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Gun Digest 介绍 1911 - 与 Gandalfrso 咨询专业人士
Champion 配备 Novak 低架瞄准具。我们的测试手枪包括氚插入件。Champion 还配备速度保险和海狸尾握把保险。扳机压缩力为 5 磅，平稳无蠕变。抛壳口呈扇贝形，以便于管理处理和排除故障。该手枪配备一个弹匣。有哑光蓝色饰面或不锈钢结构可供选择。评估一把手枪时，有许多必要元素。卧式枪托精度是最不重要的。实际上，任何手枪都会在 7 码的距离内将每一发子弹打进一个洞中。Champion 不如大多数 5 英寸枪管的 1911 手枪精确，但它是一款快速投入使用的 4 英寸手枪，可以快速瞄准目标并具有出色的命中率。投入使用的速度和第一次射击就命中很重要。可靠性比其他任何事情都重要一百万倍。Springfield 展现了良好的做工、对细节的关注以及可靠性。
基于脑成像的表型预测中的性能储备
机器学习研究表明，可以从结构和功能性大脑图像中预测各种表型。然而，在大多数此类研究中，预测性能从中等到令人失望不等。目前尚不清楚样本量增加是否会显著提高预测性能，或者大脑图像中预测信息不足是否会阻碍进一步的进展。在这里，我们使用远远超出常见神经影像学研究可能范围的样本量，系统地评估样本量对预测性能的影响。我们预计，当样本量从一千个增加到一百万个时，行为和心理健康表型的预测性能将提高 3-9 倍。此外，我们发现从单一成像模式转变为多模式输入数据可以进一步提高预测性能，通常与样本量增加一倍相当。我们的分析表明，基于神经影像学的表型预测具有相当大的性能储备。机器学习模型可能从极大的神经影像学数据集中受益，远超目前的想象。
通过标记辅助QHIR1和QHIR8在玉米中加速单倍诱导率和单倍体验证
双倍（DH）技术更常规地应用于玉米杂种繁殖中。但是，单倍诱导和识别的某些问题持续存在，需要解决以优化DH生产。我们的目标是使用taqman测定法实施QHIR1（MTL/ ZMPLA1/ NLD）和QHIR8（ZMDMP）的同时进行标记辅助选择（MAS），以在F 2代生成四个BHI306衍生的热带热带×温度诱导剂中。我们还旨在评估F 3代的单倍体诱导率（HIR）作为对MAS的表型反应。我们强调了每个诱导剂家族的HIR的显着增加。携带QHIR1和QHIR8的基因型比仅携带QHIR1的基因型表现出1-3倍的单倍体频率。此外，QHIR1标记还用于在种植后7天验证推定的单倍体幼苗。流式细胞仪分析是评估R1-NJ和QHIR1标记的准确性的黄金标准测试。QHIR1标记显示出很高的精度，并且可以在早期幼苗阶段通过R1-NJ标记在早期幼苗阶段进行多个单倍体识别。
细胞缺乏单倍型造血干细胞移植抗原受体修饰的T细胞：优化DO
手稿：所有共同作者玛丽亚·格拉西亚·朗卡罗洛（Maria Grazia Roncarolo）手稿写作：沃尔克·威伯金（Volker Wiebking），马修·波特斯（Matthew Porteus）评论Wiebking，Matthew Porteus，Alice Bentaira监督：爱丽丝·伯恩塔（Alice Bentausis）：爱丽丝·贝纳塔（Alice Bnateis）：爱丽丝·伯恩塔（Alice Berainda），马修·托尔特（Matthew） Nathalie Mostrel Off-target analysis: Ciaran M. Lee and Gang Bao Data Matthew Porteus In vitro studies: Volker Wiebking, Premanjali Lahiri In vivo studies: Volker Conception and design: Volker Wiebking, Rasmus Bak, Alice Bertaina and Contributions:
Quercus alba的单倍型分辨的参考基因组阐明了橡木的进化史| Biorxiv
