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生物信息学教学大纲（SCQP06）
单元1：数学和统计基础演算：函数限制，连续性，可不同，连续分化的概念，Liebnitz Theorem，渐近线，确定的积分，降低公式，普通微分方程的顺序和程度，线性微分方程，线性微分方程具有恒定系数和laplace的恒定差异。代数：映射，组，亚组，矩阵，矩阵的基本操作，矩阵倒数，矩阵在线性方程系统中的应用，向量空间，线性变换及其矩阵表示。分析开放集，闭合集，限制，连续性，泰勒定理，拉格朗日的平均定理，罗尔定理，序列和系列，串联的收敛。概率分布：二项式，泊松和正常分布的基础知识及其在生物学中的应用。随机变量;离散且连续的概率分布，概率质量函数，概率密度函数，数学期望。几何平面，直线，球体，锥体，圆柱体，圆锥体。单元2：化学在生物信息学动力学中的作用，原子结构，周期性特性，化学键合，有机化合物中电子的分布。自然平衡，化学动力学，P和D块元素，立体化学，构型异构主义，对称性元素，手性。界面特性，热力学，第一过渡系列元素的化学性质，配位综合，有机金属化合物，Alicyclic化合物酯酯包括活性甲基元素，芳族化合物，核化合物，核化合物，零组元素，相位元素，相位规则和电化学。
可再生能源
这项研究分析了2050 E 2051哥伦比亚州和哥伦比亚特区的网格稳定性，其全部部门（电力，运输，建筑物，工业，工业）能量被转换为100％清洁，可再生的可易感风 - 极性（WWS）的电力和热量的电力和热量储存和储存和需求响应（因此对零空气污染和零碳和零碳）。网格稳定性在五个区域进行分析；六个孤立的州（得克萨斯州，加利福尼亚，佛罗里达州，纽约，阿拉斯加，夏威夷）；德克萨斯州与中西部互连，以及连续的美国没有停电，包括在加利福尼亚州的夏季或德克萨斯州的冬季。不需要超过4小时的电池。串联的4-H电池可提供长时间存储。虽然过渡多倍多倍多倍的用电，但最终用途的能源需求减少了约57％，而不是业务 - 通常（BAU），贡献了63（43 E 79）％和86％（77 E 90）（77 E 90）％的年度私人和社交（私人和社交）（私人和社交（PrivateS privateS health shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth sydiss），比Bau相比。在加利福尼亚，纽约和德克萨斯州的每单位能源成本分别降低了11％，21％和27％，而在佛罗里达州，当这些州在区域上相互联系而不是岛屿时，佛罗里达州的成本高1.5％。过渡可能会创造出比失落的永久性工作约470万，并且仅需要约0.29％和0.55％的新美国土地来进行足迹和间距，少于当今化石行业所占据的1.3％。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
miRNA，miRNA簇和异构体在结直肠癌中癌症干细胞种群发展中的作用。
抽象的背景和目的：隆胺胺是己糖酶II抑制剂，作为抗癌分子，在临床试验中广泛探索。有限的信息占据了有关稳定性指示方法的占上风，这些方法可以确定在压力条件下强制降解隆替胺的降解。因此，我们报告了快速，敏感，可重复且高度准确的液相色谱和质谱法来分析孤立胺降解的使用。实验方法：使用同位物50:50水：具有0.1％甲酸的乙腈可以检测到lonidamine，可以在260 nm wavel的紫外（UV）检测器中，使用lonidamine检测Xbridge beh屏蔽层反向相C18列（2.5 µm，4.6×75 mm）。发现/结果：对于基于串联的液态色谱 - 质谱法（LC-MS）-UV检测，获得了R²> 0.99的线性曲线。这项研究证明（目前是由等司法洗脱的），基于LC-MS的检测具有相对较高的灵敏度（S/N（10 ng/ml）：220和S/N（20 ng/ml）：20 ng/ml）：分别在较低的检测和定量水平下的精度。除了开发LC-MS方法外，我们还报告说，当前方法是稳定性的，并表明在所有三个应力条件下，隆丹明随着时间的流逝会降解；酸性，碱性和氧化。结论和含义：与高性能液相色谱（HPLC）-UV检测结果相比，基于LC-MS的lonidamine的定量被证明是一种更好的方法。关键字：强制退化； LC-MS;隆田胺；稳定性表示。这是关于使用LC-MS方法研究lonidamine强迫降解的稳定性指示方法的第一份报告。
定量组测试问题的非自适应算法
考虑具有k非零条目的n维二进制特征向量。可以将矢量作为与n个项目有缺陷的n个项目相对应的入射向量。定量组测试（QGT）问题旨在通过查询返回有缺陷项目总数的项目的子集来学习此二进制特征向量。我们在非自适应方案下考虑了这个问题，在非自适应方案中，子集的查询是集体设计的，并且可以并行执行。大多数现有的有效的非自适应算法用于sublerearymemime，其中k“nα具有0×αα1的nα均未与信息理论下限，logk。最近，Hahn-Klimroth和Müller（2022）通过提供了一种非自适应算法，具有O P N 3 Q的解码复杂性，缩小了这一差距。在这项工作中，我们提出了一种串联的施工方法，该方法产生了一种非自适应算法，其解码复杂性的解码复杂性是O p n2α`n log 2 n q。通过建立QGT问题与所谓的球与垃圾箱问题之间的联系来分析解码失败的概率。我们的算法减少了信息理论和计算界的差距，以从日志k到log log k的所需查询/测试数量。这缩小了具有O P N 2 Q解码复杂性的算法类别中非自适应算法的测试数量的差异。关键字：统计推断，定量组测试，urn模型，压缩传感此外，尽管我们的算法在测试数量方面表现出log k差距，但仅在k异常大的α值中，ką1027对于α“ 0.7），仅在k异常大的情况下，它超过了现有的渐近最佳构造，从而突出了我们提议的construction。
