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World File Search System生命现象
生命现象の光操作技术の创出
1）F。Kawano，H。Suzuki，A。Furuya，M。Sato：Nat。社区。，6，6256（2015）。2）Y. Nihongaki，F。Kawano，T。Nakajima，M。Sato：Nat。生物技术。，33，755（2015）。3）Y. Nihongaki，T。Otabe，Y。Ueda，M。Sato：Nat。化学。生物。，15，882（2019）。4）方法，14，963（2017）。5）Y. Nihongaki，S。Yamamoto，F。Kawano，H。Suzuki，M。Sato：Chem生物。，22，169（2015）。6）生物技术。，40，1672（2022）。7）F。Kawano，R。Okazaki，M。Yazawa，M。Sato：Nat。化学。生物。，12，1059（2016）。8）natl。学院。SCI。 U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。SCI。U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。U.S.A.，116，11587（2019）。9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。社区。，11，2141（2020）。
世界作为量子信息处理器
如果对量子科学（即理论）没有透彻的理解，就不可能完全掌握现实和宇宙。本文的目的有两个，首先介绍量子信息处理的组成，然后讨论量子科学对理解现实的影响。我认为世界是完全量子的，而经典世界只是量子世界的一个极限情况。论点的关键是量子信息可以被视为一种生命现象。量子信息处理 (QIP) 一直是计算方法的主要主题。在这里，我们将其视为信息允许对世界进行非二元解释的方式。从这个意义上讲，量子信息处理在于理解纠缠如何成为连贯现实的基础，但又高度动态、充满活力和生动。我认为，信息是一种从无到有的创造生命现象。量子信息是实体、系统、现象和事件的关系视图（Auletta，2005 年）。
世界作为量子信息处理器
如果对量子科学（即理论）没有透彻的理解，就不可能完全掌握现实和宇宙。本文的目的有两个，首先介绍量子信息处理的组成，然后讨论量子科学对理解现实的影响。我认为世界是完全量子的，而经典世界只是量子世界的一个极限情况。论点的关键是量子信息可以被视为一种生命现象。量子信息处理 (QIP) 一直是计算方法的主要主题（Cooper 和 Hodges，2016 年）。在这里，我们将其视为信息允许对世界进行非二元解释的方式。从这个意义上讲，量子信息处理在于理解纠缠如何成为连贯现实的基础，但又高度动态、充满活力和生动。我认为，信息是一种从无到有的创造生命现象。量子信息是实体、系统、现象和事件的关系视图（Auletta，2005 年）。关键词：量子信息处理，生命系统，非算法信息，复杂性理论
无CIRSPR基因组编辑时代的曙光
在1953年，沃森（Watson）和克里克（Crick）阐明了DNA的结构（双螺旋），并了解了如何保留遗传信息以及如何从该信息蛋白中产生遗传信息。从那以后，研究进展了，兴趣转移到了生物体（尤其是人类基因组）基因组的解码。2003年人类基因组解码的完成提出了预期，即根据需要对遗传信息（基因）进行编辑，并用于研究活动，例如研究疾病的原因和阐明生命现象。是对所有人类遗传信息的澄清，这导致了有用的研究结果。例如，由于遗传异常而导致的疾病如何发展，哪些基因对于维持重要活性及其功能至关重要。最初，以确切形式更改遗传信息是困难，昂贵且辛苦的，但是在2012年，“在自适应细菌免疫中的可编程双RNA引导的DNA核酸酶” 11本在《科学在线》上发表了11”，在Online上发表了11条，揭示了一种可以通过简单方法操纵遗传信息的技术。这是基因组编辑技术CRISPR-CAS9。
“生物学和医学进展”基因组编辑（...
自从发现DNA结构（1953年）以来，在分子水平上对生命现象的研究已经确定了一场真正的科学技术革命，而这场革命恰逢基因组学的诞生。基因组学为人类未来带来了许多应用，其中最重要的应用涉及生物医学领域。 “基因组医学”即基于基因组数据（尤其是人类基因组数据）的医学，已经让我们可以想象未来，预防、诊断和治疗技术将完美地适应每个人的生物学特征，从而为日益“个性化”和“精准”的新医学铺平道路。由詹妮弗·杜德娜 (Jennifer Doudna) 和埃马纽埃尔·夏彭蒂耶 (Emmanuelle Charpentier) 发明的最先进基因组编辑技术 CRISPR-Cas9 所代表的最新革命，现在让我们能够具体概述 Collegio Ghislieri 将在其第十九届高级培训课程中讨论的新研究和治疗观点。
2025 年额外招聘申请指南...
