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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
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
噬菌体 x 右侧操纵子的核苷序列
限制性片段。为了制备微克量的 Hin 375、Hin 550 和 Hae 790（见图 1），将含有示踪量 lambda [32p]_ DNA（2 X 106 cpm）的 5 mg 纯化 lambda DNA 用 Hin（7）或 Hae（6）消化，乙醇沉淀，重悬于 500 ul DNA 缓冲液（5 mM NaCi、10 mM Tris-HCl，pH 7.4、1 mM EDTA）中，在含有 TBE（1）缓冲液的 3.5% 聚丙烯酰胺凝胶（6 mm X 20 cm X 40 cm）上以 320 V 电泳 23 小时。通过放射自显影定位含有适当限制性片段的凝胶部分，切除，并通过苯酚提取去除 DNA（10）。如前所述，从含有 32P 的 DNA 中分离出高比活度标记的限制性片段（2）。通过聚丙烯酰胺凝胶电泳确定每个片段的链长（1、2）。
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。
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）。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
“ Ceratonia Siliqua L.的完整基因组序列（...
方法，将来自摩洛哥栽培树的单叶用于本研究。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，2×150bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行排序的。用三件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等人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。
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。
隔离和映射 - 绘制 - 绘制-DNA-序列 - ...
参考：1。Y. Nakamura等。 科学235：1616-1621（1987）2。 G.M. Lathrop等。 am。 J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中Y. Nakamura等。科学235：1616-1621（1987）2。G.M. Lathrop等。 am。 J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中G.M.Lathrop等。am。J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中J. Hum。基因。37：482-498（1985）3。S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中S.Povey，N.E。Morton和S.L.Sherman，细胞遗传学。细胞基因40：67-106（1985）4。G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中G.M.Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。细胞遗传学。细胞遗传学，在Press
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。