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World File Search System烧瓶
11：776：438植物与人类健康植物组织培养和工程
•中期考试：30分•期末考试：30分•实验室笔记本电脑（分别为5分，分别为4次）：20分•实验室报告（烟草转换）：10分•讲座出勤率：5分：实验室出勤率•5分•规模：90-100％= A; 80-89 = b; 70-79 = C; 60-69 = D实验室笔记本：锻炼实验室分为7个项目。每个学生都必须带一个3圈粘合剂来保留笔记；每个项目都会记录并分组注释。注释包括：日期，实验室锻炼方案，中等类型，植物组织，菜肴数量/烧瓶，组织的形态，组织的发展，结果等。每个学生将在实验室笔记本中包含每个项目的一页照片。笔记本电脑将进行4次分级（在实验室4、7、10和13之后）。实验室报告：每个学生将以出版格式提交实验室项目＃3：通过农业介导的转型生产Gus-转基因烟草的报告。内容包括：简介，方法，结果和参考。学习目标评估：考试和测验的具体问题将用于评估学生对所有课程学习目标的知识。学生将在分级实验室练习和实验室报告中整合植物基因转移方案的知识（学习目标5）。这些评估的百分比得分将确定精通的水平：未偿还> 90％； 80-89％好； 70-70％令人满意； <69％不令人满意。参与级和缺勤政策
托法替尼介导的Janus激酶/信号转导子和转录激活子信号通路抑制对胶原蛋白生物合成的影响
摘要 目的：本研究旨在研究托法替尼抑制 Janus 激酶/信号转导和转录激活因子 (JAK/STAT) 通路对成纤维细胞培养中胶原生物合成的影响。材料和方法：BJ-CRL-1474®（皮肤）和 BRL3A®（肝脏）成纤维细胞培养物在合适的培养基中增殖。将托法替尼以 25、50、100、200、400 和 800 nM 的浓度施用于 96 孔烧瓶中增殖的成纤维细胞。使用酶联免疫吸附测定法测量金属蛋白酶组织抑制剂 1 (TIMP-1)、基质金属蛋白酶 3 (MMP-3)、转化生长因子 β 1 (TGF-β1) 和羟脯氨酸水平。结果：托法替尼对皮肤和肝细胞培养物有细胞毒性作用。托法替尼的细胞毒性作用始于 100 nM（p<0.05）。在 800 nM 时效果最强。托法替尼的时间依赖性细胞毒性作用在所有浓度下 72 小时后均显著高于 24 和 48 小时（p<0.05）。即使在 25 nM 的托法替尼浓度下，TGF-β1 水平也显著降低（p<0.05）。托法替尼给药后，MMP-3、TIMP-1 和羟脯氨酸水平显著下降（p<0.05）。结论：托法替尼以浓度依赖性方式抑制成纤维细胞培养物中的成纤维细胞增殖。然而，需要进一步进行广泛的动物和人体研究以确定这种影响的临床意义。
使用深度学习优化信用卡欺诈检测
摘要：信用卡在当今的数字经济中起着至关重要的作用，并且它们的用法最近增长了，伴随着信用卡欺诈的相应增加。机器学习（ML）算法已用于信用卡欺诈检测。但是，信用卡持有人的动态购物模式和类不平衡问题使ML分类器难以实现最佳性能。为了解决这个问题，本文提出了一种可靠的深入学习方法，该方法由长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU）神经网络组成，作为基础学习者在堆叠集合框架中，并以多层次的perceptron（MLP）作为元学习者。同时，使用混合综合少数族裔过采样技术和编辑的最近的邻居（Smote-enn）方法来平衡数据集中的类别分布。实验结果表明，将拟议的深度学习合奏与Smote-enn方法相结合，分别达到了1.000和0.997的敏感性和特异性，这比文献中其他广泛使用的ML分类器和方法优于其他广泛使用的ML分类器和方法。接下来，我们介绍了高级集合模型，包括堆叠和投票分类器，对原始和Smote-enn数据集进行评估。此外，具有SQLite集成的烧瓶框架可以使用户注册，签名和测试增强了项目功能和用户交互。索引术语 - 信用卡，深度学习，集合学习，欺诈检测，机器学习，神经网络。
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
匹配的唾液器官和粘附培养物的细胞组成分析：选择您的Sjögren疾病研究工具仔细
