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解除遗传学以饲养牛排
•反馈。为学生提供了多种机会与同龄人分享他们的想法。但是，几乎没有明确的机会让学生获得与使用所有三个维度有关的反馈。•随着时间的推移脚手架。学生积极参与确定的焦点科学和工程实践（SEP）。但是，整个单元中都提供了相同的支持，并且与单位开始相比，学生不希望在单元结束时表现出更大的责任。•为多语言学生和残疾学生提供支持。材料在整个课程中都确定了学生的支持，大多数人本质上都是通用的。为多语言学生和残疾人提供具体的支持将很有帮助。
vista3d：揭开单个图像的3D暗边
摘要。我们踏上了古老的任务：从仅瞥见其可见部分的物体中揭示了隐藏的物体。为了解决这个问题，我们提出了Vista3d，这是一个在仅5分钟内实现迅速而有能力的3D代表的框架。Vista3d的核心是一种两相的方法：粗相和细相。在粗相中，我们从单个图像中迅速生成初始几何形状。在细阶段，我们直接从学到的高斯脱落中提取一个签名的差异函数（SDF），并通过可区分的等音表面表示对其进行选择。此外，它通过使用带有两个独立隐式函数的分离代表来捕获对象的可见和模糊方面，从而提高了发电质量。此外，它通过角扩散先验的梯度与3D感知扩散先验的梯度通过角度扩散先验组成。通过广泛的评估，我们证明Vista3d有效地维持了生成的3D对象的一致性和二元性之间的平衡。演示和代码将在https://github.com/florinshen/vista3d上找到。
DCT - / - 小鼠模型揭示白化病患者的视网膜生成不调节
1罕见疾病遗传学和代谢，Inserm U1211，SBM系，波尔多大学，F-33076法国波尔多； Angela.tingaud-sequeira@u-bordeaux.fr（A.T.-S。）; elina.mercier@etu.u-bordeaux.fr（E.M.）; vincent.michaud@chu-bordeaux.fr（v.m.）; benoit.arveiler@chu-bordeaux.fr（b.a.）2分子遗传学实验室，波尔多大学医院，F-33076 Bordeaux，法国3 Sam，TBMCore，CNRS UAR 3427，Inserm US005，Bordeaux Univer，F-33076 Bordeaux，F-33076法国； pinson@ibgc.cnrs.fr 4 MRC人类遗传学单位，爱丁堡大学，爱丁堡EH4 EH4 2XU，英国； ivet.gazova@gmail.com（i.g. ）; lisa.mckie@ed.ac.uk（L.M. ）; ian.jackson@ed.ac.uk（I.J.J。） 5波尔多成像中心，CNRS，Inserm，BIC，UMS 3420，US 4，Bordeaux大学，F-33076 BORDEAUX，法国BORDEAUX； etienne.gontier@u-bordeaux.fr（例如 ）; fanny.decoeur@u-bordeaux.fr（F.D.） *信件：sophie.javerzat@u-bordeaux.fr2分子遗传学实验室，波尔多大学医院，F-33076 Bordeaux，法国3 Sam，TBMCore，CNRS UAR 3427，Inserm US005，Bordeaux Univer，F-33076 Bordeaux，F-33076法国； pinson@ibgc.cnrs.fr 4 MRC人类遗传学单位，爱丁堡大学，爱丁堡EH4 EH4 2XU，英国； ivet.gazova@gmail.com（i.g.）; lisa.mckie@ed.ac.uk（L.M.）; ian.jackson@ed.ac.uk（I.J.J。）5波尔多成像中心，CNRS，Inserm，BIC，UMS 3420，US 4，Bordeaux大学，F-33076 BORDEAUX，法国BORDEAUX； etienne.gontier@u-bordeaux.fr（例如）; fanny.decoeur@u-bordeaux.fr（F.D.）*信件：sophie.javerzat@u-bordeaux.fr
团队科学方法在全球范围内阐明单基因帕金森氏病
福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J. 福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J.福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州
利用机器学习来揭示镉压力对Goji Berry微爆的影响
This study investigates the influence of cadmium (Cd) stress on the micropropagation of Goji Berry ( Lycium barbarum L.) across three distinct genotypes (ERU, NQ1, NQ7), employ- ing an array of machine learning (ML) algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Gaussian Process （GP）和极端梯度提升（XGBoost）。主要动机是阐明对CD胁迫的基因型特定反应，这对农业生产力和食品安全构成了重大挑战。通过分析不同CD浓度对植物生长参数（例如增殖，芽和根长度以及根数）的影响，我们旨在开发可以在不良条件下优化植物生长的预测模型。ML模型揭示了CD暴露与植物物理学变化之间的复杂关系，MLP和RF模型显示出显着的预测准确性（R 2
开展 CHO DG44 全基因组 KO 筛选，揭示基因组学与快速生长表型之间的联系
中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞系广泛应用于生物制药生产。细胞系生成的改进加快了最终生产克隆的速度，但开发新型生物分子、生产力限制和市场需求方面的挑战使得细胞系开发 (CLD) 必须不断改进。虽然细胞生长在 CLD 期间显示出明显的瓶颈，但对 CHO 细胞系生长表型的研究有限。最近的一项研究成功地分离并永生化了一种源自原代肺细胞的新型中国仓鼠细胞系，该细胞系表现出更快的生长速度、稳定的生产力和高水平的生物制药蛋白质生产 1 。值得注意的是，CHL-YN 细胞系的倍增时间缩短至 10.7 小时，而 CHO 细胞系的倍增时间通常为 18.0 至 22.0 小时。在这里，我们旨在进行全面的全基因组敲除 (KO) 筛选，以确定加速 CHO 细胞生长的遗传靶点和途径，揭示与 CHO 细胞生长相关的基本遗传机制。我们建立了一个强大的 CRISPR 能力的 CHO DG44 细胞系，能够在单向导 RNA (sgRNA) 存在的情况下以可预测的方式产生插入/删除 (InDel) 事件。此外，我们测试了使用小型 140 sgRNA 微型文库生成和培养转导文库的方法。我们优化的设置能够实现约 80% 的单拷贝整合，这比最近文献中的过去工作有所改进 2 。此外，我们为影响生长的基因靶标的 CRISPR 核酸酶表达依赖性富集和消耗效率提供了证据。
MDUK牛津神经肌肉中心年会
Using immunoassays to unravel the inflammatory neuropathies A/Prof Simon Rinaldi, Nuffield Dept of Clinical Neurosciences , University of Oxford Myasthenia gravis - changes in demographics, features and management over the last decades A/Prof Isabel Leite, Nuffield Dept of Clinical Neurosciences , University of Oxford Wrap-up and closing Dr Sithara Ramdas, Oxford University Hospitals
