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World File Search System序列
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）。
应用于运动序列学习 - MIP：实验室
，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国
超越 DNA 序列，改善植物的应激反应
1 土耳其尼代奥梅尔·哈利斯德米尔大学农业科学与技术学院农业遗传工程系，2 巴基斯坦拉合尔旁遮普大学分子生物学卓越中心，3 福建农林大学（FAFU）农学院豆科作物遗传与系统生物学中心/油料作物研究所，作物遗传、育种与综合利用教育部重点实验室，福州，4 巴基斯坦费萨拉巴德农业大学农学院植物病理学系，5 澳大利亚西澳大利亚州默多克默多克大学作物与食品创新中心国家农业生物技术中心，6 印度海得拉巴国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）基因组学与系统生物学卓越中心
针对细胞类型的机器学习序列优先级排序
1 美国匹兹堡卡内基梅隆大学计算机科学学院计算生物学系；2 美国匹兹堡卡内基梅隆大学梅隆科学学院生物科学系；3 美国匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所；4 美国匹兹堡大学医学科学家培训计划；5 美国匹兹堡大学转化神经科学计划精神病学系；6 美国匹兹堡大学神经生物学系；7 美国匹兹堡大学脑研究所系统神经科学中心、神经科学中心、认知神经基础中心；8 美国匹兹堡大学眼科学系； 9 美国费城宾夕法尼亚大学兽医学院临床科学与高级医学系实验视网膜治疗科；10 美国匹兹堡大学生物工程系
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
长度16S- ITS-23S rRNA操纵子序列
收到2024年2月2日； 2024年5月7日接受；于2024年6月7日发布：1 Doherty应用微生物基因组学，微生物学和免疫学系，墨尔本大学Peter Doherty感染与免疫学研究所，792 Elizabeth Street，Melbourne VIC 3000，澳大利亚澳大利亚墨尔本街792号； 2爱尔兰科克摩尔帕克的Teagasc食品研究中心； 3爱尔兰科克大学科克大学科克大学科克大学的APC微生物组和微生物学院； 4 Vistamilk SFI研究中心，爱尔兰科克Teagasc Moorepark。*信件：John G. Kenny，John。Kenny@teagasc。IE关键字：Amplicons;数据库;长阅读测序；微生物组；纳米孔； rRNA。缩写：COV，变异系数； ESV，精确的序列变体； Grond，基因组衍生的核糖体操纵子数据库； GTDB，基因组分类数据库； IQR，四分位数范围；它的内部转录垫片； NR，非冗余； ONT，牛津纳米孔技术； RRN，16S-ITS-23S rRNA操纵子； rRNA，核糖体RNA； SD，标准偏差； Taxlca，集群中所有序列的最低祖先； Taxmaj，最低的分类学等级，其中所有序列中的所有序列都具有简单的多数协议； Taxrep，集群代表序列的源基因组分类学； UMIS，唯一的分子标识符。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用两个补充表。001255©2024作者
“ 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。
蛋白质序列数据的可扩展信息平台...
Quantum-Si的创新铂TM系统为在其专有的半导体芯片上跨越数百万个单个肽的下一代单分子蛋白测序提供了一个平台。每种铂仪器都直接连接到量子云，为简化数据分析提供了集成且用户友好的解决方案。云平台允许用户创建和自定义针对用户特定应用程序的实验，通过社区和自定义工作流程自动化数据分析，可视化实验结果，并简单安全地与同事共享数据。平台缩放到用户的研究和工作流程需求。此技术说明描述了云平台的关键特征和好处，以最大程度地利用仪器利用并将蛋白质测序数据转换为可行的见解。
利用全局探索蛋白质序列空间...
用于训练图像和语言的专用大规模架构的最新进展对计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 领域产生了深远影响。语言模型（例如最近的 ChatGPT 和 GPT4）在处理、翻译和生成人类语言方面表现出了卓越的能力。这些突破也反映在蛋白质研究中，导致在短时间内迅速开发出许多新方法，并具有前所未有的性能。语言模型在蛋白质研究中得到了广泛的应用，因为它们已被用于嵌入蛋白质、生成新蛋白质和预测三级结构。在本章中，我们概述了蛋白质生成模型的使用，回顾了 1) 用于设计新型人工蛋白质的语言模型、2) 使用非 Transformer 架构的作品和 3) 在定向进化方法中的应用。
社论：大麦和小麦参考序列的使用
谷物是人类最重要的食物来源。其中，面包小麦是世界上种植最广泛的作物，从总产量来看，仅次于大米，而大麦是第四大重要谷物。现代谷物作物固有的狭窄遗传多样性与其庞大复杂的基因组相结合，此前造成了遗传瓶颈，阻碍了育种进展以及生物技术中新开发的应用。长读测序技术的改进不断增强我们生成超连续染色体规模组装的能力，从而进一步提高基因分离的效率并揭示谷物作物物种进化的机制。尽管测序成本和生物信息学创新不断下降，但使用靶向富集方案和等位基因重测序的基因分型测序 (GBS) 是目前生成大型 SNP 数据集最具成本效益的方法。本《植物科学前沿》研究合集包含 16 篇文章，重点介绍了将多染色体规模基因组参考图组装与数量遗传学新方法相结合所带来的广泛实用性，以最大限度地利用有利的遗传性状变异。