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ylbtech-生物学家：达尔文 查尔斯·罗伯特· 达尔文 （Charles Robert Darwin，1809年2月12日—1882年4月19日） ，英国生物学家， 进化论 的奠基人 。曾经乘坐 贝格尔号 舰作了历时5年的环球航行， 对动 植物 和地质结构 等进行了大量的 观察和采集 。出版《 物种起源 》， 提出了生物进化论学说，从而摧毁了各种唯心的神造论以及物种不变论 。除了 生物学 外，他的理论对人类学、心理学、哲学的发展都有不容忽视的影响。 恩格斯 将“进化论”列为19世纪自然科学的三大发现之一（其他两个是 细胞学说 、能量守恒转化定律），对人类有杰出的贡献。 1882年4月19日，达尔文在达温宅逝世，享年73岁， 葬于 威斯敏斯特大教堂 。 1. 返回顶部 1、 中文名：查尔斯·罗伯特·达尔文 外文名：Charles Robert Darwin 国 籍：英国 出生地： 普雷斯顿 出生日期：1809年（己巳年）2月12日 逝世日期：1882年4月19日 职 业：生物学家， 博物学 家 毕业院校： 剑桥大学 信 仰： 唯物主义 主要成就： 创立 生物进化论 皇家奖章 （1853年） 沃拉斯顿奖章（1859年） 科普利奖章 （1864年） 代表作品：《 物种起源 》、《动植物在家养下的变异》、《人类由来、性选择》 血 型：O型 目录 1 大事年表 ▪ 天才降生 ▪ 求学之路

科学论道博客 http://zrming.bokee.com/ 来源： CSDN 作者： myrepos 链接： https://blog.csdn.net/myrepos/article/details/83672175

生物医学大数据： 表观遗传学概念： 1975 年， Robin Holliday 对表观遗传学提出比较系统的界定，即表观遗传学是研究在 没有 DNA 序列变化 的情况下，可以经过 有丝分裂和减数分裂等遗传方式在细胞和个体世代间传递 ，从而引起基因表达或表型改变的生命信息，它是不符合传统孟德尔遗传规律的 核内遗传 。 发展 : Cell 分裂，发现 gene ，遗传学开始出现有拉马克主义与达尔文主义 , 拉马克主义与达尔文主义遗传学理论区别在于达尔文认为不能遗传，而拉马克认为可以 . 达尔文观察蚯蚓，后面孟德尔、 Morgan 发现遗传规律， DNA 双螺旋这类分子机制被发现，随后有物理学家参与，比如薛定谔、甘道夫，随着技术 PCR 、第一代毛细管电泳 DNA 测序仪出现，展开人类基因组计划。在人类基因组计划结束后发现人类有 1.5-2% 是 coding 区，所以开始展开对表观遗传学的研究。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11801194.html

文本标签除了p标签都是行内标签，容器标签加上p标签都是块级标签。 行内标签不可以设置宽高，不独占一行；块级标签可以设置宽高，独占一行。 两者转换： 　　行转块：display: inline; 块转行: display: block; 来源： https://www.cnblogs.com/huangchenggcheng/p/11797247.html

波函数坍缩 - 玻姆力学 专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/c_186387023 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53193425 “Solipsism may be logically consistent with present Quantum Mechanics, Monism in the sense of Materialism is not.” “唯我论或许可以逻辑上能够与量子力学兼容，但是纯粹的唯物主义显然不能。” - 魏格纳 1956年，也就是伟大的爱因斯坦去世后的第二年，一个尚在攻读博士学位的学生，休.艾弗莱特（Hugh Everett）想到了一个问题：“现在的量子力学中，观察导致波函数坍缩。那么在薛定谔猫实验中，猫的观察到底有没有同样的功能呢？我们没有办法向猫求证这件事，因为猫没有办法告诉我们它的感受，但是如果是一个人呢？”于是，为了回答这个问题，他把薛定谔猫实验给改动了一下： 比如说，还是在薛定谔猫的实验中，为了便于对猫的监控，我们把一个朋友和猫一起关进盒子。当然，为了这个可怜的朋友免于被毒死的厄运，我们可以给他一副防毒面具。我们的朋友向我们保证，他绝不是一个动物保护主义者，在全部的实验过程中，他只在那儿静静地观察，不论猫死还是或，他都会保持冷眼旁观，而不会采取任何对实验的干涉行为。然后，实验开始了

