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物理系简介
多年来一直是本系的传统和骄傲。几乎每年，我们系的学生都名列优秀学生名单之首。理学学士学位的成绩2022 年物理荣誉学位最后一年的考试如下所示，而之前的结果显示在该系主页的菜单中：- 2022 年参加学生人数：34 通过学生人数：33 一等人数：33 二等人数：无 简单通过人数：无 部门通过率：97.05% 优秀名单中的位置数量：08 位置持有人： 第一名：S Debala Devi：94.75% 第二名：Suman Barua：93.25% 第三名：Nehal Rai：90.00% 第四名：Shristi Chakraborty 和 Senorita Benedict：88.25% 第七名：Hiinyo Antun：86.25% 第八名：F Lalmuanpuia : 86.13% 第 9 位：Chandana Chakraborty : 85.88% 2. 校友：该系以其地位显赫、成绩斐然的校友而自豪。大多数
国际原子能机构人类健康报告第 17 号
原子能机构人体健康计划的任务源自其《规约》第二条，该条规定“原子能机构应寻求加速和扩大原子能对全世界和平、健康和繁荣的贡献”。人体健康计划的主要目标是在质量保证框架内，通过开发和应用核技术，提高原子能机构成员国解决与预防、诊断和治疗健康问题有关的问题的能力。原子能机构人体健康系列出版物提供以下领域的信息：放射医学，包括诊断放射学、诊断和治疗核医学和放射治疗；剂量测定和医学放射物理学；以及稳定同位素技术和营养学中的其他核应用。这些出版物拥有广泛的读者群，面向医疗从业者、研究人员和其他专业人员。国际专家协助原子能机构秘书处起草和审查这些出版物。本系列中的一些出版物也可能得到相关领域国际组织和专业协会的认可或共同赞助。本系列出版物分为两类：
人工智能药物研发、生物标志物开发和先进研发格局概述
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局，包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解，并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析，旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情，并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来，我们引入了大量更新，重点介绍了快速发展的行业动态，以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体，并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单，以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节，并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外，该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。
![黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...](/simg/6\63958e51a91c0fee5a7ca1caedab25f5a752827a.webp)
黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物，主要生长在南亚和东南亚，其中印度的种植面积最大，那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战，导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病（如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病）和昆虫害虫（如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象）具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外，结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系，导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益，迫切需要纳入更多不同的遗传物质，以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
BSAseq：一种基于网络的交互式集成工作流程，用于识别大量 F2 群体中的因果突变
摘要摘要：随着新一代测序 (NGS) 技术的进步和这些技术成本的降低，批量分离分析 (BSA) 不仅成为绘制数量性状基因座 (QTL) 的有力工具，而且成为识别感兴趣表型的因果基因突变的有效方法。然而，由于存在背景突变和测序、基因分型和参考组装中的错误，通常很难区分真正的因果突变和背景突变。在本研究中，我们开发了 BSAseq 工作流程，其中包括一个自动化生物信息学分析流程，带有用于估计分离区域的概率模型和用于可视化结果的交互式 Shiny Web 应用程序。我们对雄性不育亲本系 (ms8) 进行了深度测序，以捕获批量 F2 数据中的大多数背景突变。我们将该工作流程应用于 11 个批量 F2 种群，并确定了每个种群中的真正因果突变。该工作流程直观而直接，方便没有生物信息学分析技能的用户采用。我们预计 BSAseq 将广泛应用于识别许多感兴趣的表型的因果突变。可用性：BSAseq 可在 https://www.sciapps.org/page/bsa 免费获取联系人：liya.wang@cshl.edu、ware@cshl.edu、zhanguo.xin@ars.usda.gov
PE（刺茄子）编码一种细胞分裂素......
