摘要。我们使用低成本,紧凑的拉曼光谱仪报告快速鉴定单个细菌。我们证明了60 s的程序足以在600至3300 cm-1的范围内获取全面的拉曼光谱。这次包括将小细菌聚集体的定位,单个个体的比对以及自发的拉曼散射信号收集。小细菌聚集体的快速定位,通常由小于十二个个体组成,是通过在24 mm 2的大型视野上进行镜头成像来实现的。无镜头图像还允许单个细菌与探测束的精确比对,而无需标准显微镜。在532 nm处的34兆瓦连续激光器的拉曼散射光被喂入定制光谱仪(原型龙卷风光谱系统)。由于该光谱仪的高光吞吐量,可接受的积分时间低至10 s。我们在七个细菌物种上总共记录了1200个光谱。使用此数据库和优化的预处理,获得了约90%的分类速率。我们的拉曼光谱仪的速度和敏感性为高通量和无损的实时细菌鉴定测定法铺平了道路。这种紧凑和低成本的技术可以使生物医学,临床诊断和环境应用受益。©2014光学仪器工程师协会(SPIE)[doi:10.1117/1.jbo.19.11.111610]
探测DNA复制动力学的主要方法是DNA纤维分析,该分析利用胸苷类似物掺入新生的DNA中,然后将DNA纤维的免疫荧光显微镜检查。除了耗时且容易出现实验者偏见外,它不适用于研究线粒体或细菌中的DNA复制动力学,也不适合进行高通量分析。在这里,我们介绍了质谱 - 基于新生DNA(MS波段)的分析,作为DNA纤维分析的快速,无偏,定量的替代方案。在这种方法中,使用三重四极尖串联质谱法对胸苷类似物的结合进行定量。MS波段准确地检测到人类细胞的细胞核和线粒体以及细菌的DNA复制改变。在大肠杆菌DNA损伤诱导基因库中捕获的MS-BAND捕获的复制改变的高通量能力。因此,MS波段可以作为DNA纤维技术的替代方案,并具有对不同模型系统中复制动力学的高通量分析的潜力。
计算免疫学研究小组正在寻求生物信息学分析师(具有机器学习和预测性建模的经验),以解决免疫疾病界面处的一系列计算复杂问题。这涵盖了广泛的疾病,包括癌症免疫学和免疫疗法,针对癌症和新兴疾病的疫苗设计以及自身免疫性的未来研究。我们致力于开发利用免疫系统消除该疾病的新免疫疗法。我们的工作和发现有助于改善世界各地患者的治疗和护理。我们的工作旨在开发新型的免疫疗法和疫苗,利用先进的基因组学,转录组学和蛋白质组学管道来研究免疫力。我们使用开发的数据集来更好地了解疫苗设计中的机器学习和人工智能任务的免疫系统。团队由生物学家,统计学家,软件工程师和数据科学家等多元化专业人士组成,在国际上合作以创建新的疗法。该角色在数据科学和高性能计算方面提供了广泛的培训,并访问了顶级超级计算机。我们提供了有竞争力的国际工资和专业增长的机会。与我们一起解决免疫疗法和疾病研究中一些最具挑战性的问题。
LGDA 的使命是为患者社区及其家人提供支持;为社区、专业人士和普通公众提供教育;并支持能够增进对这些疾病的了解并建立诊断和管理最佳实践的研究,从而为全身淋巴异常 (GLA)(以前称为淋巴管瘤病)、卡波西样淋巴管瘤病 (KLA)、戈勒姆-斯托特病 (GSD) 和中枢传导淋巴异常 (CCLA)(以前称为淋巴管扩张症)患者带来希望并改善他们的生活质量。
STR?3) 具有特定 DNA 图谱(13 个 STR 的基因型)的概率是多少?4) 如何使用 DNA 证据来比较犯罪现场的证据(计算有意义的比率并处理混合样本)?简介:使用 PCR 和凝胶电泳分析 13 个不同的 STR(26 个等位基因)将为您提供相关样本的 DNA 图谱。下图是 DNA 图谱的示例:DNA 图谱提供所分析的每个 STR 的基因型。基因型由每个等位基因的串联重复次数表示。例如,贡献此样本的个体是 TPOX STR 纯合子,基因型为 8,8。数字 8 指的是等位基因或目标序列中的重复次数。等位基因或目标序列通过重复次数来识别。样本还表明,供体是 CSF1PO STR 的杂合子,基因型为 11,12(或 11,12 重复)。虽然不太可能,但有可能在人群中找到具有相同 DNA 图谱的其他人。在法庭上,最好能够计算出随机人员具有该图谱的概率。它将为嫌疑人和证据之间的匹配提供定量值。对每个 STR 都进行了大量的研究。根据对数百人的 DNA 的研究,法医分析人员确定了至少 13 个存在于所有人类中的 STR。下表按基因座名称说明了我们了解的不同 STR 的信息。