CRISPR Prime编辑的自动设计，用于56,000人的病原变体
Neoformans是真菌性脑膜炎的最常见原因，是一种基础性菌群单倍体发芽的酵母，具有完整的性周期。通过生物学转化和长长的同源臂，通过同源重组进行基因组修饰是可行的，但是该方法是艰巨而不可靠的。最近，多个小组报道了使用CRISPR-CAS9作为生物学的替代方案，但仍然有必要使用长期的HOMOLOG ARM，从而限制了该方法的实用性。由于在先前研究中使用的链球菌CAS9衍生物在Neoformans中没有选择用于表达，因此我们设计，合成并测试了全梭状芽胞杆菌（C. neoformans）的全念珠菌（CNO）Cas9。我们发现，CAS9仅带有常见的Neoformans密码子和共有的C. Neoformans内含子以及TEF1启动子和终结器以及核定位信号（CNO Cas9或“ CNOCAS9”）可靠地可靠地在C. Neoformans菌株中可靠地编辑基因组。此外，使用带有短（50bp）同源臂的供体来完成编辑，这些捐赠者附着于标记DNA上，这些供体与合成的寡核苷酸和PCR扩增一起产生。我们还证明，先前的CNOCAS9稳定整合进一步增强了转移和同源重组效率。重要的是，这种操作不会影响动物的毒力。我们还建立了一个通用标记的模块，该模块具有密码子优化的荧光蛋白（Mneongreen）和一个串联的钙调蛋白结合肽-2X标志标签，允许对蛋白质进行本地化和纯化研究，以对相应的基因进行简短授权的重新构造对相应的基因进行修改。这些工具使Neoformans中的短体系基因组工程能够。
使用对比度增强乳房摄影（CEM）
摘要：我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影（CEM）的对比度增强，以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度，对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类（62.37％vs. 48％; p <0.001）更准确地将病变分类为恶性或良性，但是与单独的密度合影相比，串联的密度和对比度表现出更高的精度（71.25％; p <0.001）。包括我们模型中的人口统计学和临床数据，导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像（0.81 vs. 0.70； P <0.001）。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中，串联密度和对比直方图在单独的密度直方图（77.63％vs. 78.59％vs. 78.59％; p = 0.504）中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明，乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是，通过从CEM中添加对比度增强成像数据，分类精度得到了显着提高。
教授Khabat Heshami巴里·桑德斯博士（卡尔加里大学）巴里·桑德斯博士（卡尔加里大学）
摘要：量子信息理论通过替换量子串联的波浪粒子二元性来代替二元字符串的二进制二进制二元基础，将信息理论和计算的基础转化为二元字符串的信息基础。从某种意义上说，位捕获了粒子状的行为，位是零的，或者像粒子在那里或不在那样（禁止一半粒子）。超级位位，例如允许0和1代表每个波的波的ASA叠加，都依赖于波动的特性。来自此信息的波和粒子表示，即使是逻辑规则，例如布尔操作，也表现为一位作战的串联，例如不和NAND之类的两位操作，都让位于量子逻辑，尊重和保留类似波浪和粒子的特性。 从这种新的信息处理范式中，在诸如数字分解等问题的概念上发生了颠覆性的变化，这在于是否相对于计算输入的规模解决了求解的成本，并且存在一种无形的搜索问题的可证明的优势。 i提供了量子计算的基本要素，包括动机，量子计算资源以及如何执行量子计算。 此外，我讨论了基本和实用的量子计算的优点和局限性。 arxiv：2408.05448来自此信息的波和粒子表示，即使是逻辑规则，例如布尔操作，也表现为一位作战的串联，例如不和NAND之类的两位操作，都让位于量子逻辑，尊重和保留类似波浪和粒子的特性。从这种新的信息处理范式中，在诸如数字分解等问题的概念上发生了颠覆性的变化，这在于是否相对于计算输入的规模解决了求解的成本，并且存在一种无形的搜索问题的可证明的优势。i提供了量子计算的基本要素，包括动机，量子计算资源以及如何执行量子计算。此外，我讨论了基本和实用的量子计算的优点和局限性。arxiv：2408.05448