茄子是世界上最重要的蔬菜之一，有些品种有刺。这些刺出现在叶子、茎和果萼上，在栽培、收获和运输过程中带来挑战，使其成为一种不受欢迎的农艺性状。然而，人们对茄子刺形态发生的遗传机制仍知之甚少，这阻碍了遗传改良。在本研究中，遗传分析表明，刺形态发生由一个显性核基因控制，称为 PE（带刺茄子）。随后的批量分离子 RNA 测序 (BSR-seq) 和连锁分析初步将 PE 定位至 6 号染色体。然后该基因座被精细定位至 1109 株植物分离种群中 9233 bp 的间隔，仅含有一个候选基因 SmLOG1，它编码一种 LONELY GUY (LOG) 家族细胞分裂素生物合成酶。通过转录组和 qRT-PCR 进行的表达分析表明，SmLOG1 主要在未成熟的刺中表达。针对刺亲本系“PI 381159”中的 SmLOG1 进行的 CRISPR-Cas9 敲除实验消除了所有组织中的刺，证实了其在刺形态发生中的关键作用。SmLOG1 的序列分析仅在非编码区内精确定位了变异。我们从位于 SmLOG1 启动子内 − 735-bp 处的一个独特 SNP 开发了一个切割扩增多态性序列 (CAPS) 标记，发现与 190 个茄子种质中的刺变异有显著关联。这些发现增强了我们对控制茄子刺发育的分子机制的理解，并促进了使用标记辅助选择 (MAS) 培育无刺品种。
将杂交马铃薯育种科学转化为实践
二倍体马铃薯研究正在蓬勃发展。现在的挑战是将这些研究成果转化为实用的育种计划，培育出农民愿意使用、对最终用户有益的品种。杂交育种是植物改良的首选技术，因为它能给农民和商业利益相关者带来共同利益。杂交育种为农民提供了一种在多个性状上表现优异的统一作物，同时以知识产权保护的激励措施和实现长期遗传收益的高效系统吸引了商业育种者 [1]。最近，Bradshaw 介绍了理论背景，重点介绍了驱动杂交马铃薯育种计划决策的数量遗传学问题 [2]。在这里，我们根据商业育种公司 Solynta 的经验，讨论了杂交育种计划的组成部分。杂交育种计划通常分为几个较小的部分，具有特定的性状目标。这通常表现为分为 (1) 亲本系开发和 (2) 杂交评估计划。前者主要目的是积累有利于复杂性状的等位基因、通过回交程序叠加抗性以及选择高度可遗传的消费者/市场性状，而后者主要侧重于确定最佳亲本组合，以及评估产量稳定性和评估特定区域的适应性。因此，将育种目标分散到多个阶段和周期增加了选择数量性状改良的难度，但代价是杂交育种计划设计中的系统复杂性更高 [ 3 ]。在本章中，我们描述了成功的商业杂交育种计划所需的不同组成部分（图 1 ）。它们遵循从应用研究到商业产品开发的轨迹。高品质自交系是基础。
报告：防止新西兰的粮食损失和浪费：整个供应链行动的证据 - 2024 年 6 月 - 总理首席科学顾问办公室
亲爱的，这是我们关于粮食损失和浪费的系列报告的倒数第二份，这份报告是我们的总结报告，总结了我们同时发布的所有建议。我们开始撰写本系列报告时，试图了解我国粮食损失和浪费的挑战，此后我们一直在探索粮食拯救以及如何从原本会被浪费的粮食中获取价值。我们把这个难题最重要的部分留到了最后：预防。预防是迄今为止最重要的干预措施，因为它对减轻粮食损失和浪费的社会、经济和环境危害具有最大的潜在影响。防止粮食损失或浪费可以节省生产粮食的资金和环境成本。我们从供应链的角度来看待预防。新冠疫情暴露了我们“以防万一”供应链的局限性，促使我们转向“以防万一”，在系统的不同环节储备更多的食物。这为如何避免全球 40% 的食物损失和浪费这一本已颇具挑战性的问题带来了新的维度。在新西兰，我们需要从优质农产品出口国的角度来理解食物损失和浪费问题。我们的经济是建立在生产超过我们能吃的食物的基础上的。当我们的出口供应链崩溃时，就像疫情期间所体现的那样，我们需要机制来防止所涉及的食物被浪费。系统中没有任何一个参与者能够独自防止食物损失和浪费。这是一个系统问题，因此我们建议整个供应链进行协调变革，使供应链上的每个人都能更轻松地尽可能地防止浪费。在我们结束这项漫长的工作时，我想感谢我们庞大而热情的参考小组，这些研究人员和利益相关者慷慨地抽出时间来支持这项工作。我们希望它能提供一个有用的证据基础，以支持系统变革，减少食物损失和浪费。Ngā manaakitanga，
1关于生成ai的目的限制的ICO咨询...
ICO在生成AI生命周期中的目的限制咨询英国版权委员会（BCC）代表那些创造，拥有兴趣或管理文学，戏剧性，音乐和艺术作品的权利的人。我们的会员资格已经开发了以下响应，其中包括专业协会，行业机构和工会，共同代表了500,000多名创作者的声音，跨越了创意产业。这些权利持有人包括许多个人自由职业者，唯一的商人和中小型企业，以及创意和文化产业中的大型公司。我们的成员还包括代表权利持有人的收集社会，并提供有执照的创造力访问权限。我们的成员，个人创作者或公司已经使用了十多年的工具来帮助他们的创意活动或工商管理。我们已经详细评论了有关生成AI和数据保护的ICO系列咨询系列的第一章。，我们在处理BCC成员的个人数据（以及一般）时，请重申主要消息，要求AI开发人员相互尊重；价值链的所有部分都只有一个公平的竞争环境才能建立一个成功的市场，在该市场中，AI开发人员与创意部门和整体社会进行了创新和繁荣。公平市场的核心是符合法律框架，对我们的会员而言，这主要是版权（包括对技术保护措施的反规范），商标，数据保护，隐私，非歧视和合同义务。与本系列有关生成AI的一系列咨询的第一章相同，个人行使数据保护和隐私权的能力的合法性是基本关键的考虑。出于此响应的目的，我们指的是“ AI开发人员”，包括AI开发人员培训模型，调整模型，部署模型以及参与AI生命周期的每个单独的组织。BCC创建者的个人数据包括名称，相似性，语音以及潜在敏感类别数据等数据。