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在定量聚合酶链反应中优化DNA扩增温度，用于鉴定结核分枝杆菌抗co骨的抗抑郁剂
结核病（TB）是由结核分枝杆菌引起的疾病，对全球健康是严重威胁。可用于检测和鉴定引起TB的细菌的方法是定量聚合酶链反应（QPCR）。在这种方法中，变性和延长温度是需要优化成功的决定因素之一。这项研究旨在优化DNA M.结核病的扩增中的变性和延长温度。使用准实验设计的研究。最优化的温度为93、94、95、96和97°C，用于扩展为58、59、60、61和62°C。测试样品是从结核分枝杆菌的患者收集的痰液样本，对异念珠菌具有抗性。优化是使用七个测试引物，即S315T，S315N，S315I，S315R，S315G，S315G，S315L和R463B，具有KATG基因的靶标。优化数据通过MS Excel处理最低的CT值。结果表明，使用的每个引物的最佳变性温度各不相同。主要的S315T，S315R和S315G在96°C的变性温度下最佳，最佳S315N在94°C时，主要S315i和R463B在93°C下最佳的R463B，最佳的S315L引物在95°C，最佳的S315L引物，最佳使用的温度为96°C. 96°C. 在58°C下的最佳延伸温度，用于原代S315N，S315N，S315I和R463B，初级S315R和S315G在60°C下，初级S315L在61°C下为61°C。 可以得出结论，变性研究的最佳温度为96°C，延伸为58°C。。在58°C下的最佳延伸温度，用于原代S315N，S315N，S315I和R463B，初级S315R和S315G在60°C下，初级S315L在61°C下为61°C。可以得出结论，变性研究的最佳温度为96°C，延伸为58°C。
人工智能与机器学习（智能研究所研究领域）
研究领域：1.人工智能理论方法的自然科学基础（数理逻辑方法、算法理论、组合学、模式识别、统计学、最优化、认知心理学、语言语义学以及其他旨在解决人工智能和机器学习问题的领域）。 2. 人工智能基本范式的理论和概念基础——符号人工智能或“黑箱”控制论（基于知识的方法）和神经控制论（基于机器学习的统计方法）。协同人工智能。可解释人工智能的研究。 3. 对问题领域进行系统分析，以了解人工智能和机器学习方法和技术的适用性，以评估算法和软件解决方案在创建各种建筑类型的智能系统中的质量和有效性。用于比较和选择算法和软件解决方案的多标准方法。 4.智能系统（人工智能系统）是控制论与人工智能协同发展的主要软硬件产物。集成和混合智能系统。设计各种建筑类型的智能系统的方法。人工智能不同范式中的多层次集成模型与混合方法。 5. 在智能系统中表示可靠和合理知识的模型和方法。开发和改进可靠知识表示的经典模型（过渡到抽象知识）并创建新的混合模型，包括非知识因素、时间知识的建模和本体模型的开发。 6. 在思维过程建模背景下的知识处理（推理自动化）的方法和算法，包括推理、论证、识别和分类以及概念形成。基于案例推理的自动化。智能规划方法和智能规划器开发领域的研究。 7. 自然语言和图像分析中处理和分析文本的方法、算法和软件。从自然语言文本中提取开源信息的方法，包括无监督机器学习。从自然语言文本和其他特殊类型的半结构化数据中自动获取时间信息的方法。 8. 在智能系统中搜索、获取和使用知识和模式（包括经验模式）的方法和技术。自动化的模型和方法
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环境，药理学和生命科学公告。 env。 Pharmacol。 Life Sci。，第11卷[5] 2022年4月：50-55©2022环境学院
