XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System孔均
基于纳米孔的RSV整个基因组测序
（棕色），只有G基因（深红色）和缺失的G和F基因测序（也称为深绿色的“其他”），分别由DNA纯化（紫色）救出。在基因组位置（蓝色）和（红色）PCR扩增子清理的基因组位置的测序代表性RSV-A（E）和RSV-B（f）的覆盖深度。bar图显示了NGS的折叠变化读取的映射到未经PCR扩增子纯化的未经和带有PCR扩增的放大器的测序样品和高（g）和高（H）浓度的RSV参考基因组。将洗涤的PCR扩增子的库的 ngs读取为标准化，并表示为对未洗的PCR扩增子的折叠更改，该折叠设置为1。。 数据表示为平均值±SD。 进行 t检验分析的统计显着性。 p值小于0.05被认为具有统计学意义，并将其标记为 *。ngs读取为标准化，并表示为对未洗的PCR扩增子的折叠更改，该折叠设置为1。数据表示为平均值±SD。t检验分析的统计显着性。p值小于0.05被认为具有统计学意义，并将其标记为 *。
硅通孔 (TSV) 封装概述
• 2.5D IC 与 2D IC 的区别在于，2.5D IC 在芯片和基板之间添加了一个硅中介层，中介层上表面和下表面的金属化层之间通过 TSV 连接。[10] 这样，通过将芯片并排放置，就可以实现不同芯片之间的互连。例如：存储器芯片与逻辑芯片。
有机光的孔注入层的优化 -
摘要：有机发光二极管（OLEDS）被广泛认为是显示和照明技术的前沿技术。现在，全球OLED市场几乎已经成熟，这是由于对智能手机上的出色显示的需求不断上升。 近年来，已经引入并证明了许多策略，以优化孔注入层以进一步提高OLED的效率。 在本文中，阐明了优化孔注入层的不同方法，包括使用合适的孔注入材料来最大程度地减少孔注入屏障并与发射层匹配，并探索新的准备方法以优化孔注入层的结构，等等。 同时，本文可以帮助人们了解当前的研究进展，以及与OLED孔注入层相关的挑战，从而提供了未来的研究方向，以增强OLED的特性。现在，全球OLED市场几乎已经成熟，这是由于对智能手机上的出色显示的需求不断上升。近年来，已经引入并证明了许多策略，以优化孔注入层以进一步提高OLED的效率。在本文中，阐明了优化孔注入层的不同方法，包括使用合适的孔注入材料来最大程度地减少孔注入屏障并与发射层匹配，并探索新的准备方法以优化孔注入层的结构，等等。同时，本文可以帮助人们了解当前的研究进展，以及与OLED孔注入层相关的挑战，从而提供了未来的研究方向，以增强OLED的特性。
使用 CRISPR-Cas9 作为限制性酶
图表列表 图 1.1：限制性酶的发现时间表及一般历史里程碑……………………………………………………………………………………………………… 2 图 1.2：中心法则图…………………………………………………………………… 4 图 1.3：不同类型的限制性酶；ZFN 和 TALEN 序列特异性分别与特定三联体或有限特定 bp 序列有关。粉红色高亮表示所示限制性酶或内切酶的结合位点。粗线表示切割位点………………………………………………………… 5 图 1.4：CRISPR-Cas9 系统的功能组件（Bortesi, L. 和 Fischer, R.，2014 年）。面板 (a) 显示了 Cas9 正常发挥功能所必需的各个 RNA 组件。图 (b) 显示 RNA 成分连接在一起形成 sgRNA 序列。……………………………………………………………………...… 8 图 3.1：设计引物的 Lambda DNA 凝胶电泳（目标大小 1000bp）。孔 1 显示大小标准（以“M 表示），孔 2 和 3 显示成功 PCR …………………………………………………………………………………..... 20 图 3.2：基于 Origene 的 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳。含有梯状物的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物储备孔标记为“P”。标签 2/3、1X 和 4X 表示反应中使用的 DNA 浓度。标准浓度为 1X。孔 2-4、6-8、10-12、14-16、18 和 19 显示 CRISPR/Cas9 反应产物 .……………………………….…….….… 21 图 3.3：基于 Origene 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图，其中模板 DNA 浓度和 Cas9 试剂浓度均增加。含有梯度的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物原料孔标记为“P”。孔 3-6、7、8、10-13、14 和 15 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 10uL 模板 DNA .…………………………………………………..……………………..……...…. 22 图 3.4：基于 IDT 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图。含有梯状物的孔标有“L”。含有未切割的 PCR 原液产物的孔标有“P”。孔 2 不含任何产物。孔 3-6、7-10 和 11-14 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 tracrRNA。孔 11-14 含有 3 倍量（uL）的模板 DNA……… ...
