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全印度高等教育入学考试
学习 - 12 年级后 1.JEE 主要（联合入学考试主要）笔试 BE/B.Tech/B.Arch http://jeemain.nic.in 适用于 NIT'S 和 IIIT'S。 2 JEE ADVANCE（印度理工学院联合入学考试）笔试 IIT 的 BE/B.Tech www.advance.nic.in 3 NEET 笔试印度的 MBBS/BDS www.aipmt.nic.in 现在此考试已被 NEET 取代。 4 AFMC-（武装部队医学院入学考试笔试 MBBS（应在武装部队服役 7 年） www.afmc.nic.in 5 NID NEED（国家设计入学考试笔试国家设计学院和其他设计学院 www.nid.edu 6 CLAT-（普通法入学笔试国家法律大学 www.clat.ac.in 测试） 7 BITSAT（比尔拉理工学院科学入学考试）在线考试 皮拉尼、海得拉巴和果阿的 BE www.bits- pilani.ac.in 8 NCHMCT（国家酒店管理委员会餐饮技术联合入学考试）笔试酒店和酒店管理学士学位 www.nchm.nic.in/ 9 NDA 和 NA（国防学院和海军学院）笔试由 UPSC 组织www.nda.nic.in
阿肯色州全灾害缓解计划
阿肯色州灾害缓解计划 (HMP) 是众多规划工具之一，旨在使我们的州更能抵御自然和人为灾害。2018 年更新中包含的信息将继续作为社区可持续发展和降低该州灾害脆弱性的指南。对阿肯色州构成重大风险的每种灾害都使用相同的方法进行了评估，提供了历史背景、脆弱性、暴露和潜在损失。HMP 概述了由缓解规划团队制定并由阿肯色州采用的缓解战略；该战略包括长期目标、短期目标和具体、可衡量行动的分配。HMP 将根据联邦紧急事务管理局 (FEMA) 的规定定期维护并按照五年规划周期进行更新。这将确保该州未来有资格获得联邦灾难资金。实施该 HMP 旨在通过关注综合应急管理系统的缓解要素，帮助打破我们的公民遭受的灾难、破坏和重建的持续循环。该缓解要素包括政策、规划和项目活动，这些活动将降低阿肯色州社区对所有已确定的危害的脆弱性。1.2 – 保证
实验室测试与全... 的相关性
作为其与改进 SRIPS 船体结构有关的研究计划的一部分，船舶结构委员会已在宾夕法尼亚州立大学发起了一项关于“实验室试验与全尺寸船板断裂试验的相关性”的调查。随函附上该调查的最终报告 LXX-3O 副本，题为“实验室试验与全尺寸船板断裂试验的相关性”，作者为 E. P. KlierandM。Gensamer。
心室辅助装置和全人工心脏
“心室辅助装置 (VAD) 通过手术连接到一个或两个完整的心室，用于辅助或增强受损或虚弱的自体心脏泵血的能力。自体心脏性能的改善可能允许移除该装置。”（Medicare NCD 20.9.1）心室辅助装置有三种：双心室 (BiVAD)、右心室 (RVAD) 和左心室 (LVAD)。此外，还有经皮心室辅助装置 (pVADS) 或循环辅助装置，以及主动脉内球囊泵 (IABP) 装置（也称为主动脉反搏装置）。全人工心脏 (TAH) 可以暂时植入作为心脏移植的过渡，也可以永久植入作为不适合移植的患者的目标治疗。
基于社区的全...重建与模拟
Armando Romani 1，+，Alberto Antonietti 1，Davide Bella 1，Julian Budd 1,3，Elisabetta Giacalone 2，Kerem Kurban 1，3SáraSáray3,4 3,4，Marwan Abdellah 1，Marwan Abdellah 1，Alexis Arnaudon 1，Alexis Arnaudon 1，Elvis Bocina 1，Cristina，coristina，curestina，jorsine，jorsine，jores 14 1，Joanne Falck 5，Cyrille Favreau 1，Michael Gevaert 1，Juan B. Hernando 1，5 Joni Herttuainen 1，Genrich Ivaska 1，Lida Kanari 1，Anna-Kristin 1，Anna-Kristin Kaufmann 1，James King 16 Lange 5,6 Lange 5,6，Huanxiang lu 1，lu lu 1，li anna liarina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina， ，7 Judit Planas 1，Pranav Rai 1，Srikanth Ramaswamy 1，Michael W. Reimann 1，Juan Luis Riquelme 1，Nadir Guerre 18，RománVinghalSood 1，MohamethFrançoisSy 1，Werner van Geit 1，Werner van Geit 1，liesbeth vanherpe 1，therpe 1，tamás ER 1，*，FelixSchürmann1，*，Alex M. Thomson，Migli，10，20* Kali 3,4，*，+和Henry Markram 1，*，*，+ 11
建模全染色体目标搜索
摘要最常见的基因调节机制是当转录因子（TF）蛋白与调节序列结合以增加或减少RNA转录时。但是，在搜索这些序列时，TFS面临两个主要挑战。首先，相对于基因组长度，这些序列消失了。第二，散布在整个基因组上的几乎相同的序列，导致蛋白质暂停搜索。，但正如大肠杆菌中LACI调节的计算研究中所指出的那样，如果考虑DNA循环，这种几乎目标可能会较低。在本文中，我们探讨了这是否也发生在整个染色体的距离上。为此，我们开发了一个跨尺度的计算框架，该框架结合了建立的促进式扩散模型，用于基地级搜索和一个捕获全染色体范围的飞跃的网络模型。为了使我们的模型逼真，我们使用HI-C数据集作为超过100 TF的长期DNA片段和结合曲线之间3D接近的代理。使用我们的跨尺度模型，我们发现指向单个目标的中位数搜索时间严重取决于网络组合的结合节点强度（链接权重的总和）和局部分离率。另外，通过随机化这些速率，我们发现某些实际的3D目标配置比随机对应物更快或较慢。这一发现暗示染色体的3D结构漏斗对于相关的DNA区域必不可少。
基于网络的全基因组景观
通过 DAVID（https://david.ncifcrf.gov/）[23] 进行分析。确定了每个基因组的前 10 个 GO 术语和前 8 个 KEGG 通路术语，即最富集的术语，如图 4 所示。使用 R 中的 ggplot 包比较了 D1 的 KDTN、D3 的 KDSN 以及 DTSG 的 KDTN 和 KDSN 之间的分布。然后，我们使用 Cytoscape 为 DTSG 集中涉及的药物和基因构建了一个药物-靶标二分网络。为了进行网络可视化，使用了 19 种药物和 170 种基因；这 19 种药物约占 DTSG 集中包含的 371 种药物的 5%。此外，使用 m 核分解的概念进行网络分析，根据 KDTN 和 KDSN 分析中心功能。“剥离算法”旨在表征网络枢纽并阐明