（a）Q. Alba基因组组装的HAPA和HAPB之间的结构同步。两个反转超过1 Mb：3染色体上的1.1 Mb反转和染色体上的1.9 Mb反转。35S阵列的位置用红色正方形表示，5S阵列用红色圆圈表示。（b）中期染色体用两对35（绿色）和一对5s（红色）rDNA信号扩散。小型35S信号由白色箭头指示。
单倍型解析的染色体水平鳄梨基因组可用于分析新的鳄梨基因
鳄梨 (Persea americana) 是木兰科植物的一种，木兰科植物是被子植物的早期分支谱系，其果实营养丰富，在全球具有很高的价值。在这里，我们报告了商业鳄梨品种 Hass 的染色体水平基因组组装，该品种占世界鳄梨消费量的 80%。使用由遗传图谱支持的先前发布的基因组版本进一步组装由 Pacific Biosciences HiFi 读数产生的 DNA 重叠群。总组装体为 913 Mb，重叠群 N50 为 84 Mb。分配给 12 条染色体的重叠群代表 874 Mb，覆盖了 98.8% 的胚性植物基准单拷贝基因。蛋白质编码序列注释确定了 48 915 个鳄梨基因，其中 39 207 个可归因于功能。基因组含有 62.6% 的重复元素。研究了基因组中感兴趣的特定生物合成途径。分析表明，鳄梨中庚糖生物合成的主要途径可能是通过景天庚酮糖 1,7 双磷酸，而不是通过其他途径。内切葡聚糖酶基因数量众多，与鳄梨使用纤维素酶催熟果实一致。尽管经历了多次基因组复制事件，但鳄梨基因组似乎在同源染色体之间有有限数量的易位。与相关物种的蛋白质组聚类允许识别鳄梨和樟科其他成员特有的基因，以及在单子叶植物和真双子叶植物分化前或分化时分化的物种特有的基因。该基因组提供了一种工具，以支持未来开发产量和果实质量更高的优质鳄梨品种。
DWP 2021 至 2022 年度报告和账目 - GOV.UK
鉴于目前有超过一百万个职位空缺，我们继续加强对快速填补这些职位的关注，以充分发挥人们的潜力，并确保雇主能够获得他们未来所需的技能和人才。我们的重点包括尽可能支持残疾人开始工作、留在工作岗位并取得成功，同时支持那些无法工作的人。我们现在已经兑现了 2017 年的承诺，即在预期时间的一半内让一百万残疾人就业。
RAINBOW：使用新颖的 SNP 集方法进行基于单倍型的全基因组关联研究
稀有变异难以检测是传统全基因组关联研究 (GWAS) 面临的问题之一。这一问题与单倍型等由多个等位基因组成的复杂基因组成密切相关。为解决这一问题，已提出了多种单核苷酸多态性 (SNP) 集方法。但这些方法很少与单倍型相关讨论。在本研究中，我们开发了一种新的 SNP 集方法“RAINBOW”，并将该方法应用于基于单倍型的 GWAS，将单倍型块视为 SNP 集。结合单倍型块估计和 SNP 集 GWAS，可在无需先前单倍型信息的情况下进行基于单倍型的 GWAS。我们准备了 100 组稻 (Oryza sativa subsp.) 的模拟表型数据和真实标记基因型数据集。 indica，并对数据集进行 GWAS。我们比较了我们的方法、传统的单 SNP GWAS、传统的基于单倍型的 GWAS 以及传统的 SNP 集 GWAS 的功效。结果显示我们的方法在三个方面优于这些方法：（1）控制假阳性；（2）如果数据集中对因果变异进行了基因分型，则可以不依赖连锁不平衡来检测因果变异；（3）它显示出比其他方法更高的功效，即它能够检测到其他方法未能检测到的因果变异，主要是当因果变异位置非常接近且其作用方向相反时。通过在本研究中使用 SNP 集方法，我们期望不仅可以检测出罕见变异，还可以检测出具有复杂机制的基因，例如具有多个因果变异的基因。 RAINBOW 是作为名为“RAINBOWR”的 R 包实现的，可从 CRAN（https://cran.r-project.org/web/packages/RAINBOWR/index.html）和 GitHub（https://github.com/KosukeHamazaki/RAINBOWR）获取。