选拔在北海道大学“开拓精神”、“全球视野”、“全面教育”和“实践学习”的基本理念和医学院“以尖端医学研究引领世界”和“培养具有强烈道德感和全面素质的下一代医学研究人员和医疗专业人士，为人类的健康和福祉做出贡献”的教育理念下，医学院的教育目标是培养具有高度道德标准、高度专业知识、在医学、生命科学和社会医学（公共卫生）方面具有研究和教学能力的人才，以及具有深刻洞察力以满足当地和国际社会多样化、广泛的健康和安全要求的人才。医学研究生院希望学生“ ① 愿意从事为阐明生命现象、攻克疾病、提高人类健康水平而量身定制的研究”和“ ② 具有求知欲、逻辑分析能力、团队合作精神、立志成为各医学领域的国际领导者”和“ ③ 入学前具备外语（英语）阅读理解和写作能力”的学生。将根据入学考试、成绩单和其他提交的相关材料的综合评估来确定选拔。 ・ 评估方法和评估权重与期望值的关系
开发了FTOB，一种由DNA制成的荧光标签，具有高光稳定性
[概述]生命科学研究和阐明疾病机制需要高的时间分辨率，这允许观察蛋白质和其他物质在毫秒中的精细运动。现有的蛋白质标签具有有限的光稳定性和亮度，使这些观察结果变得困难。 该研究团队由Tohoku大学跨学科科学领域研究所的Niwa Shinsuke领导，Kita Tomoki的一名研究生开发了一个名为“ FTOB（Fluorescent-LabeLed Tiny DNA折纸）的新荧光标签”，使用DNA与DNA进行了DNA，并与Associent in University a Engine atiforing Mie Suie Mie Yuki合作。与常规标签相比，该FTOB不太可能引起光漂白或眨眼，并且通过极高的时间分辨率，可以观察到蛋白质的运动至少几十分钟。此外，FTOB被设计为使用称为“ DNA折纸”的技术自由重组，就像块一样，可以广泛应用于研究生命现象，例如细胞分裂和与各种疾病（例如阿尔茨海默氏病和癌症）相关的蛋白质。 该结果于2025年2月11日在线发表在“学术杂志”细胞报告物理科学报告中。
3。Biotechnology.pdf
Sungshin妇女大学生物技术系向学生介绍了各种生物中的生命现象原理。它授予适用于生物技术行业的知识和技能。基于基本的生命科学知识，该部门设计并运营其课程，以培养具有开发和生产未来重要行业（例如生物制药，干细胞，工业微生物和生物学资源）所需的创造性专业知识的女性工程才能。主要的教育目标是通过直接经验和通过实验和实践课程从教科书中学到的理论知识来培养生物技术领域的实践专业人员。生物技术有望成为第四次工业革命的核心领域，随着各个行业的劳动力需求不断增加。生物技术系的课程旨在使学生能够在不同领域的生物技术专家工作。Graduates take on roles in biopharmaceutical development, drug production/quality control, antibody/cell therapy research, ART/regeneration research, pharmaceutical sales in biotechnology- related companies and government research institutes, and specialize in areas such as conservation and utilization of biological resources, biosecurity and forensic science, pharmaceutical research, management of model animals, food and drug management and research, medical device management and research, and基于微生物的生物制造业。此外，许多本科生继续在研究生院教育，从事生物技术和生命科学领域的先进研究，从而扩大了他们在各个领域的专业发展机会。
社论：生物医学信号分析中的机器学习和深度学习
基于脑部计算机接口（BCI）和神经活动中的次生或第三级副产物产生的脑机制接口（BCI）和医学图像，在临床诊断，患者监测和生物医学研究中广泛使用。因此，如何进行有效检测，分析和研究生物医学信号对人类研究生命现象和医学科学的重要性非常重要。最近，机器学习技术，尤其是深度学习，具有明显的先进的生物医学信号分析。遵循这一行，本研究主题中所考虑的文章表明，这种知识领域正在迅速扩展，并且在过去几年中取得了巨大的进步。在生物医学信号分析中使用先进的深度学习方法和机器学习方面仍然存在各种尚未解决的问题，例如，弱的概括，遥不可及的性能，有限的数据集和数据筒仓。在本研究主题中，我们有一个为脑电图或医学图像使用多模式深度学习模型的示例，但是这些多模式作品的可行性依赖于原始数据集。此外，在脑电图或医学图像处理中研究了转移学习框架和对抗性学习的潜力。依靠其在大规模数据，机器学习和深度学习模型的强大拟合能力上，通常用于分析诸如脑电图和医学图像之类的生物医学信号，这些信号在p300-BCI，运动图像和医学图像处理中表现出了优势，但是在小型数据集中，它们在p300-BCI中的广泛性能力仍然有限。。他们发现多模式双级刺激研究工作致力于研究适当的机器学习和生物医学信号分析的深度学习解决方案，以及模型的解释性，因此至关重要。在本社论中，我们总结了使用鸡蛋或医学图像分析中深度学习的七个贡献文章中每一个中详细介绍的主要发现和观点。已经讨论了机器学习方法在解码卵信号中的优势，并提出了基于支持向量机的稀疏空间解码方法，由Hou等人提出。