神经和肌肉只有细胞间期，转录时间长，但是大部分基因不能转录。该特性用于鉴定是否是神经及肌肉部位。 娃娃鱼的 genome 是人的十倍 ，这是多倍体化，基因变大但是基因组变小。 可塑性，鸟和人都有很强的可塑性，行为 smart。鸟类的研究还有朱鹮保护动物。 在20bp一段进行拆分，比较稳定。 为什么植物基因组比动物基因组大？ 动物的重复序列在 intron 而植物在 exon 。 生命起源于多聚体，动物去延长 intron 了 ，所以没有次生代谢产物，而植物将剩下的能量用于次生代谢产物。 重复序列插入两端都有长序列重复。 存在一种基因组像植物的单细胞生物，影响马铃薯产量。 增强子是去掉之后转录就降低了。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11796003.html

青青河畔草，郁郁园中柳。 盈盈楼上女，皎皎当窗牖。 娥娥红粉妆，纤纤出素手。 昔为倡家女，今为荡子妇。 荡子行不归，空床难独守。 说这么几句定场诗，起到解乏的作用（笑）。很久没有看过自然科学相关的文章了，遂记下此篇。阅读文章时的疑惑与试解也一并录入，以便日后翻阅。倘若能助君一二，乃小生之荣幸。如意转载，请君自便。 Affordable membrane permeability calculations: Permeation of short-chain alcohols through pure-lipid bilayers and a mammalian cell membrane 可行性的膜渗透性计算： 纯脂质双层膜 和哺乳动物细胞膜对短链醇的渗透性研究 纯脂质双层膜 图一，脂质双层膜示意图， 图源 目录 摘要 摘要 从第一型原理出发计算膜结构对小分子的渗透能力为先导化合物的渗透特性计算提供了一种解决方法，该方法可以被应用于药物发现和药物合成之中。渗透事件的模拟计算需要用到膜结构的分子模型，分子模型的选择不仅会影响计算的渗透效率结果，还会影响到药物试验中模拟肠道被动渗透的细胞系实验测试手段(its relation to the experimental measurements commonly performed in pharmaceutical settings

The Hong Kong Polytechnic University Department of Applied Mathematics AMA3632 Programming for Data Science Assignment 1 Instructions: 1. Due Date: 1 Nov 2019 at 5:30pm. 2. Full marks of this assignment is 6 marks. 3. Type your codes and outputs in the word document or a R notebook file. Give comments on your codes. Handwriting codes are NOT accepted. 4. Submission Method: Please submit ONLINE in Blackboard AND submit a HARD COPY assignment DURING THE LECTURE before the deadline. LATE assignments could NOT be accepted by the Blackboard system. Questions: 1. Consider the following very simple

SNPs，全称是single nucleotide polymorphisms，SNPs等位基因频率的容易估计。采用混和样本估算等位基因的频率是种高效快速的策略。该策略的原理是：首先选择参考样本制作标准曲线，然后将待测的混和样本与标准曲线进行比较，根据所得信号的比例确定混和样本中各种等位基因的频率。 SNPs概念 　　在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA 序列多态性 。即：在不同个体的同一条染色体或同一位点的核苷酸序列中，绝大多数核苷酸序列一致而只有一个碱基不同的现象。 　　只涉及到单个核苷酸碱基的变化，包括碱基的置换或颠换，插入和缺失等，但后两种少见。 　　从理论上来看每一个SNP 位点都可以有4 种不同的变异形式,但实际上发生的只有两种,即转换和颠换,二者之比为2 :1。SNP 在CG序列上出现最为频繁,而且多是C转换为T ,原因是CG中的C 常为甲基化的,自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶。一般而言,SNP 是指变异频率大于1 %的单核苷酸变异。在人类基因组中大概每1000 个碱基就有一个SNP ,人类基因组上的SNP 总量大概是3 ×106 个 。 　　因此,SNP成为第三代遗传标志,人体许多表型差异、对药物或疾病的易感性等等都可能与SNP有关。 　　现在普遍认为SNP研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNP将提供一个强有力的工具，用于高危群体的发现

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical analysis or modern machine learning methods. By contrast, the main source of machine-interpretable data for the materials research community has come from structured property databases, which encompass only a small fraction of the knowledge present in the research literature. Beyond property values, publications contain valuable knowledge regarding the