用于多尺度材料工程的均聚物的受控共价自组装
自组装在自然和材料科学中起着至关重要的作用。[1] 在自然界中，生物分子自组装成细胞器，细胞器进一步组织成细胞和多细胞生物体。同样，自组装也用于材料合成，将小的独立单元组织成越来越复杂的结构和材料。[2–4] 一种特别流行的分子单元是聚合物，它已用于制造纳米颗粒、纤维和水凝胶等结构。[5–9] 这些材料虽然在许多领域（特别是在生物医学应用）中都至关重要，但却具有根本的局限性：当前的方法仅报告通过弱非共价相互作用（如疏水、静电或 π-π 堆积相互作用和氢键）进行的聚合物自组装，[1] 这些相互作用都对环境条件（如溶剂极性、温度、离子强度、pH 值和共溶质）极其敏感。此外，
城市化推动了中国鸟类社区的生物均质化
城市化驱动的生物均质化已在本地和全球范围的各种生态系统中记录下来。但是，在发展中国家，它在很大程度上没有探索。关于不同分类单元和生物区域的实证研究表明结果颇具（即生物均质化与生物分化）；因此，社区组成在响应人为障碍以及控制这一过程的因素的响应程度需要阐明。在这里，我们使用了中国760种鸟类的编译数据库来量化自然和城市组合之间的成对β多样性的多个位点β多样性和距离衰减，以评估城市化的生物质量。我们使用广义差异模型（GDM）来阐明城市化前后的空间和环境因素在鸟类社区差异中的作用。城市组合中的多个位点β多样性明显低于天然组合中的多种多样性，并且天然组合中成对相似性的距离衰减更快。这些结果在分类学，系统发育和功能方面是一致的，支持了由URBANIPAIND驱动的一般生物均质化。GDM结果表明地理距离和温度是鸟类社区差异的主要预测指标。但是，地理距离和气候因素在解释城市组合中的组成差异时的贡献减少。与自然组合相比，城市组成差异的变化要低得多，地理和环境距离的地理和环境距离要比自然组合的差异要低得多，这意味着在进一步的气候变化和人为的干扰下，模型预测的不确定性可能存在潜在的风险。我们的研究得出结论，分类，系统发育和功能维度阐明了中国城市化驱动的生物均质化。
使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑
拓扑优化是功能最广泛的结构优化方法之一。但是，为了换取其高水平的设计自由，典型的拓扑优化无法避免存在多个本地Optima的多模态。这项研究的重点是开发无梯度拓扑优化框架，以避免被捕获不良的本地Optima。它的核心是数据驱动的多项性拓扑设计（MFTD）方法，其中通过求解低指标拓扑优化概率生成的设计候选者通过深入的生成模型和高级授权评估进行了更新。作为其关键组件，深层生成模型将原始数据压缩为低维歧管，即潜在空间，并随机将新的设计候选者安排在整个空间上。尽管原始框架是无梯度的，但其随机性可能导致结合变异性和过早收敛性。受到进化算法的流行跨界操作（EAS）的启发，本研究合并了数据驱动的MFTD框架，并提出了一种新的交叉操作，称为潜在交叉。我们将提出的方法应用于2D结构机械的最大应力最小化问题。结果表明，潜在跨界改善了与原始数据驱动的MFTD方法相对的收敛稳定性。此外，优化的设计表现出与使用p-norm测量的常规基于梯度的拓扑优化相当或更好的性能。[doi：10.1115/1.4064979]
对来自...的样本进行高覆盖率纳米孔测序
对千人基因组计划样本进行高覆盖率纳米孔测序，以建立人类遗传变异的综合目录 作者 Jonas A. Gustafson 1,2,*, Sophia B. Gibson 1,3,*, Nikhita Damaraju 1,4,*, Miranda PG Zalusky 1 , Kendra Hoekzema 3 , David Twesigomwe 5 , Lei Yang 6 , Anthony A. Snead 7 , Phillip A. Richmond 8 , Wouter De Coster 9,10 , Nathan D. Olson 11 , Andrea Guarracino 12,13 , Qiuhui Li 14 , Angela L. Miller 1 , Joy Goffena 1 , Zachary B. Anderson 1 , Sophie HR Storz 1 , Sydney A. Ward 1 , Maisha Sinha 1 , Claudia Gonzaga-Jauregui 15 、Wayne E. Clarke 16,17 、Anna O. Basile 16 、André Corvelo 16 、Catherine Reeves 16 、Adrienne Helland 16 、Rajeeva Lochan Musunuri 16 、Mahler Revsine 14 、Karynne E. Patterson 3 、Cate R. Paschal 18,19 、Christina Zakarian 3 、Sara Goodwin 20 、Tanner D. Jensen 21 、Esther Robb 22 、1000 基因组 ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见疾病研究中心 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、W. Richard McCombie 20 、Fritz J. Sedlazeck 23,24,25 , Justin M. Zook 11 , Stephen B. Montgomery 21 , Erik Garrison 12 , Mikhail Kolmogorov 26 , Michael C. Schatz 14 , Richard N. McLaughlin Jr. 2,6 , Harriet Dashnow 27,28 , Michael C. Zody 16 , Matt Loose 29 , Miten Jain 30 , Evan E. Eichler 3,31,32 , Danny E. Miller 1,19,31,** 附属机构 1. 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系遗传医学分部 2. 美国华盛顿大学西雅图分子与细胞生物学项目 3. 美国华盛顿大学基因组科学系 4. 美国华盛顿大学西雅图公共卫生遗传学研究所 5. 悉尼南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学健康科学学院布伦纳分子生物科学研究所 6. 美国华盛顿州西雅图太平洋西北研究所 7. 美国纽约州纽约纽约大学生物系 8. 美国路易斯安那州巴吞鲁日阿拉米亚健康中心 9. 比利时安特卫普 VIB 分子神经病学中心应用和转化神经基因组学组 10. 比利时安特卫普大学生物医学科学系 11. 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所材料测量实验室 12. 美国田纳西州孟菲斯田纳西大学健康科学中心遗传学、基因组学和信息学系 13. 意大利米兰人类科技城 14. 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系 15. 国际人类基因组研究实验室人类基因组研究，墨西哥国立自治大学 16. 纽约基因组中心，美国纽约州纽约市 17. Outlier Informatics Inc.，萨斯卡通，萨斯卡通，加拿大 18. 西雅图儿童医院实验室部，西雅图，华盛顿州，美国 19. 检验医学和病理学部，美国华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 20. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 21. 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 22. 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 23. 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