Estudios de la familia MC
El reemplazo isomorfo múltiple (MIR) es históricamente el enfoque más común para resolver el problema de fase en los estudios de cristalografía de rayos X de las proteínas. En el caso de los cristales de proteínas, este método se lleva a cabo empapando el cristal de una muestra que se va a analizar con una solución de átomos pesados o una cocristalización con el átomo pesado. La adición del átomo pesado (o ión) a la estructura no debería afectar a la formación del cristal o a las dimensiones de la celda unitaria en comparación con su forma nativa, por lo que deberían ser isomórficas.
En primer lugar, se recogen los conjuntos de datos de la muestra nativa y de la derivada del átomo pesado. A continuación, la interpretación del mapa de diferencias de Patterson revela la ubicación del átomo pesado en la celda unitaria. Esto permite determinar tanto la amplitud como la fase de la contribución del átomo pesado. Dado que el factor de estructura de la derivada del átomo pesado (Fph) del cristal es la suma vectorial del átomo pesado solitario (Fh) y del cristal nativo (Fp), la fase de los vectores nativos Fp y Fph puede resolverse geométricamente.
Cómo sacar el 90% en 15 días | Consejos de estudio inteligentes
En el programa MIR a tiempo completo, los cursos básicos (MIR 810, 823, 824, 830, 840, 897) se ofrecen cada año. El resto de cursos son optativos y la oferta de cursos varía cada año. Por favor, consulte directamente con el departamento para conocer la oferta actual.
Los cursos con una ponderación de 3,0 créditos pueden ofrecerse en un formato de aprendizaje combinado que incluya clases presenciales (las horas de clase en persona pueden variar de 24 a 36 horas), y clases y actividades de aprendizaje en línea (que pueden variar de 0 a 12 horas), hasta un total de 36 horas de aprendizaje.
Los cursos con una ponderación de 1,0 crédito pueden ofrecerse en un formato semipresencial que incluya clases presenciales (las horas de clase presencial pueden variar de 8 a 12 horas), y clases y actividades de aprendizaje en línea (que pueden variar de 0 a 4 horas), hasta un total de 12 horas de aprendizaje.
Todos los cursos MIR/PMIR que adopten un formato semipresencial indicarán claramente la proporción de horas presenciales y los segmentos del curso con conferencias y/o actividades de aprendizaje impartidas en línea, aproximadamente con cuatro (4) semanas de antelación al inicio del curso.
Marco conceptual frente a marco teórico en la investigación Dr. Zafar Mir
A menudo, una de las primeras preguntas que se plantean al iniciar la investigación sobre los microARN (miARN) es: «¿Existe un subconjunto específico de miARN que se exprese en mi sistema?», por ejemplo, en el tumor frente al tejido adyacente normal, o en las diferentes etapas del desarrollo. Aquí ofrecemos una visión general para la identificación de miRNAs expresados diferencialmente. También describimos algunas de las herramientas de investigación especializadas que pueden ayudar a evaluar la expresión de miARN.
Los microARNs (miARNs) son pequeñas moléculas de ARN altamente conservadas que actúan como reguladores clave del desarrollo, la proliferación celular, la diferenciación y el ciclo celular. Los miARNs activos y maduros son moléculas de ARN de 17-24 bases, de una sola hebra, que se expresan en las células eucariotas y que se sabe que afectan a la traducción o estabilidad de los ARN mensajeros objetivo. Se cree que cada miARN regula múltiples genes: más de un tercio de todos los genes humanos pueden estar regulados por moléculas de miARN [1].
Para conocer mejor estos pequeños reguladores, los investigadores de todo el mundo se plantean preguntas de investigación fundamentales como: «¿Qué miARNs se expresan?», «¿Dónde y cuándo se expresan?», «¿Qué procesos celulares regulan los miARNs?» y «¿Qué genes controlan los miARNs?».
Técnicas Mir
El proyecto pretende desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de neuroimagen multimodales con el objetivo de comprender mejor el envejecimiento saludable y diseccionar la heterogeneidad de la enfermedad de Alzheimer.
La depresión tardía se asoció de forma significativa con un volumen reducido dentro de esta red estructural, que se identificó mediante aprendizaje automático no supervisado sobre mapas de densidad de tejido de materia gris de sujetos del estudio del Biobanco del Reino Unido.
Aumentando el proceso con inteligencia artificial, este proyecto pretende construir técnicas de aprendizaje profundo que identifiquen si se ha hecho una recomendación para un examen de seguimiento basado en hallazgos incidentales de imágenes.
Utilizamos XNAT, una plataforma de software de informática de imágenes, para obtener datos de imágenes y lecturas radiológicas de la clínica. A continuación, los informes se procesan mediante un modelo de inteligencia artificial que hemos desarrollado, cuyo objetivo es identificar automáticamente si se ha hecho una recomendación de seguimiento. Estos casos se marcan y se entregan a una enfermera coordinadora, que se encarga de ponerse en contacto con el paciente y la atención primaria para asegurarse de que se realiza el seguimiento.