘发的风能储存权衡，A和Seshadri，AK和patil，B探索成本效益的风效
在脱碳的电力系统甘帕德里（Gangopadhyay），A和Seshadri，AK和Patil中， 探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。这将是昂贵的，并且需要大型风能项目超过正式评估潜力（受土地分配的约束），以实现99％的网格可靠性。完全脱碳的网格（在没有任何基本发电的情况下）具有6 gw的灵活发电，并允许每年30％的可再生能源削减，将导致网格可靠性约为93％。结果强调了对限制阈值，可再生能源潜力以及需求侧管理机会的全面检查，这些机会依赖客户愿意改变小时消费模式。
从Rheo-Dielectric Spectrecroscopy Shalin Patil，1 Ruikun Sun，1 Shinian
首次采用摘要的Rheo-二聚光谱法研究了外部剪切对模型单羟基醇的debye样松弛的影响，即2-乙基1-己醇（2E1H）。剪切变形导致结构弛豫，Debye松弛和2e1H的末端弛豫的强大加速度。此外，剪切诱导的结构弛豫时间的减少，与debye时间，𝜏 𝜏 𝜏和末端流动时间𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏𝜏 𝜏 𝜏 𝜏ఈ𝜏 𝜏ఈ𝜏ఈ𝜏ఈఈ𝜏ఈఈ进一步的分析表明，2E1H的𝜏 /𝜏 𝜏 followଶ /𝜏 𝜏 Arrhenius温度依赖性非常适用于许多其他具有不同分子尺寸，建筑和酒精类型的单羟基醇。这些结果无法通过盛行的瞬态链模型来理解，并提出H键的断裂促进了促进的亚甲板分子的重新定位，这是单羟基醇的Debye松弛的起源，类似于分子机制，用于终末放松未渗透的“生物” Polymers。
使用机器学习Dipak Shid*，Parikshit Patil **，Shrikrushna Shinde ***，Himanshu Shinde **** mani
传统的勒索软件检测技术（此类基于签名的检测）无法跟上最新的，不断变化的勒索软件变体。由于基于签名的技术取决于发现众所周知的恶意代码模式，因此他们无法识别出新颖的未发现的勒索软件菌株。攻击者会定期使用勒索软件，因为其复杂性会增加。通过检查与有害活动相关的模式和行为，机器学习提供了实时勒索软件攻击检测的能力。通过检测与典型的系统行为不同，机器学习模型与基于签名的技术相反，能够检测出新颖的勒索软件变体。基于系统活动数据，诸如随机森林和支持矢量机（SVM）之类的算法表现出有效识别和分类勒索软件的潜力。
不同情绪状态下脑电信号的特征提取 1 ASHISH PANAT, 2 ANITA PATIL, 3 GAYATRI DESHMUKH 1 研究指导，Priyadarshini Co
摘要-本文旨在分析受试者在不同情绪状态下的真实生活（脑电图）EEG信号，并阐明情绪的影响如何反映在统计参数中。在适当的环境中捕获真实生活数据并进行处理。使用小波变换计算平均值、方差、标准差（STD）、偏度、功率、熵和均方根（RMS）值等统计特征。关键词-熵；功率；RMS值；小波变换。一、引言如今，由于人类生活方式的改变和忙碌的日程安排，会发生各种各样的后果，影响人类的整体健康以及心理健康和情绪稳定。各种情绪的发生反映在大脑各个点诱发的电位上。有多种技术可以观察大脑状态的变化，例如 CT 扫描 (计算机断层扫描)、脑磁图 (脑磁图)、磁共振成像 (磁共振成像)、功能磁共振成像 (功能磁共振成像) 和脑电图 (EEG)。每种技术都有自己的优点和局限性，因此也有各自的应用领域。脑电图是所有这些技术中最便宜的，但仍然可以提供更好的信息内容。脑电图是头皮上的电活动记录，可测量由大脑神经元内的离子电流流动引起的电压波动 [1]。对脑电图信号进行分类和降低数据维度对于降低时间复杂度和提高系统性能非常重要。有多种方法可以从脑电图信号中提取特征，但有效的特征选择是分析的关键因素。为了捕捉不同受试者的脑电图信号 (脑机接口)，脑机接口使用 3 个电极：双耳各 2 个电极，头皮上的“CZ”位置（即头部正中央）第 3 个电极。受试者处于合适的环境中，引发不同的情绪，如快乐、愤怒和悲伤，并在每种情绪状态下收集数据。这些数据被采样并用于提取各种特征。EEG 信号的分析可以了解各种情绪状态。因此，这种分析可用于分析不同的情绪问题。但是，当从 EEG 信号中提取的特征数量过多时，EEG 信号的分析会变得耗时且复杂。因此需要减少这些特征。