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World File Search System生物工程
超人：基因工程和以人为本的生物工程的含义
纵观历史，人类一直在寻求改善自身并获得优势的方法，无论是通过信息、技术还是身体增强。尽管机器学习的进步为计算机具有“超人”能力提供了希望，但另外两项进步很快将提供只有科幻小说才能想象和探索的选择。生物技术——具体来说，利用技术对生物进行物理改造——的发展轨迹超越了可逆的“人机合作”，最终实现了像机器人一样的无尽增强和修改的可能性。而基因工程，尤其是 CRISPR 1（成簇的规律间隔的短回文重复序列）和相关技术提供的可访问性，其发展轨迹有望使人类从出生起就变得更聪明、更强大、更“优秀”，预示着“高级人类”的到来。
生物工程工程与科学硕士课程的研究生学科
关于该计划的生物工程是一个跨学科领域，基本上旨在通过整合材料科学和工程来理解，修改或控制医疗系统。它制造了有助于诊断和治疗疾病的设备，并设计了提供生理功能可追溯性的产品。换句话说，生物工程通过实验室将基础科学和工程原则应用于生活和生活系统中，并旨在进行研究，以帮助延长人类的生命周期并改善生活质量。生物工程结合了不同的领域。其中一个领域是生物医学计算和筛选，它标识了受自然启发的生物材料。另一个属于生物医学工程的主题是生物医学设备的技术，除了“智能”药物携带者，用于疾病诊断和治疗的感觉芯片系统以及所有参与疾病筛查的生物医学设备之外，还参与了人造组织。生物工程还包括动物和植物产品的生物合成。除此之外，它还参与了细胞和分子工程和再生医学，它涉及重组DNA技术，食品的福利和控制，开发和控制具有较高添加价值（例如转基因生物）的新生物技术产品。
在Covid-19期间乌拉圭入门生物工程课程的虚拟学习方法
简介：近年来，全球教育发生了范式的转变；尤其是在生命科学中，专业化已经开始共享应用研究和开发中的共同空间。将跨学科的方法扩展到本科课程，这是一项关于共和国大学生物工程课程入门课程的案例研究（乌拉圭大学）。目标：Covid-19大流行导致将生物工程课程转移到虚拟方式上，改变了教学动力学。本研究旨在分析对虚拟学习新模型的适应。方法：随着时间的推移，分析了不同的课程指标，并对课程的学生和教授进行了调查。结果：尽管虚拟方式提出了一些新的挑战，但总体学生的表现并没有下降。结论：生物工程课程介绍了有趣的内容，尤其是在其课程设计和学生参与中，特别是在其虚拟模式下进行了重塑。
神经生物工程专业理学硕士...
该项目由匹兹堡大学在全国排名靠前的生物工程系（《美国新闻与世界报道》排名第 18 位）提供。教学将以面对面和在线形式进行。该 30 学分的课程可以在一年的全日制学习中完成。学生将深入了解神经系统的生物学，以及如何从工程角度治疗疾病、制造临床设备和构建计算模型。非论文课程旨在为神经工程或医疗设备或数据科学等相关领域提供出色的行业培训。
完成简历 03R - 化学和生物工程
出版物 同行评议期刊上的文章 发表或接受的论文数量：187 篇 Google Scholar（2020 年 2 月更新）：h 指数 57；i10 指数 155；总引用量 13,000 2020 年（2 篇；4 篇已提交） X. Zhao、T. Liu、Y.-L. Loo，“通过溶剂蒸汽退火获取高取向二维钙钛矿薄膜，实现高效稳定的太阳能电池”已提交。 C. Yao、Y. Zhu、K. Gu、J. Zhao、J. Ning、DF Perepichka、Y.-L. Loo、H. Meng，“三氟甲基化对苯并二噻吩基聚合物供体的光电特性的影响”已提交。 QC Burlingame、Y.-L. Loo，“有机太阳能电池的未来取决于可靠性”已提交。 M. Reyes-Martinez、P. Tan、A. Kakekhani、S. Banerjee、A. Zhumekenov、W. Peng、O. Bakr、A. Rappe、Y.-L. Loo，《揭秘（准）2D 混合钙钛矿的弹性特性：联合实验和理论研究》，已提交。MV Khenkin、EA Katz、A. Abate、G. Bardizza、JJ Berry、CJ Brabec、F. Brunetti、V. Bulovic、Q. Burlingame、AD Carlo、R. Cheancharoen、Y.