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Explore l'application de la technologie CRISPR dans la biotechnologie alimentaire, en mettant l'accent sur la modification génétique et les perspectives d'avenir.
Explore les mécanismes et les applications des immunothérapies contre le cancer, y compris les traitements à base d'anticorps et les cellules T génétiquement modifiées.
Explore les stratégies d'immunothérapie, y compris le trafic de cellules T, les traitements à base d'anticorps et les cellules T génétiquement modifiées pour le traitement du cancer.
Explore l'ingénierie des cellules immunitaires pour la thérapie contre le cancer, en mettant l'accent sur le ciblage des inhibiteurs de contrôle par des méthodes d'administration novatrices.
Explore l'avenir des protéines durables, y compris les méthodes végétales, cultivées et de fermentation, mettant en évidence l'édition de gènes et les technologies CRISPR-Cas9.
Couvre les exercices d'objet Python et les questions de syntaxe de base, y compris les classes, les dictionnaires, les opérations de fichiers et les fonctions.
Explore des outils à lumière et à calcium pour étudier l'activité neuronale, en mettant l'accent sur l'optogénétique et l'ingénierie des protéines de fusion.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
Couvre la nitrification et les processus anammox, expliquant l'oxydation de l'ammonium dans différentes conditions et leur importance dans la biogéochimie de l'eau.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Intéressez-vous aux innovations en biotechnologie alimentaire, y compris les suppléments de synbiotiques et les probiotiques dans le yogourt produit localement, en soulignant leurs avantages économiques et sanitaires.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Explore l'analyse structurelle non linéaire à l'aide de MATLAB, couvrant la configuration de l'espace de travail, le chargement des résultats et la définition des paramètres d'analyse.
