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
POORNIMA SINGH教授,人文与社会科学系,IIT德里,新德里,新德里教授Anjum Sibia教授,教育心理学和教育基金会,新德里Navin Kumar博士,Navin Kumar博士心理学副教授,Bhim Ambedkar Collies,Bhhim Ambedkar Collecers,Bhhim Ambedkar Collecent,New Delhi Delhi,New Delhi Delhi,新德里新德里,新德里博士,新德里,新德里大学心理学系助理教授,新德里,苏鲁奇·巴蒂亚(Suruchi Bhatia Bhatia Bhatia博士Srivastava PGT(心理学),Vasant Valley School,Vasant Vihar,新德里POORNIMA SINGH教授,人文与社会科学系,IIT德里,新德里,新德里教授Anjum Sibia教授,教育心理学和教育基金会,新德里Navin Kumar博士,Navin Kumar博士心理学副教授,Bhim Ambedkar Collies,Bhhim Ambedkar Collecers,Bhhim Ambedkar Collecent,New Delhi Delhi,New Delhi Delhi,新德里新德里,新德里博士,新德里,新德里大学心理学系助理教授,新德里,苏鲁奇·巴蒂亚(Suruchi Bhatia Bhatia Bhatia博士Srivastava PGT(心理学),Vasant Valley School,Vasant Vihar,新德里
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
Calvino K. J. Chem。pharm。res。,2024,16(7):7-8毒理学,以发现趋势并预测新型化学物质的毒性。与常规
行为毒理学是通过毒性化学物质或诸如辐射诸如引起行为功能功能功能障碍的辐射的神经系统破坏的研究。大脑是人体最复杂的器官,是通信的器官,并为我们的行为功能的完整曲目提供了底物(Harry等,2022)。对大脑神经元和神经胶质的有毒作用可以在各种行为功能中产生损害,包括感觉知觉,运动活动,情绪和认知。行为毒理学一直是一个积极的研究领域,已经有半个多世纪的历史了。已经研究了各种多样性毒素和毒性的行为毒性,包括铅,汞和镉,有机氯,有机磷酸盐,拟磷酸盐,拟甲虫类和新烟碱性农药,多环芳族芳族芳族芳族芳族芳族芳族,火焰碳素,火焰阻滞剂以及许多其他环境化学物质和许多药物和许多药物。行为毒理学对于确定神经毒性的功能影响很有用,也有助于提供一种用于确定功能障碍的关键神经毒性机制的方法。
制造工程与材料加工理学硕士旨在培养精通制造技术、材料加工和管理的工程师或管理人员。本课程以全日制和非全日制形式提供。课程将在莎阿南玛拉理工大学工程学院机械工程学院进行。全日制课程的最短时间为一年(两个长学期和一个短学期),而非全日制课程的最长时间为 1.5 年。全日制课程的最长时间为 1.5 年,而非全日制课程的最长时间为 2 年。本课程的总学分为 42 学分。评估将通过课程作业、测试和考试进行。学生将完成硕士项目以满足本研究生课程的要求。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
英国原子能管理局成立于1954年,当时英国政府成立了一个新机构来监督美国的核研究计划。角色是为英国的原子武器提供威慑,并为未来的核电站开发反应堆技术。