<3 1 Labarjum Ovogic自动植物lucien.robinault@uphf.fr(L.R. div>); jimmy.lauber@uphf.fr(J.L。) div>2电气工程与商业科学学院,马里波尔大学马里博尔大学,斯洛文尼亚Maribor; ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition,Universe,Untorse,Unoulouse,UPS,UPS,31052 Toulouse,法国; sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心,粉丝诱因,奥克兰,奥克兰市Auto Unaalland 0627; USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心; kelly.holt@nzchiroro.co.nz(K.H. div>); heidi.haavik@nzchirro.co.nz(H.H.) div>7卫生科学技术系,奥尔堡大学,9220 AALBORG,DEARSPORTH:IRRANSPRIZIZI.CEZ;电话。 div>: + 64-9-526-6789;传真: + 64-9-526-6788 div>
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由于 WSN 中的资源有限,数据包在路由到接收器时会发生冲突,因此可以通过数据聚合消除冗余数据,从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法,使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据,并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出,影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是,根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置,通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值,允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合,能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小,仿真结果表明,基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议(SEP)、反向传播算法、极限学习机等算法,可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
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2。识别和比较预测性预后研究,以估算遭受最新起始开始的风险,该开始将QPCR 73 的APOE基因分型整合在一起
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硬度是草莓最重要的果实品质性状之一。这种软果实采后保质期在很大程度上受到硬度损失的限制,而细胞壁的分解起着重要作用。先前的研究表明,多聚半乳糖醛酸酶 FaPG1 在草莓软化过程中对果胶的重塑起着关键作用。在本研究中,使用农杆菌传递的 CRISPR/Cas9 系统生成了 FaPG1 敲除草莓植株。获得了 10 个独立品系 cv.“Chandler”,经 PCR 扩增和 T7 内切酶测定确定所有品系均已成功编辑。使用靶向深度测序分析了定向诱变插入和删除率。编辑序列的百分比从 47% 到几乎 100% 不等,其中 7 个选定品系的编辑序列百分比高于 95%。表型分析表明,在所分析的 8 个品系中,有 7 个品系产生的果实明显比对照更坚硬,硬度增加了 33% 到 70%。 FaPG1 编辑程度与果实硬度增加呈正相关。其他果实品质特征(如颜色、可溶性固体、可滴定酸度或花青素含量)的变化很小。编辑后的果实在采后软化率降低,蒸腾水分损失减少,受灰葡萄孢菌接种的损害较小。对四个潜在脱靶位点的分析未发现突变事件。总之,使用 CRISPR/Cas9 系统编辑 FaPG1 基因是提高草莓果实硬度和保质期的有效方法。
