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克隆，表征和表达的大肠杆菌中的CpG DNA甲基酶的基因中的大肠杆菌中的克隆，表征和表达。菌株MQ1（M SSSI） 一种用于检测蛋白质的酵母交配选择方案 快速板法，用于筛选透明质酸酶和软骨素硫酸硫酸酶 - 生产微生物 schizosacchomyces pombe突变体在细胞壁中有缺陷的孤立和表征（1-3）1-d-葡聚糖 数学模型用于研究遗传变异的限制性核酸内切酶 在体外向海马的层特异性纤维投影形成 回顾文章的DNA复制和损坏检查点和减数分裂细胞周期控制，并在酵母中进行酵母 DNA依赖性腺病毒基因A ... 的转录 核酸研究 kilodalton核帽结合蛋白
噬菌体FD，FL和OX174是已知的最小病毒之一。它们属于具有单链圆形DNA作为其遗传物质（1-4）的一组良好特征的副觉。他们的DNA的分子量约为2 x 106，仅包含有限数量的基因。fd和fl是丝状噬菌体，在血清学和遗传上相关。ox174是一个显然与丝状噬菌体无关的球形噬菌体。dev> deNhardt和Marvin（5）通过DNA-DNA杂交进行了表明，尽管这两种类型的噬菌体（即丝状和球形）在每种类型的DNA之间没有检测可检测的同源性，尽管在每种类型内部都有很高的同源性。最近，已经推出了一种相对较快的分馏和序列大嘧啶寡核苷酸的技术。已经确定了9-20个基碱残基的FD DNA中长嘧啶裂纹的序列（6）。在本报告中，提出了来自FL和OX174 DNA的大嘧啶产物的序列。将这些序列与先前从FD DNA获得的序列进行了比较。
面对有效药物的快速开发，瑞士慢性髓样白血病的同种异体造血细胞移植
结果：总体而言，239名患者接受了移植。其中包括第1季度的96个，Q2中的56个，Q3中的25个，第4季度为34和Q5中的28。患者特征随着时间的流逝而变化：最近的患者年龄较大，并且由于酪氨酸激酶的治疗，从诊断到移植的间隔更长。然而，早期相对于晚期疾病阶段中接受移植的患者的比例差异很小。移植技术也发生了变化。患者因年龄较高而少的频率较少，并且通常患有骨髓移植物。但是，所选的干细胞供体的类型没有区别。在单变量的分析中，五种
快速 DNA 指南
快速 DNA 或快速 DNA 分析是一个术语，用于描述在 1-2 小时内从参考样本口腔拭子开发 DNA 档案的全自动过程，无需 DNA 实验室，也无需任何人工解释。快速 DNA 计划的总体目标是立即将符合条件的被捕者登记到 CODIS 中，以便在 24 小时内根据 CODIS 中的所有未解决犯罪对每个被捕者进行搜索。联邦调查局还建立了 DNA 特别关注指数 (DISC)，其中包含未解决的凶杀案、性侵犯、绑架和恐怖主义案件的完整犯罪现场档案。使用快速 DNA，可以在登记过程中近乎实时地搜索 DISC 档案。与 DISC 档案匹配将立即通过通缉令和逮捕令网络 (NLETS) 通知登记机构、逮捕机构和调查机构。这项技术有可能极大地影响执法部门在被捕者仍被拘留时产生调查线索的能力，可能防止更多犯罪并使社区更安全。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
快速服务餐厅-Ambit
QSR，超出当前的放缓，还提供了可扩展的，重要的是有利可图的机会。在全球基准和自下而上的商店潜在工作中，我们看到某些品牌（尤其是肯德基）有机会在FY30到30财年的双重商店。汇总者部分民主化了该部门（尤其是交付），但我们将品牌偏好和过程复杂性视为可以阻止任何市场份额损失并维持该行业增长潜力的护城河。因此，我们更喜欢鸡肉作为类别，在蓝宝石食品（蓝宝石）中，对其提供的可伸缩性进行了合理的估值。Devyani International（DIL）虽然拥有与蓝宝石相似的驾驶员，但尽管有可选的方式，但仍不保证溢价。欢欣鼓舞的食品工厂（JFL）有限的Domino（以下简称）和更重要的是SSSG概况（vs vs之前），即使考虑了DP Eurasia和Popeyes，也使估值太高了。我们更喜欢蓝宝石（买）> dil（卖出）> jfl（卖出）。
基于快速脑电图的听觉方向聚焦解码...
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法，在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
COVID-19的经济影响：快速调查...
背景在2020年，Covid-19震惊了世界，其对公共卫生系统，经济和市场的破坏性影响，在人类的生活，工作，收入和福祉方面造成了全球难以想象的破坏。正在进行的大流行及其相关的遏制政策导致了广泛的社会和经济困扰。印度政府于2020年3月24日宣布了全国范围内的封锁。这是在2020年6月30日之前以阶段回滚的。锁定的经济后果不仅预计不仅超过了大流行本身的直接影响（Ray and Subramanian，2020年），而且在各个部门都产生了影响。在大流行期间（国际劳工组织和亚洲发展银行2020年）中，超过30岁以下的400万印度人失去了工作，但随着就业机会的越来越多，消费支出和食品不安全性的问题不断增加，移民和临时工面临着巨大的经济困扰（ILO 2020）。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。