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合成ゲノミクス - 遺伝子組み換えを使用して新しい dna または生命体全体を作成する - cover

合成ゲノミクス - 遺伝子組み換えを使用して新しい dna または生命体全体を作成する

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

合成ゲノミクスとは
 
新しい DNA または完全な生命体を製造するために、合成生物学の比較的新しいサブフィールドである合成ゲノミクスでは、既存の遺伝子を改変するなどの技術を採用しています。生命体または人工遺伝子合成。これらの技術は、新しい DNA を作成するために使用される場合があります。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 合成ゲノミクス
 
第 2 章: 塩基対
 
第 3 章: 細菌人工染色体
 
第 4 章: 分子遺伝学
 
第 5 章: 酵母人工染色体
 
第 6 章: DNA 合成
 
第 7 章: 部位特異的突然変異誘発
 
第 8 章: 異種生物学
 
第 9 章: 分子生物学の記事の索引
 
第 10 章: DNA 構築物
 
第 11 章: ゲノム ライブラリー
 
第 12 章: フォスミド
 
第 13 章: 人工遺伝子合成
 
第 14 章: 機能的クローニング
 
第 15 章: マイコプラズマ研究所
 
第 16 章: 核酸アナログ
 
第 17 章: 分子クローニング
 
第 18 章: 最小限のゲノム
 
第 19 章: Clyde A. Hutchison III
 
第 20 章: 合成ゲノム
 
>
 
第 21 章: No-SCAR (Scarless Cas9 Assisted Recombineering) ゲノム編集
 
(II) Ans
 
(III) 多くの分野での合成ゲノミクスの使用に関する実際の例
 
(IV) 簡単に説明する 17 の付録 266
 
対象読者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の合成ゲノミクスに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
Disponible depuis: 10/10/2022.
Longueur d'impression: 275 pages.

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    核兵器の運搬とは
     
    核兵器の運搬とは、核兵器を爆発位置、つまり標的上またはその近くに配置するために使用される技術とシステムです。このタスクを実行するために、いくつかの方法が開発されています。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 核兵器の運搬
     
    第 2 章: 大陸間弾道ミサイル
     
    第 3 章: ミサイル
     
    第 4 章: ugm-27 ポラリス
     
    第 5 章: 弾道ミサイル
     
    第 6 章: 先制攻撃 (核戦略)
     
    第 7 章: lgm-30 ミニットマン
     
    第 8 章: 複数の独立標的再突入体
     
    第 9 章: 潜水艦発射弾道ミサイル
     
    第 10 章: lgm-118 ピースキーパー
     
    (ii) 核兵器の運搬に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の核兵器運搬に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    競争学習とは
     
    人工ニューラル ネットワークにおける競争学習は、入力データのサブセットに応答する権利をノードが争う教師なし学習の一種です。 。 このタイプの学習は「競争学習」として知られています。 競争学習は、ヘビアン学習に似た学習形式です。 ネットワーク内の各ノードの専門化レベルを高めることで動作します。 データ内に隠されたクラスターを発見するのに非常に効果的です。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 競争学習
     
    第 2 章: 自己組織化マップ
     
    第 3 章: パーセプトロン
     
    第 4 章: 教師なし学習
     
    第 5 章: ヘビアン理論
     
    第 6 章: バックプロパゲーション
     
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    第 9 章: 特徴学習
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    (II) 競争学習に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野における競争学習の使用に関する実際の例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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    パーセプトロンとは
     
    パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
     
    第 1 章: パーセプトロン
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: サポート ベクター マシン
     
    第 4 章: 線形分類器
     
    第 5 章: パターン認識
     
    第 6 章: 人工ニューロン
     
    第 7 章: ホップフィールド ネットワーク
     
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    第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
     
    第 10 章: 多層パーセプトロン
     
    (II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でパーセプトロンを使用する実際の例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のパーセプトロンに関する基本的な知識や情報を超えたい人 .
     
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