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机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
生物化学-坎贝尔-第六版.pdf
玛丽· K·坎贝尔 玛丽· K·坎贝尔是曼荷莲学院的化学名誉教授，她在那里教授一门为期一个学期的生物化学课程，并为从事生化研究项目的本科生提供指导。她经常教授普通化学和物理化学。在曼荷莲学院的 36 年任期内，她教授过化学的所有子领域，但有机化学的讲座部分除外。她对写作的浓厚兴趣促成了这本教科书的前五版的出版，并取得了巨大的成功。 玛丽来自费城，在印第安纳大学获得博士学位，并在约翰霍普金斯大学从事生物物理化学博士后工作。她的兴趣领域包括研究生物分子的物理化学，具体来说，是蛋白质-核酸相互作用的光谱研究。玛丽喜欢旅行，最近去了澳大利亚和新西兰。经常可以看到她在阿巴拉契亚山道徒步旅行。
![B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC）修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）
Manisha Nigam博士地址：生物化学系
'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）Manisha Nigam博士地址：生物化学系'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0](/simg/e/eecb49a8f692a9aaa3ee069b0878acdcd42730b2.webp)
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373471-DSE-Food and Dairy 3 734 76DSAgricultual Microbioloy/3 734 77- Microbiology/373472-DSE-Drug Designing and DSE-Microbial Diversity/3 734 78-DSE- Microbiology 373171-DSC-Medical 373172-DSC-Industrial Nanobiotechnology/3 734 73-DSE-Genomics and Pharmaceutical Microbiology/3 734 79-DSE- - - Microbiology Microbiology Proteomics/373474-DSE-Epidemiology/373475- Infection and Immunity/373480-DSE- - DSE-Bioprocess Technology/373483-DSE- Intellectual Property Rights/373484-DSE- Environmental Microbiology Research Methodology 343461-DSE-Fish Biology 1/343462-DSE- 343465-DSE-Fish Biology 11/343466-DSE- Zoology 343161-DSC-Animal 343162-DSC-Ecology & Entomology 1/343463-DSE-Environmental Entomology 11/343467-DSE-Environmental - - - Diversity (Chordata) Wildlife Biology 1/343464-DSE-Reproductive Biology I Biology II/ 343468-DSE-Reproductive Biology II 913462-DSE- 913463-DSE- 913464-DSE- 913161-DSC- 913162-DSC-Management 913461-DSE-Financial Markets and安全分析消费者营销M.com国际金融服务业务913163-DSC-LNCOME税法和实践机构以及投资组合行为Maneement Communication
生物化学学位课程的修订课程
根据其法律规定，巴基斯坦的高等教育委员会（HEC）已通过其国家课程修订委员会（NCRC）开发并定期更新课程。这些委员会通常由主题专家，研究人员以及认证机构，专业理事会和行业利益相关者的代表组成。响应不断发展的需求，HEC与巴基斯坦科学院（PAS）合作，已承担了在国家资格资格框架的第6级和7级的生物化学课程中制定强大的学位课程标准的任务。这些标准是根据HEC的本科教育政策对第1（2023年）和研究生教育政策（2023）的精心结构的，可确保与国家优先事项和国际教育标准保持一致。
聚合物化学-SCY1616
极性相互作用：围绕分子移动的价电子可能不会对称分布。最接近周期桌右上角的非金属元件 - 氮，氧，氟和氯 - 倾向于将共享电子从碳和氢中转移。当有一个具有其中一个元素的官能团时，它具有轻微的负电荷，其余的分子（碳和氢）略有阳性。分子是极化的。其正切片被邻近聚合物的负截面所吸引。主链中的碳原子始终遵循具有四个共价键的八位字规则，因此无法沿链条传递额外的电子。如果将聚合物纤维一起摩擦，则可以建立静电电荷。
定量分析，包括众所周知的植物化学化学和...