众所周知,几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环,这不可避免地会导致各种缺陷的形成,并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心(DC)的形成产生重大影响(Abdurakhmanov等人,2019年;Utamuradova等人,2006年;Utamuradova等人,2023年)。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中,缺陷之间会发生各种相互作用,这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定(Normuradov等人,2022年;Turgunov等人,2020年)。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质,它们既存在于间隙位置,也存在于替代位置,以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
30肯定选择了Cho-M Cell Lines™,每种都会选择不同类型的重组蛋白。可行的细胞浓度(VCC)和细胞活力,以跟踪培养物的生长性能。然后,使用拉曼光谱法分析了每种培养的样品。与VI细胞BLU参考方法不同,与自动化液体处理系统相连的拉曼光谱设置消除了对消耗品(试剂)的需求,并允许进行全自动的采样和数据收集分析。
对293至1850 K的天然IIA钻石中一阶Rarnan光谱的测量。stokes和抗烟分量的组件都因其强度,拉曼的偏移和宽度而随温度而变化。光膜测量法用于进行温度测量值,其结果是由Stokes独立确认的 - 抗Stokes强度比。随着温度的变化和宽度变化与C. Z. Wang,C。T。Chan和K. M. Ho的分子动力学模拟一般一致。修订版b 42,11 276 {19901]。可以将样品加热到高达1850 K的真空中的温度,而无需任何有多态性转化为石墨的迹象,这也与先前的研究一致。使用CRN'和绝对温度的单位,我们的实验一阶拉曼移动可方便地表示为AV = a,t'+a,t+a,其系数为-1。075x10'cm'K', - 0。00777 cm'K'和1334。5 cm'。
聚类是算法中的一个重要主题,在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图,而且无法考虑聚类之间的关系,而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点,我们研究了有向图(有向图),其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示,我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法,并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明:我们算法的输出聚类不仅展示了聚类(国家集合)在进出口记录方面如何相互关联,还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变,这与已知的国际贸易事实一致。
目的:微管疾病代表由微管蛋白基因中的变异引起的一组疾病,这些疾病具有广泛的脑畸形。进行了这项研究是为了洞悉韩国小儿种群中微调蛋白质的表型和遗传光谱。方法:在2011年6月和2021年12月在儿科神经病学诊所进行基因检测的个体中,回顾了15例微管蛋白基因变异的患者。临床特征,遗传信息和大脑成像发现进行了回顾性回顾。结果:患者的遗传光谱包括TUBA1A(n = 5,33.3%),tubb4a(n = 6,40.0%),tubb3(n = 2,13.3%),tubb(n = 1,6.7%)和tubb2a(n = 1,6.7%)。确定了两个新型突变:A c.497a> g; p。(lys166arg)tuba1a中的变体和c.907g> c; p。(ALA303PRO)TUBB中的变体。所有15名患者均表现出发育延迟,严重程度广泛。其他共同的表现包括小头畸形(n = 10; 66.7%)和sei Zures(n = 9; 60%)。对神经影像数据的综述揭示了一系列基因型特异性和基因型重叠的发现。在TUBA1A突变(n = 5)的情况下,四名患者(80%)出现了pachygyria和Polymicrogyria,而三名(60%)的患者表现出Cere Bellar发育不全和发育不良。所有TUBB4A变异的患者(n = 6)均表现出低霉素的症状,三名(50%)均患有小脑发育不良。结论:这项研究代表了韩国小儿种群中与微管蛋白质病有关的微管蛋白基因突变的首次队列分析。表明,这些突变可以促进各种神经发育和神经影像学发现,应在相关临床方面的鉴别诊断中考虑。