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关于卵巢癌 - 达曼
1. 肿瘤大小 (T)：检查肿瘤大小可确定癌症是否已扩散至卵巢以外的邻近器官，例如子宫或膀胱。 2. 淋巴结转移 (N)：评估癌症是否已扩散至骨盆或主动脉周围的邻近淋巴结。 3. 远处转移 (M)：指示癌症是否已扩散至身体的其他部位，例如肺、肝或骨骼。
拉曼研究所
拉曼研究所邀请个人申请实验量子通信领域的初级研究员 (JRF) 职位。我们鼓励有志于攻读博士学位的候选人申请。该项目将使候选人进入 RRI 博士课程，前提是候选人在入职六个月后举行的面试中表现出色。候选人必须拥有优秀且一致的学术记录以及物理学方面的核心能力和研究能力。RRI 的量子信息和计算 (QuIC) 实验室正在研究几种安全量子通信方法。由于算法突破和量子计算机的即将出现都对基于传统密钥分发的通信工具构成了巨大威胁，量子密钥分发被证明是提供信息理论上安全通信途径的唯一可用方法，在银行和国防等战略部门尤为重要。以下两个项目有开放的博士职位。其中之一是印度政府科技部量子科学技术计划下“长距离量子通信：中继器和中继技术”的雄心勃勃的项目 (http://210.212.36.85/quest/People/urbasi.html)。该项目涉及与 Arun Pati 教授、Ujjwal Sen 教授和 Aditi Sen De 教授 (HRI) 的合作。第二个项目是一个大型项目，即与印度空间研究组织 (ISRO) 的 UR Rao 卫星中心 (URSC) 合作进行的卫星技术量子实验 (QuEST) [http://www.rri.res.in/quic/landing_QKD.php]。该项目旨在利用卫星开发量子通信技术。通过这个项目，RRI 将在 URSC 的支持下开发新的量子密钥分发工具，其中也将涉及基于卫星的技术。我们目前正在研究所的 QuIC 实验室、光与物质物理组寻找两名初级研究员 (JRF)。候选人最初将以 JRF 的身份受聘一年。如果候选人表现出出色的研究敏锐度，PI 将推荐他/她参加博士入学面试（入职后六个月至一年内）。面试成功后，候选人将进入 RRI 博士项目，继续与 PI 一起进行研究，攻读博士学位。通过国家资格考试 - CSIR-UGC NET 的候选人，包括讲师资格、GATE 或由中央政府部门及其机构和机构（如 DST、DBT、DAE、DOS、DRDO、MHRD、ICAR、ICMR、IIT、IISc、IISER 等）举办的国家资格考试，符合该职位的资格。
雨树发酵（萨曼萨曼）种子粉...
摘要。Anwar A，Zainuddin，Djawad Mi，AslamyahS.2023。使用混合微生物提高其营养质量的雨树（萨曼萨曼）粉粉的发酵。生物多样性24：5863-5872。雨树（萨曼萨曼）种子粉是蛋白质的来源；然而，由于存在抗营养剂，例如单宁蛋白作为蛋白质抑制剂，高粗纤维含量，溶解的蛋白质以及干燥和有机物的消化率低。使用混合微生物发酵可能会增强雨树粉的营养价值。这项研究旨在提高营养质量，并在体外使用混合微生物在体外使用混合微生物来减少雨树粉中的抗营养因素。这项研究中使用的微生物包括芽孢杆菌，酿酒酵母和根茎sp。这项研究是使用完全随机设计的阶乘设计的，即使用两个因素，即3剂混合微生物（0、1.5、3和4.5 ml/100 g雨树籽粉）和3个不同的孵育时间（42、72和96小时）。微生物剂量和孵育时间之间存在显着相互作用。The treatment of 4.5 mL of mixed microbes/100 g rain tree seed meal and a 72 hours incubation time reduced substantially crude fiber content (59.60%) and crude fat (73.20%), coupled with an increase in crude protein content (11.62%), NFE (6.52%), dry matter digestibility (DMD) (36.78%), organic matter digestibility (OMD) （50.42％）和溶解的蛋白质含量（20.27％）。单宁含量在处理4.5 ml混合微生物/100g雨树粉时显着降低（37.72％），孵育时间为96小时。这些发现表明，经受发酵72小时或更长时间的雨树粉可改善营养质量，DMD和OMD。
基于人工智能的实时光谱监测......
摘要：新型冠状病毒（SARS-CoV-2）通过人血管紧张素转换酶2（hACE2）侵入人体细胞，引起严重的冠状病毒疾病（COVID-19）。hACE2与SARS-CoV-2的刺突糖蛋白（S蛋白）之间的相互作用是了解分子机制以开发治疗和疫苗的关键，然而，在波动的环境中，这些相互作用的动态性质对于那些需要固定样品结构的结构测定技术来说非常具有挑战性。在这里，我们通过对S蛋白和hACE2的红外光谱的概念验证模拟证明，时间分辨光谱可以借助机器学习监测感兴趣的蛋白质-蛋白质复合物的实时信息。我们希望我们的机器学习协议能够加速蛋白质相互作用实时光谱研究的发展。