对某些主要植物化学物质的定量分析和对ampelocissus latifolia（Roxb。）元素的测定planch theng K. B.1，Korpenwar A. N. 2 1 Late B. S. Arts，N。G. Science and A. G. Commerce College，Sakharkherda，Maharashtra，India 2 Rashtrapita Mahatma Gandhi Arts Arts Collector，Nagbhid，Nagbhid，Dist。Chandrapur，印度马哈拉施特拉邦，印度对叶片latifolia tuberous根的抽象定量分析，以通过标准方法鉴定诸如总生物碱，类黄酮，皂苷和Terpenoids之类的植物基质。定量估计表明，阿姆皮西斯latifolia结节粉含有生物碱：9.6％，类黄酮：8.14％，萜类化合物：5.23％和皂苷：13.58％。乙醇肥皂的提取粉末粉末，显示了总共有24个元素，例如Al，B，Ba，Ba，Ca，Ca，Ca，Cr，Cu，Cu，Cu，Cu，Fe，hf，hf，hf，hf，hf，hf，hf，hf，hf，hf，k，li，mg，mg，mn，mn，mo，na，na，ni，ni，yb y y y，y，y，y，y，对六个元素的定量分析显示为Fe = 0.051 ppm，mg = 0.045 ppm，al = 2.06 ppm，k = 0.49 ppm，CA = 0.09 ppm，CR = 0.00009 ppm。在XRD分析中获得的元素也得到了ICP-AES结果。元素含量取决于各种因素，例如气候，植物标本的位置和植物生长的土壤组成。块茎根中存在各种植物化合物和元素表明该植物在医学中的潜力。关键字：ICP-AES光谱法，X射线衍射，Ampelocissus latifolia，Soxhlet提取。I.it简介药用植物单独或组合中用于各种药物制剂（1）。在植物中发现的一个主要的二级代谢产物，例如生物碱，类固醇，单宁和苯酚化合物，它们在植物的几乎所有部分中都或几乎所有部分产生并沉积了（2）（2）。药用植物和矿物质元素的各种活性成分在代谢中起重要作用（3）。确定植物中的矿物元素非常重要，因为许多药物的质量取决于矿物质的含量和类型（4）。药理学作用的药用植物中无机元素的存在非常重要（5）。
理学硕士（生物化学） （2023-24 学年）
IX. 建议阅读 • Nelson, DL 和 Cox, MM 2017。Lehninger 生物化学原理。第 7 版。WH Freeman & Co Ltd • Satyanarayana, U. 和 Chakrapani, U. 2017。生物化学。第 5 版，Elsevier • Campbell MK 和 Farrell SO 2009。生物化学。第 6 版 Thomson Higher Education。 • Moran LA、Horton HR、Scrimgeour KG 和 Perry, MD 2012。生物化学原理。第 5 版 Pearson, • Voet, D. 和 Voet JG 2011。生物化学。第 4 版。John Wiley。 • Pratt, CW 和 Cornely, K. 2014。基本生物化学。第 3 版。 Wiley • Moorthy, K. 2007. 生化计算基础。第二版。CRC Press
DNA不匹配维修系统的生物化学 - 大阪医学和药物大学存储库
图1真核MMR的概述MUTS同源物识别不匹配的碱基对。 MUTSα识别错误和小安培碱基，而MUTSβ识别大型安培碱基。 MUTLα与MUTSα-不匹配复合物相互作用。 PCNA通过夹具装载机放置在双链DNA链的不连续部分中的DNA上。夹具形的PCNA在滑动夹具孔时移动。由于PCNA的结构具有极性（侧面和前部），因此PCNA在保持其极性的同时移动到DNA上，并与MUTLα相互作用。 PCNA的极性不同会激活MUTLα以仅裂解新生的链侧，从而导致不匹配两侧的划痕。核酸外切酶EXO 1去除含错误的区域，所得的间隙区域充满DNA聚合酶δ，一种复制的聚合酶。除大肠杆菌及其相关物种外，人们认为许多真正的细菌将以几乎相同的机制反应。但是，预计区分新链和旧链的机制将会有所不同。24）。一些古细菌具有真核MMR（可能是从真实细菌水平传播的）40），这是少数族裔，大多数具有完全不同的机制，称为内质系统41）。内体是一种与限制酶具有结构和功能相似性的酶，并且在不匹配的碱基对附近裂解了双链DNA的两个链。这种双链裂解预计将通过同源重组系统修复。使用同源重组系统的维修反应非常准确，这是有道理的，因为修复合成是使用另一个DNA分子（染色体）作为模板的同源区域进行的，因此无需区分旧链和新链。