sjögren疾病（SJD）通过在唾液腺（SGS）中存在B细胞的淋巴细胞浸润广泛认可。与最初假定的相反，SJD中的SG功能不全与SGS中SG淋巴细胞浸润程度不密切相关。在SJD的SG发病机理中，导管性表现与表达toll-tliel-e自身抗体SSA/RO60，SSA/RO52的互动的导管细胞的能力表达了TOLL样受体和受体的受体样受体和受体，并以表达SJD相关的自身抗体，并以下是SSSA/RO52的互动，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/sss，并以下是SSSA/sss，以及Leukin（IL）-1，IL-6，IL-7，IL-18，肿瘤坏死因子（TNF），B细胞激活因子（BAFF），CXC基序趋化因子10（CXCL10），CXCL112，CXCL12和CXCL13（在Verstappen等人1中进行了综述）。这些关键工作中的许多探索SG上皮涉及SJD病理学的涉及SG上皮细胞（SGEC）培养物。sgec培养物是使用epplant培养技术得出的，从而将一小部分SG组织铺在烧瓶中，并假定将生长的细胞推定为代表上皮细胞。2
指令nrl ro praha-úkzúz
用于确定质量DNA，使用0.8％的凝胶，并使用2％琼脂敏凝胶用于放大片段的夜间。Erlenm e yer的烧瓶被称重给定数量的粉末状琼脂症（2），精度为0.1 g，并添加了1×TAE缓冲液的工作溶液（请参阅5.1.3）。粉末琼脂症（2）和1×TAE缓冲液的量取决于浇注浴的大小。在电磁混合物（15-200）分钟上以（150-200）°C煮熟，直到溶液完全敲击，即使在圆形混合物后，气泡也会消失。还准备浇注浴和合适的梳子。在凝胶中添加轻微冷却后，用于使DNA可见（例如Ethidiumbromide工作解决方案，请参见5。1.4），混合1分钟。插图染料的体积取决于制备的凝胶的体积（对于乙啶溴化物，其最终浓度约为0.013％）。然后去除混合器，然后用梳子将琼脂氧化倒入浴缸中。在实验室温度下冷却约15分钟。为了完美的凝固，将凝胶放在冰箱中30分钟。可以用梳子小心地除去，并将凝胶从浇注浴缸中将凝胶传递到电泳浴中，并使用Tae Pufru的工作解决方案。可以将2个梳子放入浇注浴缸中，以便在切割后获得两个较小的凝胶。5.3琼脂症凝胶中的电泳
1。单细胞定量表达报告（SCQERS）
●将细胞和质粒混合到预燃烧的（ICE）1毫米比色杯以进行电穿孔（例如），非常小心地避免气泡（如果需要时，可以避免使用气泡，以避免气泡，移液器<25 ul）。将比色杯保持在冰上。●电塑料（例如Biorad Gene脉冲器，2 kV，200 𝛀，25 UF）。点击比色杯以消除气泡，并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花，表明出现问题。如果发生这种情况，请重复，减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后，立即添加475 UL恢复介质（例如SOC），转移到1.5 ml管，并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔，板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1％，以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C，直到确认高效率，也可以用氨苄青霉素在LB中过夜（通常在250毫升250 mL烧瓶中，37C，37C，轨道振荡器200 rpm）。●确认高效率后（您应该在0.1％板中看到> 1000个菌落，对应于1m> 1m的转化剂），制作甘油库存以备将来使用，并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP，适用于下游克隆
使用Raspberry Pi和虚拟现实耳机
摘要：现代信息和通信技术（例如虚拟和混合现实）的使用提供了控制和监视物联网设备的新选择。例如，头部安装显示器（HMD）已成为提高用户生产力和享受的工具。这种开发也与计算机技术的最新进步以及该技术价格下降有关：HMD现在更具功能性，同时在市场上也更广泛地使用。本文提供了两轮机器人汽车，可以使用HMD实时远程控制。遥控器是在统一3D的帮助下在虚拟现实中完成的。开源游戏引擎减少了成本和开发时间。有用于方向盘，变速箱，屏幕和停止按钮的单独对象。控制器和用户的手都可以用作输入操纵器。Oculus耳机的外部摄像头使用手识别来实现此功能。Raspberry Pi 4具有三个主要功能：首先是用GPIO引脚控制直流电动机，其次是将视频流从相机发送到HMD，第三个是接受HMD的控制信号并执行它们。虚拟现实耳机和远程操作车辆（ROV）的数据传输是通过服务器客户通信完成的。Raspberry扮演服务器的角色，该角色写在Python编程语言的烧瓶框架上。该服务器使用异步原理和OPENCV库来使用图像。GPIO引脚由服务器控制，并且也接收请求。VR耳机是客户，该客户端是在Unity Game Engine上写的。用户执行任何操作并实时将视频流传输到屏幕时，设备与服务器进行交互。输入系统的配置是在官方Oculus软件开发套件的帮助下完成的。