摘要使用MATLAB的脑肿瘤分类非常需要改善MATLAB中的图像处理技术。尽管对该领域非常关注，但是对图像处理的极大兴趣的领域是图像过滤，图像分割和检测图像中的特征。matlab可以使用图像的平滑，有效的图像分割，从图像中提取不同特征以及图像的分类来改进它。用于图像分割的两种知名方法是K-均值簇和形态学分类的操作。两个最常用和有效的过滤器用于此过程，即中值和植物滤波器。要诊断疾病，尤其是身体任何部位的肿瘤，都必须使用最有效的图像分割方法。对图像分割的研究在图像分段中彻底改变了这一过程。检测脑肿瘤，每个人都采用的技术是磁共振图像。从图像中提取脑肿瘤特征时，研究重点是肿瘤位置，肿瘤的质地，肿瘤的颜色，肿瘤的边缘和脑肿瘤的特定区域。根据上述标准提取图像特征，并找到患者是否患有肿瘤，将图像分类。关键字：MATLAB，医学图像处理，脑肿瘤，特征提取，分类，K-均值群集，形态学分类。MRI方法和图像处理技术可以改善这一点。收到：18.02.2022修订：28.03.2022接受：24.04.2022在本文中引入，主要重点是现代图像处理技术，这些技术将有助于检测人体某些部位的大脑和癌症。作为脑肿瘤和癌症是致命的疾病，至少需要有最有效的优化技术来帮助科学家发现癌症状况的致命程度。图像分类也是重要的一步。在这里，将注意力集中在图像上，分类为不同的类。本研究中使用的最常见的图像分类技术是Boltzmann，随机森林，K群集和支持向量机。在本文中，重点是结合各种图像分割方法，许多图像分类方法将提供最优化的结果。此处使用的分割技术是灰色的标准，它是深度学习和深度神经网络的基本方法之一。使用前面提到的技术和方法，对于图像分割和图像过滤和分类而获得的结果将更加有效。他们将帮助我们以更少的时间来诊断疾病。图1显示了检测脑肿瘤的步骤。
物理科学与工程
物理科学与工程 PE1 数学 所有数学领域，包括纯数学和应用数学，以及计算机科学的数学基础、数学物理和统计学 PE1_1 逻辑与基础 PE1_2 代数 PE1_3 数论 PE1_4 代数和复几何 PE1_5 李群、李代数 PE1_6 几何与全局分析 PE1_7 拓扑 PE1_8 分析 PE1_9 算子代数和泛函分析 PE1_10 ODE 和动力系统 PE1_11 偏微分方程的理论方面 PE1_12 数学物理 PE1_13 概率 PE1_14 数理统计 PE1_15 通用统计方法和建模 PE1_16 离散数学和组合数学 PE1_17 计算机科学的数学方面 PE1_18 数值分析 PE1_19 科学计算和数据处理 PE1_20 控制理论、最优化和运筹学 PE1_21 数学在科学中的应用PE1_22 数学在工业和社会中的应用 PE2 物质的基本构成 粒子、核、等离子体、原子、分子、气体和光学物理学 PE2_1 基本相互作用的理论 PE2_2 基本相互作用的现象学 PE2_3 使用加速器的实验粒子物理学 PE2_4 不使用加速器的实验粒子物理学 PE2_5 引力相互作用的经典和量子物理学 PE2_6 核、强子和重离子物理学 PE2_7 核和粒子天体物理学 PE2_8 气体和等离子体物理学 PE2_9 电磁学 PE2_10 原子、分子物理学 PE2_11 超冷原子和分子 PE2_12 光学、非线性光学和纳米光学 PE2_13 量子光学和量子信息 PE2_14 激光、超短激光和激光物理学 PE2_15 热力学 PE2_16 非线性物理学 PE2_17 计量学和测量学PE2_18 平衡和非平衡统计力学：稳态和动力学 PE3 凝聚态物理 结构、电子特性、流体、纳米科学、生物物理学 PE3_1 固体结构、材料生长和特性 PE3_2 凝聚态的机械和声学特性、晶格动力学 PE3_3 凝聚态的传输特性 PE3_4 材料的电子特性、表面、界面、纳米结构 PE3_5 半导体和绝缘体的物理特性 PE3_6 宏观量子现象，如超导性、超流体、量子霍尔效应 PE3_7 自旋电子学