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Cas9 切口酶介导的多个疾病位点上的 CAG/CTG 重复序列收缩
图 1. Cas9D10A 切口酶诱导 HD 和 DM1 iPSC 衍生细胞收缩。A) 顶部：用 S100β 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。B) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的收缩，这些星形胶质细胞仅用 Cas9D10A 转导，或者用 Cas9D10A 切口酶和 sgCTG 转导 6 周。C) 对 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的小池 PCR 印迹进行量化。D) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。 E) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩，这些神经元仅用 Cas9D10A 转导或用 Cas9D10A 和 sgCTG 转导 6 周。F) 对 HD iPSC 衍生的皮质神经元的小池 PCR 印迹进行量化。G) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 DM1 iPSC 衍生的皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。H) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩
T4 DNA连接酶测定方案
匹配将凝胶放在舞台上的位置。选择“开始扫描”。完成扫描后，打开多列软件并打开图像。选择文件 - 导出并将图像保存为“灰色的原始图像”和“ color.tiff”的“原始图像”。关闭两个程序（选择返回，然后关闭FLA-7001程序）。除去凝胶，并用水和乙醇擦拭植物，仅用kimcare湿巾擦拭。将舞台返回其封面和注销计算机。4）存储缓冲液含有高浓度的甘油，因此添加了总存储缓冲
融合肽构建的药物输送系统捕获外泌体靶向钛植入物，从而增强骨胶原
PEP 用异硫氰酸荧光素 (FITC) 标记。EXO-PEP 中 FITC 的荧光强度与 PEP 相等（图 S3A，支持信息），表明在外泌体存在的情况下，PEP 在体外得到了充分利用。图 2C 表明，在仅用外泌体处理的钛盘上几乎没有发育抑制剂释放偶联剂 (DiR) 标记的外泌体的荧光，而在 EXO-PEP1 上装载外泌体处理的钛盘上的荧光小于 EXO-PEP2 和 EXO-PEP3。EXO-PEP3 处理的钛盘在所有组中显示出最强的荧光
QSL9-量子系列引擎
高输出（HO）：用于在可变负载应用中不频繁使用，其中全功率仅限于每八个小时的操作中一小时。此外，降低的功率操作必须处于或低于巡航速度（RPM）。巡航速度（RPM）取决于发动机额定速度（RPM），请参阅下面的表1。每年少于500小时的申请。具有此评级的发动机旨在仅为娱乐/愉悦使用船只供电。商业用途被定义为在保修期的任何部分，即使产品仅用于此类目的，在保修期的任何部分中与产生收入的产品的任何相关使用或生成收入的产品的使用。
如何简化嵌入式边缘 AI 应用程序开发
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型，并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)（来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎）仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端，我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型，将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上，并从处理器获得最佳推理性能，而无需任何手动工具。
用硬件身份验证零信任解决方案
零信任方法消除了定义的公司周边内信任网络的概念，而是将数据本身作为起点。这种以数据为中心的方法通过不断监视谁在访问谁数据来创建安全性。常用的零信任概念包括确定数据的敏感性，评估风险，建立访问规则并执行这些。一种方法是使用软件定义的序列。这意味着根据需要知道的原则建立网络访问和连接。任何想要访问网络中的应用程序或资源的人都可以在成功的身份后仅用于此应用程序或资源，并且可以使用它，而无需看到网络的其余部分。换句话说，访问管理从网络周围转移到资源或应用程序。
正念思考课程 1-10 教师指南
教师背景：当青少年养成“我不能！”的思维习惯时，他们会不由自主地感到害怕和无助，即使他们没有意识到这一点。这种感觉会导致课堂上出现各种各样的外部行为和挑战，学生往往会在尝试之前就僵住并放弃，变得焦虑、悲伤或沮丧，因为他们立即得出结论，他们无法控制。教导学生积极主动地打破这种思维错误至关重要，这样学生才能学会如何从失望中恢复过来并承担风险。仅仅用“是的，你可以”来鼓励说“我不能”的学生是不够的。相反，我们可以重新训练大脑寻找我们可以的证据并制定行动计划。寻找证据可以赋予人们力量并培养一种自信感。
随机电路中纠缠复杂性的转变
纠缠是量子力学的决定性特征。二分纠缠以冯·诺依曼熵为特征。然而，纠缠不仅仅用数字来描述，它还以其复杂程度为特征。纠缠的复杂性是量子混沌开始、纠缠谱统计的普遍分布、解缠算法的难度和未知随机电路的量子机器学习以及普遍的时间纠缠涨落的根源。在本文中，我们用数字方式展示了如何通过在随机 Clifford 电路中掺杂 T 门来实现从简单纠缠模式到通用复杂模式的转变。这项工作表明，量子复杂性和复杂纠缠源于纠缠和非稳定器资源的结合，也称为魔法。