红色胆汁葡萄糖（VRBG）琼脂
紫罗兰色红胆葡萄糖（VRBG）琼脂脱水且现成的培养基1-在食物，动物饲料和环境样品中检测和列举肠杆菌科的使用和枚举。2 – C OMPOSITION - TYPICAL FORMULA * ( AFTER RECONSTITUTION WITH 1 L OF WATER ) DEHYDRATED AND READY - TO - USE MEDIUM Peptone 7.0 g Yeast extract 3.0 g Sodium chloride 5.0 g Bile salts No.3 1.5 g Glucose 10.0 g Neutral red 30.0 mg Crystal violet 2.0 mg Agar 15.0 g *The formula may be adjusted and/or supplemented to meet the required performances 标准。3-方法的含量和解释肠杆菌科的解释通常被食品制造商视为卫生指标，因此用于监测采取的预防措施的有效性。这也反映在肠杆菌科作为卫生指标的几种国家和国际标准或标准中。紫罗兰色胆汁葡萄糖（VRBG）琼脂是由摩森植物1设计的，用于枚举肠杆菌科，通过将葡萄糖添加到紫罗兰红胆汁乳糖琼脂中。Mossel等人后来的作品。2,3证明可以省略乳糖，从而导致称为VRBG琼脂的配方。紫罗兰色红胆葡萄糖琼脂，以进行探测和枚举，并采用富集前的步骤，并采用肠杆菌科的MPN技术，当期望寻求的微生物预计需要复苏，并且预计需要的数量低于100次以下或每米级测试。葡萄糖的同化会导致培养基的酸化，因此胆汁盐和中性红摄取的沉淀。ISO 21528-2 5推荐使用倒板技术枚举肠杆菌科，而预计所需的菌落数量为每毫升100毫升或测试样品的每克。肽为细菌生长提供了重要的生长因子；酵母提取物是用于生长刺激的B-VITAMINS复合物的来源。氯化钠保持渗透平衡。培养基依赖于选择性抑制性成分晶体紫和胆汁盐，这些含量抑制了革兰氏阳性细菌的生长以及指标系统葡萄糖和中性红色的生长。肠杆菌科以红色粉红色至红色紫色菌落的生长，周围是红色降水带。非葡萄糖发酵罐（例如，假单胞菌，阿科杆菌，阿尔卡吉尼等）表现出透明的无色菌落。除肠杆菌科以外的一些革兰氏阴性细菌可能会生长，但可能受到覆盖程序的限制。4a -d介质制剂（脱水培养基）悬浮41.5 g在1000毫升冷纯净的水中。热量频繁搅动以完全溶解。不要自压盐，也不要过热。冷却至47-50°C，混合并分布成无菌培养皿。4B- d的介于培养基（准备就绪 - 使用烧瓶 /试管）的液体液化液在100±2°C或温度控制的水浴（100°C）中的高压釜中烧瓶 /管的含量。或者，可以将瓶子或管子放入装有水的罐子中，该水放在热板上并煮沸。在加热之前稍微松开盖，以允许压力交换。冷却至47-50°C，然后将培养基倒入无菌条件下的无菌培养皿中。5-疗程特征脱水的培养基外观绿色紫色，细，均匀，自由流动的粉末溶液和准备好的中等外观紫罗兰，在20-25°C时清除最终pH 7.4±0.2 6- M M M原始物质 - 包装
简单专利系列的官方新闻
在微藻培养过程中采用干预措施（Aurantiochytrium sp）（57）摘要：本发明与微藻培养过程（Aurantiochytrium sp）的干预有关，以优化占优化的鳞状生产。通过微藻（Aurantiochytrium sp）的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段，纯微藻培养（Aurantiochytrium sp）在含有营养的琼脂培养基上激活：葡萄糖2.0％，酵母提取物0.5％，礁盐0.7％，介质琼脂1.5％，1.5％，在25°C下进行24小时，然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5％葡萄糖，酵母提取物为0.5％，礁盐0.72％的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。文化前阶段使用含有3％葡萄糖，1％提取物，0.72％礁盐的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶，其中包含1000毫升营养的培养基，营养8％，酵母提取物为18％，礁盐为0.72％，在220 rpm的摇动过程中，摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开，以收获过程结束。