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电动汽车储能技术应用潜力及功能定位研究
摘要：随着电动汽车产业的快速增长和电池技术的发展，电动汽车在提供储能服务方面的潜力日益受到能源领域的关注。通过调整充电行为，电动汽车储能可以为电力系统提供多种价值，促进可再生能源的应用。然而，对电动汽车储能容量的定量研究，特别是考虑到电动汽车用户驾驶和停车行为的影响，仍然有限。因此，本文基于不同类型车辆的驾驶行为，评估了电动汽车储能在中国容纳大规模可再生能源的潜在容量。此外，还讨论了电动汽车储能与固定式储能之间的差异，以供政策制定者在制定长期能源政策的过程中认识到这一点。
CRISPR/Cas9技术在药用植物中的应用与展望
知途径; 虚线代表未知途径; 图2（在线颜色）萜类，生物碱和苯丙烷的生物合成途径。萜类生物合成的途径可以分为三个阶段。第一阶段：IPP或DMAPP由G3P和丙酮酸或乙酰辅酶A作为底物产生；第二阶段，IPP和DMAPP用作底物来生成萜烯前体GPP，FPP和GGPP。第三阶段：GPP，FPP和GGPP在TPS的作用和修饰酶的作用下产生特定的萜类化合物。涉及萜类合成途径的酶包括：DXS，DXR，AACT，HMGS，IDI，GPS，FPS，FPS，GGPPS，GGPPS，ADS，CPS，CPS，CYP76AK2，CYP76AK2，CYP76AK3，CYP76AK3，PDS，PPTA / G，PPTA / G，CYP5150L8，和CYP505DD13D13。生物碱使用氨基酸作为其前体。4-羟基苯基甲醛和多巴胺转化为（S） - 霉菌，这是苄基等喹啉生物碱的前体；色素通过吲哚途径从分支酸合成，IPP/DMAPP通过虹膜素途径转化为secologinin。色素和secologanin被转化为严格辛汀，这是单二烯吲哚吲哚生物碱的常见前体。涉及生物碱合成途径的酶包括：NCS，TNMT，MSH，SOMT，TDC，CYP719A19，STOX，COOMT，COOMT，STR，SGD，SGD，4'OMT，G10H，G10H，G10H，SLS，SLS，LAMT和HSS。苯丙烷合成途径始于苯丙氨酸。苯丙氨酸被催化至4-甲基二氧化碳，该COA与丙二酰辅酶A反应形成类黄酮，并与3,4-二羟基苯乙酸形成酚酸。参与苯丙烷合成途径的酶包括：PAL，C4H，4CL，CHS，IFS，CHI，CHI，F3H，DFR，ANS，GTS，GTS，C3H，CCR，CCR，RAS和LAC；黄色块代表苯丙烷；蓝色块代表生物碱；绿色块代表萜烯；实线代表已知途径；虚线代表未知的途径；两条固体/虚线表示多步反应
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
基因编辑技术在作物育种中研究及应用
[52] Lin，C.S.，Hsu，C.T.，Yang，L.H.，Lee，L.Y.，Fu，J.Y.，Cheng，Q.W.，Wu，F.H. S.B.和Shih，M.C。 （2018）原生质体技术与CRISPR/CAS9诱变的应用：从单细胞突变检测到突变植物再生。 植物生物技术杂志，16，1295-1310。 https://doi.org/10.1111/pbi.12870和Shih，M.C。（2018）原生质体技术与CRISPR/CAS9诱变的应用：从单细胞突变检测到突变植物再生。植物生物技术杂志，16，1295-1310。 https://doi.org/10.1111/pbi.12870
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
基因编辑技术在作物育种中的应用与展望
收稿日期：2020 - 03 - 25 基金项目：国家统计生物新品种培育重大专项（2018ZX08003 - 03B） 作者简介：李树磊，男，硕士研究生，研究方向：植物分子生物学与基因工程；邮箱：lishuleilsl@163.com 通讯作者：王磊，男，博士，研究员，研究方向：作物功能基因组学；邮箱：wanglei01@caas.cn
2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。