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补充图1
补充图 1 | ERD7 转基因拟南芥突变株系的生成和表征。（A）根据 TAIR 提供的信息，描绘了拟南芥 ERD7 ORF (AT2G17840.1) 的插图，左侧为 5' 端。标示了 ERD7 基因外显子（框）和内含子（线）以及在相应的单拷贝、T 3 纯合 erd7-1 和 erd7-2 突变株系中针对 CRISPR/Cas9 基因组编辑的 T-DNA 插入和 sgRNA 区域的相对位置。还显示了 (C) 中用于基因分型和 RT-PCR 分析的引物对的相对位置。 (B) 野生型和 erd7-2 突变株系中 ERD7 基因和蛋白质的核苷酸和推导多肽序列的比较，表明 ERD7 基因（和相应的转录本）中预期有 1711 个核苷酸缺失，导致 erd7-2 突变株系中编码蛋白质有 398 个氨基酸缺失。ERD7 野生型和 erd7-2 突变体 DNA 序列中 CRISPR/Cas9 原间隔区相邻基序带下划线。使用 ClustalO 算法 (ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo) (Madeira et al., 2019) 对野生型和突变型 ERD7 蛋白质的推导氨基酸序列进行比对。(C) erd7-1 和 erd7-2 突变株系的 PCR 和 RT-PCR 分析。图中显示的是从 15 天大的 WT、erd7-1 和 erd7-2 植物的莲座叶中提取的 gDNA 的 PCR 分析（上图）和 mRNA 的 RT-PCR 分析（下图），并使用所示引物对进行评估；引物对的位置参见 (A)。有关用于生成和表征两个 erd7 突变系的所有引物序列，另请参阅补充表 1。通过 DNA 凝胶电泳和溴化乙锭染色分析 PCR 产物和 RT-PCR 产物。注意，在两个突变系中均不存在分别对应于 ERD7 基因和 ERD7 表达（即转录本）的 PCR 和 RT-PCR 产物，而 erd7-1 突变体中存在 T-DNA，这与预期一致。拟南芥 TUB4 用作内源对照。
图S1
图S1。 五个通常富集的TE与EMT和MET相关的生物学过程相关。 在B1元素te subfamilies b1_mus1（a），b3（b）和b3a（c）的可访问实例的5000 bp内的GO富集结果的修改后的GO气泡图。 x轴表示该术语的z评分，该术语表明分配给该术语的基因是更上调的（z分数> 0）还是下降的（z <0）。 y轴表示该术语调整后的P值的负log，水平绿线对应于调整后的P值为0.05。 气泡的颜色表示该术语与之相关的过程，橙色形状富含EMT和紫色形状富含MET。 形状的大小指示了该术语中上调的基因的数量。图S1。五个通常富集的TE与EMT和MET相关的生物学过程相关。在B1元素te subfamilies b1_mus1（a），b3（b）和b3a（c）的可访问实例的5000 bp内的GO富集结果的修改后的GO气泡图。x轴表示该术语的z评分，该术语表明分配给该术语的基因是更上调的（z分数> 0）还是下降的（z <0）。y轴表示该术语调整后的P值的负log，水平绿线对应于调整后的P值为0.05。气泡的颜色表示该术语与之相关的过程，橙色形状富含EMT和紫色形状富含MET。形状的大小指示了该术语中上调的基因的数量。
量子图
量子图项目提议深入探索量子信息论核心的组合方面，它位于组合学和理论计算机科学与量子物理学的交叉点上。更具体地说，我们的项目旨在对量子图概念进行几项理论发展，量子图被视为图的非交换概括。这项跨学科的提案旨在开发新的组合和代数方法来解决量子信息中的基本问题，同时阐明组合结构和量子特性之间的深层关系。在量子信息论的框架内，量子图（也称为非交换图）的概念首次由 Duan 等人在 [DSW13] 中提出，目的是将香农理论中的某个概念推广到量子情况。与经典图可视为非自反对称关系这一事实类似，Weaver [Wea21] 将量子图表述为冯·诺依曼代数上的自反对称量子关系。Musto 等人 [MRV18] 还将有限量子图表述为有限量子集上的邻接运算符。非常令人惊讶的是，这三种不同的观点指向了同一个对象，即量子图，这是本博士项目的重点。
机器图
我向作者 P. Kannaiah 博士、K.L. 教授表示祝贺。S.V.U. 的 Narayana 和 K. Venkata Reddy 先生。蒂鲁帕蒂工程学院出版了这本关于“机械制图”的书。本书首先介绍了工程制图的基础知识，然后作者系统地介绍了机械制图。在我看来，这是一种极好的方法。这本书对机械工程专业文凭、学位和 AMIE 级别的学生来说都是一本宝贵的书。P. Kannaiah 博士拥有约二十五年的丰富教学经验，这些经验得到了充分利用，正确地反映了对该主题的处理和呈现。K.L. 教授机械工程教授 Narayana 和车间主管 K. Venkata Reddy 先生明智地联手，从他们丰富的经验中提供有用的插图，这一独特之处是本书的一大财富，其他书籍可能没有这样的机会。任何绘图书都必须遵循 BIS 标准。作者在这方面做得非常细致。此外，本书毫无遗漏地涵盖了印度各大学的教学大纲。学习绘图原理并将其应用于工业实践对任何学生来说都是必不可少的，本书是工程专业学生的宝贵指南。它也是工业设计和绘图部门的参考书。本书几乎是机械绘图的完整手册。本书是学生和专业人士学习计算机图形学的基础，计算机图形学是现代的必备课程。我相信工程专业的学生会发现这本书对他们非常有用。
用于量子计量的单光子源和纠缠光子源
近年来，光学量子增强计量和亚散粒噪声计量变得越来越重要。然而，相关的测量技术尚未在 NMI 中普遍应用，主要是因为可用的相关源，即高效单光子源和纠缠光子源，不可靠或无法商业化。在设计这些源方面已经取得了重大进展，但如果要将它们用于计量应用，则需要进一步开发。针对此 SRT 的提案应旨在基于不同的应用导向平台开发明亮的纠缠光子源，并利用高纯度的单光子源，以展示使用这些源进行特定测量可实现的量子优势。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。