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World File Search System研究项目
“科学和技术研究项目支持计划”
使用硫酸镁，心肺变量，网状压力，角膜厚度，神经肌肉的创造，体温，插管时间，麻醉时间，额外时间，额外的时间，唤醒的质量和醒目的质量和新蛋白酶的狗在氯胺酮丙卷麻醉中
通过制造开发编程的细胞外矩阵提示2。研究项目/研究grou div div div div div
该研究项目的目的是通过提供适当的细胞外基质（ECM）提示来完善诱导的多能干细胞（IPSC）神经元模型。IPSC技术提供了前所未有的对人类中枢神经系统的访问，并使模型的构建能够研究神经发育和神经系统疾病机制。但是，IPSC衍生的神经元的培养物具有局限性，例如形态成熟，突触连通性和电生理活性。的确，转录分析表明它们类似于晚期胚胎的神经元与早期产后阶段，这阻碍了成人发作神经退行性疾病的研究。我们假设缺乏适当的时空ECM信号是这些局限性的主要因素。ECM是一种复杂组织的分泌蛋白质和复杂糖的细胞间支架，可在整个中枢神经系统中配置时空微环境。它为神经元提供了关键的结构支持，可作为可溶性因子的储层，并介导调节神经元发育，成熟和衰老的细胞信号传导。然而，中枢神经系统中源自定义为ECM和ECM相关蛋白的合奏的时间多样性和功能效应的特征很差。因此，不可能培养IPSC衍生的神经元的体外平台设计，这些神经元真正概括了生理ECM。在这里，我们将首先使用生化纯化和定量质谱法（MS）的蛋白质组学来定义体内人CNS基质组重塑的组成和性质。然后，我们将利用IPSC技术和生物材料的联合专业知识来建立ECM模拟矩阵，这些矩阵可以概括生理基质组的结构和调节活性，以促进2D和3D干细胞衍生细胞衍生的神经模型的成熟和衰老。
沟通思想：将合成细胞与神经形态网络相结合，实现组织通讯 2. 研究项目/研究小组描述
受大脑启发的计算范式通过模仿大脑的信息处理能力，处于自动化基本视觉和语言任务的前沿。人工神经网络和生物神经网络之间的相似性为开发旨在缓解神经退行性疾病的先进脑机接口开辟了令人兴奋的途径。神经形态设备正在成为具有学习和适应潜力的突破性平台，能够与神经元和肌肉交互，为患有退行性疾病的患者提供支持。然而，将这些复杂的电子元件与生物组织连接起来，使它们能够通过生物反馈自主学习，仍然存在重大挑战。该项目旨在将（生物）神经形态技术与合成细胞连接起来，标志着朝着无缝组织整合迈出了关键一步。合成细胞将充当传感器，将电信号转换成活细胞可解释的生物信号。
2025 年荣誉及硕士研究项目
描述：微生物岩是常见的碳酸盐岩，记录了可能形成垫、叠层石和凝块石的微生物群落的活动。在整个地质时代，钙质微生物一直是叠层石和凝块石的重要贡献者，更广泛地说，是礁石发育和其他类型的碳酸盐堆积的重要贡献者。它们与地球历史上的重大生物危机有关，尽管它们在这些危机之前、期间和之后的作用存在争议。这些项目侧重于表征古老地体中的微生物岩和迷人的钙质微生物，以及不同尺度的古环境和古生态解释。表征需要岩相学和微观成像以及微观分析地球化学技术，根据项目的不同，宏观尺度背景也不同。这些主题也适用于 36 分理学硕士项目。
2025 NREC资助的研究项目
1。要证明如何进行农场精确实验（OFPE）以及土壤和植物采样可以产生有关涵盖种植策略，土壤氮（N）供应的空间显式关系的定量证据，施用的N肥料的使用，施用N肥料的植物使用，含N肥料，整体土壤质量以及许多基于范围的肥料，可以提供更多的效率，以便在范围内提供更多的效率，以便在越来越多的范围内，可以在繁殖方面进行更多的繁殖，从而可以在农作物中使用，以便在繁殖方面进行效率，以便在农作物中使用效率，以便在农作物中使用，以便在农作物中使用，以便在农作物中供应，以便对农作物的效率进行了更多的效率。在农作物中，可以提供更多的肥料，以替代范围。并涵盖农作物作为减少氮损失的系统；最后，3。为了展示如何通过培训年轻农民和作物顾问使用现代农业设备以及新兴的实验设计和分析工具来大力有效地扩展封面研究，从而对自己的领域进行强有力的研究，从而使其在其余职业生涯中生成的数据盈利且可持续性。下一代覆盖玉米大豆旋转中的种植，以提高农场福利并减少伊利诺伊州南部和中部的环境损失：II期
工作机会一个由捐助者资助的研究项目...
25-40背景：一个由捐助者资助的研究项目旨在招募一名高技能的生物信息学家来分析测序/元基因组学数据。该人将有助于大规模测序/宏基因组学数据集的分析和解释，以了解微生物群落的多样性，组成和功能。要求：基本资格：1。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。 在测序数据分析中有经验的经验。 3。 分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。 4。 精通编程语言（例如Python，r）。 5。 具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。 6。 强大的分析和解决问题的技能。 理想的资格：1。 具有高性能计算环境的经验。 2。 熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。 3。 机器学习算法和应用的知识。 4。 具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。 5。 熟悉版本控制系统（例如，git）。 责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。 2。 识别并量化微生物类群和功能基因。 3。 执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。 4。 5。 6。 7。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。在测序数据分析中有经验的经验。3。分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。4。精通编程语言（例如Python，r）。5。具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。6。强大的分析和解决问题的技能。理想的资格：1。具有高性能计算环境的经验。2。熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。3。机器学习算法和应用的知识。4。具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。5。熟悉版本控制系统（例如，git）。责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。2。识别并量化微生物类群和功能基因。3。执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。4。5。6。7。将测序/宏基因组学数据与其他OMIC数据集成在一起。在研究问题的背景下解释结果，并将发现与研究团队传达。开发和维护生物信息学工作流和管道的文档。开发一个实时监视仪表板，以进行主动监视和信息共享。8。帮助组织该项目下的车间。
“科学和技术研究项目支持计划”
药物基因组学超出了药物遗传学的边界。药物基因组学不仅关注奇异遗传变异及其直接药物相关性，不如说明整个基因组及其对药物反应的功能的集体影响。为此，它结合了不同的技术，例如分子生物学，生物化学和幻象。
“同一个健康”研究项目将为非洲重点疾病控制提供变革性知识
Afrique One (www.afriqueone.org) 成立于 2009 年，由非洲机构和研究人员领导，旨在填补非洲卫生系统在应对复杂健康威胁方面的空白。“One Health 方法是整合来自学科、部门和社区的学术和非学术知识，为社会层面（公共卫生、动物健康和环境健康）增添价值。得益于这种方法，我们能够获取知识，而如果没有其他部门（人类、动物和环境健康）和当地社区的合作，研究人员只能各自为政，无法获得这些知识”，Afrique One 主任 Bassirou Bonfoh 教授说道。 Afrique One-REACH（非洲健康挑战研究卓越计划，2023-2027）是继 Afrique One（威康非洲机构倡议，2009-2015）和 Afrique One-ASPIRE（非洲干预研究卓越科学伙伴关系，2016-2022）之后 Afrique One 联盟的第三阶段资助。