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。
网络安全意识-IJRPR
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远，将网络安全传播到不变的紧急性，而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移，串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大，从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性，启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内，网络脆弱的无处不在，超越了戏剧性的描绘，因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白，人为敏感性和算法近视，以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服，封装了智力主权征服，制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可，而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条，朝着零信任矩阵，永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置，随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒，加密熵，机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂，利用超自动浸润的启发式方法，不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生，促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式，使人类的智慧与算法的感知协同。此外，对跨国网络安全佳能的遵守，增强了机构的弹性，确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略，编纂事件响应学说，并灌输网络弹性范式，以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。
电动汽车混合电池平衡系统
摘要：在电动汽车中，电池和模块电压均衡在电池管理系统 (BMS) 中起着至关重要的作用。电动汽车电池组的电池和模块中的容量、温度和老化不平衡限制了可输送到车辆的电量。受此问题的启发，我们提出了一种称为混合平衡的新型电池平衡系统，该系统能够同时均衡电池容量，同时实现电池级被动平衡和模块级主动平衡的成本效益，模块由多个串联连接的电池组成，电池级被动平衡在模块中执行，模块级开关电容器在模块之间执行主动平衡。该策略被称为混合平衡，因为它追求的目标超越了传统的充电状态均衡，包括温度和功率能力均衡，以及最小化能量损失。提供了在锂离子电池组上实施的混合平衡系统的设计细节和 MATLAB Simulink 仿真结果。关键词：电动汽车、混合平衡、电池平衡、汽车系统简介充电电池已广泛应用于电信行业、电动汽车和可再生能源存储系统等许多领域，以满足对能源存储系统的需求。由于大多数应用中单个电池单元的端电压较低，因此通常通过将电池串联来形成电池组以达到所需的电压水平。然而，电池组中的电池单元之间存在众所周知的不平衡。电池间充电状态 (SoC) 差异是一种众所周知的不平衡 (Aizpuru 等人，2013)。电池单元之间的差异由内在和外在原因造成 (Jonghoon 等人，2012)。内在差异主要是制造工艺变化造成的。不可能制造出两个具有完全相同属性的电池。由于容量、自放电率和内阻的差异，电池性能在运行过程中会有所不同。温度和外部电路的影响是外部变量。电池组温度分布不均匀会影响电池的特性，从而导致性能变化 (Belt et al., 2005)。电动汽车 (EV、PHEV、HEV) 使用高压 (HV) 牵引电池组，该电池组由多个串联的电池单元组成。各个电池单元的容量、内阻和运行时充电状态 (SOC) 各不相同，因此电池管理系统必须包括电池平衡 (BMS) (Smith et al., 2016)。在实践中，被动平衡被认为是电动汽车锂离子电池组中最具成本效益且最常用的方法 (Chan et al., 2001)。BMS 由一系列特殊的电池监控和被动平衡电路 (IC) 组成，这些电路可感测单个电池电压并通过 BMS 控制器发出的分流电阻命令激活电池放电。传统被动平衡系统的一个缺点是整个电池组的可用能量容量由最弱的电池决定 (Baumhöfer 等人，2014)。由于电池之间退化不均匀，最弱电池的问题会随着时间的推移而恶化，从而缩短电池寿命 (Smith 等人，2016)。