XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System序列
练习7时间序列：趋势和休息
练习15.2工业生产指数（IP T）是一个每月的时间序列，可衡量给定月份中生产的工业商品的数量。此问题使用该索引上的数据。所有回归均在1986年：M1至2017年的样本期间估计：M12（即，1986年1月至2017年12月）。
aurolineatum（Haemulidae，lutjaniformes）的完整基因组序列，Tomtate Grunt
使用一个野外收集的标本进行测序。DNA提取。根据制造商的说明，使用Illumina Truseq套件构建了配对的测序库。该库是在配对端，2×150 bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行测序的。用三型V0.33（Bolger，Lohse和Usadel 2014）修剪了所得FASTQ文件的适配器/引物序列和低质量区域。修剪序列由黑桃v2.5组装（Bankevich，Nurk，Antipov等2012）随后使用Zanfona V1.0（Kieras 2021）进行完成步骤，以基于相关物种中保守的区域加入附加的重叠群。
细菌和线粒体超氧化物歧化酶之间的序列同源性
1969 年，人们发现一种以前未知功能的牛红细胞蛋白具有催化超氧化物自由基歧化活性 (1-3)。这种酶，即超氧化物歧化酶，是一种金属蛋白，每分子含有 2 (1.8-2.0) 个铜原子和 2 (1.7-1.9) 个锌原子，分子量为 33,000，由两个大小相同的亚基组成 (4, 5)。从其他真核生物中纯化的铜锌歧化酶在分子量、亚基结构、氨基酸组成、铜锌含量以及对纯化所用的氯仿-乙醇混合物的稳定性方面与牛红细胞歧化酶相似 (2, 3)。细菌来源的酶代表一类独特的超氧化物歧化酶，其每个分子含有 1-2 个锰原子作为金属辅因子，对氯仿-乙醇处理不稳定，其氨基酸组成与铜锌歧化酶明显不同（2、3、6-8）。细菌酶的分子量约为 40,000，每个酶含有两个分子量为 20,000 的亚基。最近又分离出两种超氧化物歧化酶，其稳定性、纯化特性和氨基酸组成与细菌锰歧化酶相似。一种来自鸡肝线粒体（8）的超氧化物歧化酶每个分子含有 2.3 个锰原子，虽然它是四聚体，但其亚基分子量与细菌含锰酶相同。另一种是含有铁（每个分子约 1 个原子）而不是锰的，已从大肠杆菌中分离出来（9），是一种二聚体，其亚基大小相同（分子量 19,000）。已在各种需氧、厌氧和耐氧厌氧微生物中测量了超氧化物歧化酶活性水平（10）。从观察到的相关性来看，
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
Elwy-Solar-Energy-P19-2023-序列分析研究 -
“只有在对开发的需求较重要的情况下，才能开发1、2和3A年级的土地，而先前开发的土地或低农业成绩的土地不可用，或者不可用，或者可用的低年级土地具有景观，野生动植物，历史性或古学名称的景观，远远超过农业名称的环境价值。如果确实需要开发1、2或3A年级的土地，并且不同等级的地点之间有一个选择，则应将开发定向到最低等级的土地”。
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
序列徽标：显示共识
序列的模式（4）。但是，共识序列并不代表序列中的所有信息，因为在许多情况下，其他碱基也出现了很大的频率。例如，主要是Aug的procaryotic启动密码子也有时也有Gug和Uug。如果人们忽略了这些可能性，则已经扭曲了数据。这是共识序列是结合位点的差模型的几个原因之一（5，6）。在绑定站点中特定位置的重要性更清楚地始终如一地描述了那里的模式所需的信息（7，8）。从同样可能的可能性中选择一个符号或状态需要一个“位”信息。例如，要向某人传达硬币弹的结果需要1个信息，因为只有一个是不是一个问题：“是头吗？”。如果绑定站点中的位置始终包含一个基数（例如g），然后我们需要两个信息，因为需要回答两个是的问题：“是A还是G？”（即是嘌呤吗？）和'是A还是C？”。（如果两个问题的答案都是“否”的，则必须是T。）此外，如果职位包含两个基础（例如有时A，有时是G），只有一个问题就足够了，因为四分之二的选择等同于两个选择中的一个。因此，仅需要一个位来描述仅包含嘌呤的结合位点的位置，但是需要两个位来描述始终包含腺嘌呤的位置。在1948年，克劳德·香农（Claude Shannon）展示了如何做到这一点（7,8）。如果碱的频率不是完全概括的，则需要更复杂的计算以在某个位置找到平均信息。在香农之后，我们将不确定性度量定义为：
自然界中端粒相关序列的分布
关于端粒区的结构，一个共同的主题正在出现。染色体末端带有多个串联重复的简单卫星状 DNA（2）。除了染色体末端的简单序列外，端粒附近的区域通常还带有长段中间重复 DNA（1、10、13、15、18、24）。在酿酒酵母中，染色体以 200 到 600 个碱基对的不规则序列 C1_3A 结束（17、23；图 1）。此外，在 DNA 末端附近发现了两个中间重复元素，称为 X 和 Y'（8、9）。Y' 是一个高度保守的元素，长度为 6.7 千碱基（kb）（8、9）。 X 是一种比 Y' 保守性更低的元件，大小范围为 0.3 至 3.75 kb，位于 Y' 的着丝粒附近（8, 9）。C1_3A 重复序列的内部序列以及 DNA 复制的推定起点（自主复制序列）与 X 和 Y' 相关（7, 21）。这些特性与端粒相关序列在复制、重组或端粒区域修复中发挥作用相一致。已经开发出凝胶系统，可以分离完整的酵母染色体 DNA 分子（4, 16）。已记录了菌株 YNN281、A364a、DCO4 和 AB972（5）中每条染色体在一个系统（正交场交替凝胶电泳 [OFAGE]）中的行为。通过改良的凝胶插入法 (16) (5) 从这些菌株中制备 DNA，并进行 OFAGE 处理。将 DNA 转移到硝酸纤维素上并与 X 和 Y' 特异性探针杂交 (20)（图 2）。通过琼脂糖凝胶分离 1.7 kb NcoI 片段，从 YRp12O (9) 制备 X 特异性探针。通过分离 1.7 kb BglII 片段，从 YRpl31b (9) 制备 Y' 特异性探针，该片段被亚克隆到 BamHI 消化的 M13 mpl8 中。从 pYtl03 (17) 切下 125 碱基对 HaeIII-MnlI 片段，其中包含 82 碱基对 C1_3A 重复序列。杂交探针来自据报道不含 C1_3A 重复序列的 X 和 Y' 区域。这一点已通过以下事实得到证实：源自 pYtl03 的真正的 C1_3A DNA 既不与 X 也不与 Y' 探针杂交。为探针选择的 X 区域在不同的 X 元素中是保守的 (8, 9)。表 1 中显示的数据是从 17 种不同的凝胶中汇编而来的，这些凝胶的切换间隔范围为 20 到 80 秒。每个菌株的 X 和 Y' 分布模式不同（图 2 和 3）。每个菌株中至少有三条最小染色体中有一条不与 Y' 探针杂交，在三个菌株中，五条最小染色体中的两条不与 Y' 探针杂交
计划、参加、生成：规划序列到...
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型，该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来，构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量，该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的，主要使用可微分操作。我们表明，它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明，该模型计算出定性的直观对齐，比基线收敛得更快，并且以更少的参数实现了卓越的性能。