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•一般资格要求和申请流程•模块映射和经济援助•签证申请，旅行咨询和学生ins
9课程映射所有课程映射请求均需获得教职员工/部门的批准。如果您有兴趣获得课程的学分，则可以在接受计划优惠后通过Edurec-Ge开始课程映射过程。学生可以为每个夏季计划最多绘制10个单位。在NUS的学习过程中，学生可以映射到总共12个单位，以参与夏季计划。超过12个单位，除了支付给房东大学的夏季/冬季计划费用外，NUS特别学期的学费还将适用。请阅读大学注册商网站办公室的信息以获取详细信息。10成绩单请在在线注册门户中提供有效的个人邮件地址，以便主机在夏季计划后可以将成绩单发送给您。请不要要求将您的成绩单邮寄到NUS全球关系办公室（GRO）。其他信息11签证申请新加坡护照持有人不需要签证访问持续90天的德国。对于其他民族，请向德意志联邦共和国的新加坡大使馆询问签证要求。如果您需要签证才能进入德国，请提早开始，因为您的签证申请最多可能需要2个月。12次旅行咨询访问新加坡政府各个国家 /地区的旅行咨询的MFA网站。13个学生保险NUS将继续为国外留学提供NUS旅行保险
DNA合成的空间映射揭示了人类复制纳米结构的动力学和几何形状
†这些作者同样贡献了 *对应：bennie.lemmens@ki.se摘要DNA复制对于生活至关重要，并确保了遗传信息的准确传播，这在癌症发育和化学疗法中受到了严重干扰。虽然DNA复制在时间和空间中受到严格控制，但缺乏可视化和量化3D人类细胞内复制动力学的方法。在这里，我们引入了3D空间测定，以进行复制动力学（3D Spark），这是一种实现DNA合成动力学的纳米级分析的方法。3D Spark与超分辨率显微镜相结合，以检测，分类和量化单细胞中的复制纳米结构。通过将免疫荧光技术与基于化学的新生DNA标记和荧光核苷酸衍生物转染的转染相结合，我们绘制了与已建立的复制蛋白，局部RNA-蛋白辅助蛋白或大型亚核域相关的多色DNA合成事件。我们证明了化学治疗，CDC6癌基因表达和染色质组织者RIF1的尺寸，相对丰度和空间排列的定量变化。3D Spark的灵活性，精度和模块化设计有助于弥合空间细胞生物学，基因组学和基于2D纤维的健康和疾病的复制研究。引言DNA复制是一个基本的生物学过程，对于细胞增殖，基因组稳定性和整体生物体健康至关重要。它确保每个细胞周期一次完全，准确地重复基因组，并遵循定义的时间和空间顺序，称为复制时序（RT）程序。该程序在脊椎动物物种中是高度保守的（Masai和Foiani，2017年），并引起在早期，中期和晚期S-相细胞中观察到的特征复制焦点模式
XPS化学状态映射在光学和微电子中
摘要。XPS成像的强度在于它具有（i）在样品表面上找到小图案的能力，（ii）以微分辨率分辨率告知有关在表面检测到的元素的化学环境。在这种情况下，由于它们的可调性和可变性，基于锶的钙钛矿似乎对这种光发射实验进行了很好的适应。这些功能性氧化物在新兴的光电和微电源应用中具有巨大的潜力，尤其是对于透明的导电氧化物。图案化的异质结构Srtio 3 /srvo 3是使用脉冲激光沉积使用阴影掩模生长的。然后通过串行采集模式下的XPS映射分析此堆栈。Ti2p和V2P核心水平成像清楚地介绍了SRTIO 3和SRVO 3域。将广泛讨论SR3D核心水平的XPS映射：锶是两种具有非常相似化学环境的氧化物的共同元素。尽管SR3D图像中的对比度较低，但由于地形的影响，这两种材料还是可辨别的。添加，使用SR3D FWHM图像是证明这两个阶段的真正资产。最后，通过主成分分析进行数据处理使我们能够在锶原子上提取重要的光谱信息。
instructrobot：一个无模型的框架，用于将自然语言说明映射到机器人运动
摘要 - 使用自然语言与机器人沟通的能力是人类机器人互动的重要一步。但是，将口头命令准确地转化为身体动作是有希望的，但仍然带来挑战。当前的方法需要大型数据集来训练模型，并且最大自由度的机器人仅限于机器人。为了解决这些问题，我们提出了一个称为instructrobot的框架，该框架将自然语言指令映射到机器人运动中，而无需构建大型数据集或机器人的运动学模型的先验知识。Instructrobot采用了一种强化学习算法，该算法可以联合学习语言表示和逆运动学模型，从而简化了整个学习过程。使用复杂的机器人在对象操纵任务中具有26个Revolute关节的复杂机器人进行验证，以证明其在现实环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或域，使其成为使用语言通信训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。可以从https://github.com/icleveston/instructrobot访问instructrobot框架和实验的开源代码。
映射病毒景观：印度中部的埃德斯蚊子的基因组监视