-B. Cheng、A. Colsmann、S. Cros、K. Domanski、M. Dusza、CJ Fell、SR Forrest、Y. Galagan、DD Girolamo、M. Graetzel、A. Hagfeldt、E. von Hauff、H. Hoppe、J. Kettle、H. Koebler、MS Leite、S. Liu、Y.-L。 Loo，JM 路德，C.-Q。 Ma、M. Madsen、M. Manceau、M. Matheron、M. McGehee、R. Meitzner、MK Nazeeruddin、AF Nogueira、C. Odabasi、A. Osherov、N.-G。 Park, MO Reese, F. De Rossi, M. Saliba, US Schubert, HJ Snaith, SD Stranks, W. Tress, PA Troshin, V. Turkovic, S. Veenstra, I. Visoly-Fisher, A. Walsh, T. Watson, H. Xie, R. Yildirim, SM Zakeeruddin, K. Zhu, M. Lira-Cantu, “基于 ISOS 程序的钙钛矿光伏稳定性评估和报告共识声明” Nature Energy 5, 35, 2020 . K. Gu, J. Onorato, CK Luscombe, Y.-L. Loo，“连接链对半导体聚合物薄膜机电性能的影响”《先进电子材料》在线文章 1901070，2020。2019 (10) NC Davy、M. Koch、GO Ngongang Ndjawa、X. Lin、GJ Man、Y.-HL Lin、JC Sorli、BP Rand、A. Kahn、GD Scholes、Y.-L. Loo，“在无重原子非平面有机半导体中通过聚集诱导的三重态实现高电压光生成”《先进能源材料》9，1901649，2019。GE Purdum、XA Chen、NG Telesz、SM Ryno、N. Sengar、T. Gessner、C. Risko、P. Clancy、RT Weitz 和 Y.-L. Loo，“溶剂-分子相互作用控制萘四甲酰亚胺的晶体习性选择”材料化学31，9691，2019。
研究论文基于贻贝启发和生物可点击肽模拟物的多功能表面生物工程策略
在本研究中，我们提出了一种多功能的表面工程策略，即将贻贝粘附肽模拟和生物正交点击化学相结合。本研究的主要思想源自一种新型受贻贝启发的肽模拟物，其具有可生物点击的叠氮基（即多巴胺 4-叠氮化物）。与贻贝足蛋白的粘附机制（即共价/非共价共介导的表面粘附）类似，受生物启发和可生物点击的肽模拟物多巴胺 4-叠氮化物能够与多种材料稳定结合，例如金属、无机和有机聚合物基材。除了材料通用性之外，多巴胺 4-叠氮化物的叠氮残基还能够通过第二步中的生物正交点击反应与二苄基环辛炔 (DBCO-) 修饰的生物活性配体进行特定结合。为了证明该策略适用于多样化的生物功能化，我们在不同的基底上将几种典型的生物活性分子与 DBCO 功能化进行生物正交结合，以制造满足生物医学植入物基本要求的功能表面。例如，通过分别嫁接防污聚合物、抗菌肽和 NO 生成催化剂，可以轻松将抗生物污损、抗菌和抗血栓形成特性应用于相关的生物材料表面。总体而言，这种新型表面生物工程策略已显示出对基底材料类型和预期生物功能的广泛适用性。可以想象，生物正交化学的“清洁”分子修饰和受贻贝启发的表面粘附的普遍性可以协同为各种生物医学材料提供一种多功能的表面生物工程策略。
生物技术和生物工程 - serval
图1中国仓鼠卵巢基因组中的γ型病毒类内源性逆转录病毒（ERV）DNA序列的系统发育分析。使用邻居加入方法，由序列比对构建了ERV系统发育树，并用Tamura和Nei（1993）的DNA进化模型进行了校正。为每棵树计算了总共10,000个引导程序，这些插图代表了这些分析的共识。（a）ERV系统发育树是基于ERV和偶发性伽马环病毒的POL序列的比对，而Walleye Dermal肉瘤病毒被用作外组。在Cho -K1基因组中鉴定出的ERV序列家族用颜色描绘，并且在系统发育树中只有一个代表。ERV或其他物种中描述的γ型病毒以黑色字母显示。（b）基于ltr -gag -pol -env -ent ltr序列的比对生成了在Cho -K1基因组中检测到的131个完整长度类型序列的系统发育树，并将FELV用作外群。颜色代表不同类型的 - c erv序列组，如面板A中的A。这项研究中所示的ERV用Cho -K1细胞中的转录用大胆字母表示
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版