方法：使用CDC批准的BG-Sentinel版本2陷阱（Biogents AG，德国雷根斯堡）和来自印度博帕尔地区不同地点的电池经营的吸尘器收集蚊子。他们是根据属，性别，位置和收集日期进行分类的。从均质的蚊子池中提取RNA并进行反转录。互补的DNA（cDNA）使用独立于序列的单次放大（SISPA）扩增。此外，使用Illumina Novaseq 6000平台（Illumina，Inc.，CA，San Diego，CA）对聚合酶链反应（PCR）产物进行了测序。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。 trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。 后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。
跟踪和映射使用CRISPR-CAS系统进行研究的使用
摘要科学家已经在基于CRISPR的基因组编辑研究中提出了“ Sputnik 2.0”技术种族的“ Sputnik 2.0”技术种族。对2010年至2020年之间发表的文章的定量分析表明，基于中国的研究中心成功地使基于CRISPR的基因组编辑成为标准工具。摘要中包含首字母缩写CRISPR的18,863个学术文件的语料库表明，尽管基于中国的研究机构开始出版CRISPR，但他们现在已经超过了位于欧盟（EU）的机构的出版率。虽然总部位于美国的机构在基础研究中一直保持领先地位，但基于中国的研究已成为与农业相关的领域的重要地位。因此，这种语料库说明了自人类基因组项目以来，生命科学研究的国际景观发生了多大的影响，主要是为了达到中国的优势。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
系统的元蛋白质组学映射揭示了人肠道微生物群对治疗药物的功能和生态景观
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637346 doi：Biorxiv Preprint
支持机制的参考映射条款为...
在此背景下，映射分配的总体目的是通过策划已经存在的现有资源和工具包来减轻HRD的数字空间的趋势，这些资源和工具包支持在此限制空间中运行的HRD，以防止和对这些数字威胁和攻击做出反应。作为HRD的许多有用的资源和工具包，分配不是创建新的支持机制，而是要映射已经存在的支持机制，从而为HRD提供了概述和轻松访问HRD的使用。支持机制在这里广泛定义为提供支持（财务或其他）的机制，以应对其数字公民空间的威胁。作业的主要示例和范围包括针对防止或应对对人权捍卫者数字攻击（HRDS）的快速响应/紧急支持机制。映射可以包括的支持机制的另一个例子是提供给HRD的能力加强以减轻数字攻击，例如安全审核。在映射的背景下，顾问应分析数据并确定面临数字攻击的HRD的潜在差距，例如缺乏长期支持机制，不符合现有机制的支持和其他潜在差距的资格，可以为外部参与者提供潜在的支持机制的支持。基于映射的简短分析可以在与现有快速响应提供者的潜在访谈中出发点。因此，本映射分配的数据应该可以互操作，以便将其集成到关系数据库格式中。定义：该映射有望补充和增强现有知识管理参与者，论坛，计划和基础设施与数字民主和公民空间有关的现有映射。现有的映射和文档将提供给顾问。
系统生物学 xOmicsShiny：用于跨组学数据分析和通路映射的 R Shiny 应用程序
摘要摘要：我们开发了 xOmicsShiny，这是一款功能丰富的 R Shiny 应用程序，它使生物学家能够全面探索跨实验和数据类型的组学数据集，重点是在通路层面揭示生物学见解。数据合并功能可确保灵活探索跨组学数据，例如转录组学、蛋白质组学、代谢组学和脂质组学。通路映射功能涵盖广泛的数据库，包括 WikiPathways、Reactome 和 KEGG 通路。此外，xOmicsShiny 为日常组学数据分析提供了多种可视化选项和分析任务，即 PCA、火山图、维恩图、热图、WGCNA 和高级聚类分析。该应用程序使用可定制的模块来执行各种任务，生成交互式图表和可发布的图表。这种动态模块化设计克服了 R Shiny 工具加载缓慢的问题，并允许研究和开发人员社区轻松扩展它。可用性和实施：R Shiny 应用程序公开发布于：http://xOmicsShiny.bxgenomics.com 。研究人员可以将自己的数据上传到服务器或使用预加载的演示数据集。源代码在 MIT 许可下提供于 https://github.com/interactivereport/xOmicsShiny 以供本地安装。该应用程序的完整教程可在 https://interactivereport.github.io/xOmicsShiny/tutorial/docs/index.html 获得。联系方式：yuhenry.sun@biogen.com 或 baohong.zhang@biogen.com 补充数据：补充数据可在 bioRxiv 在线获得。