XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System简单
最简单、最快捷。适用于每个实验室。
凭借 MiSeq i100 系列，Illumina 继续树立最高标准。系统设计、测序化学和数据分析方面的进步提供了最简单、最快的台式测序和经过验证的准确性。MiSeq i100 系列适用于所有级别的用户，并简化了 NGS 工作流程——从文库准备到数据分析。MiSeq i100 系列可在当天获得各种应用的结果，包括小型全基因组测序 (WGS)、靶向基因测序和基因表达分析，使实验室能够解决传染病、微生物学、肿瘤学等领域的复杂基因组学问题。
钠定量估计的三种简单方法
流体和电解质的平衡对于任何年龄的最佳健康都是必不可少的。脱水与腹泻，胃肠炎，霍乱和痢疾相对应，身体缺乏水和电解质。口服补液疗法（ORT）是一种直接的医疗程序，需要为患者提供盐和糖解决方案，以补充身体的电解质和水位。细胞外液中存在的主要猫离子是钠。它调节体内的水含量。相似，钾是细胞内部发现的主要猫离子。是调节心跳和肌肉功能所必需的。OR的钠和钾浓度必须足以替代其损失并纠正低钠血症/低钾血症，但并不是很高，以至于引起或恶化高钠/高血肿，这本身有时会导致死亡。（2）结果，需要在ORS配方中找出钠和钾的浓度。因此，这项工作报告了一种简单的火焰光度法方法，用于估计ORS配方中钠和钾的浓度。
简单专利系列的官方新闻
在微藻培养过程中采用干预措施（Aurantiochytrium sp）（57）摘要：本发明与微藻培养过程（Aurantiochytrium sp）的干预有关，以优化占优化的鳞状生产。通过微藻（Aurantiochytrium sp）的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段，纯微藻培养（Aurantiochytrium sp）在含有营养的琼脂培养基上激活：葡萄糖2.0％，酵母提取物0.5％，礁盐0.7％，介质琼脂1.5％，1.5％，在25°C下进行24小时，然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5％葡萄糖，酵母提取物为0.5％，礁盐0.72％的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。文化前阶段使用含有3％葡萄糖，1％提取物，0.72％礁盐的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶，其中包含1000毫升营养的培养基，营养8％，酵母提取物为18％，礁盐为0.72％，在220 rpm的摇动过程中，摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开，以收获过程结束。
简单商业模型画布的模板
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使用高阶的简单复杂传染
摘要 - 神经退行性疾病的特征是复杂的蛋白质错误折叠的大脑内传播。例如，当前的发现突出了2种特定错误折叠蛋白在阿尔茨海默氏症中的作用，这些蛋白质被认为使用脑纤维作为高速公路传播。先前的研究通过模拟模型或基于机器学习的预测变量调查了这种扩散，这些预测因素采用大脑连接组作为基础扩散网络。但是，构造的结构连接组仅描述图中节点之间的成对连接。高阶相互作用复杂网络比正常图提供了显着的优势，因为它们可以捕获超出简单的成对关系船的交互。蛋白质错误折叠和聚集通常涉及正常图的合作行为或群体动力学，其专注于单个边缘，无法充分代表。蛋白质错误折叠的非线性和多尺度可能更适合更丰富的高阶模型。在这项研究中，我们研究了高阶网络在这种情况下是否可以提供改进的拟合和解释能力。更具体地说，我们采用淀粉样蛋白β的简单复杂传染模型来预测蛋白质错误折叠的扩散。Simplicial Cronagion复合物在2年的地平线和其他结果中，阿尔茨海默氏症患者在所有大脑区域的预测蛋白质沉积中产生了0.030的平均重建误差，胜过先前的研究，尤其是对于错误折叠的蛋白质的病例稳定增长。尽管时间范围有限，但这项研究突出了结合先进网络分析以捕获跨神经网络蛋白质聚集的复杂动力学的潜力。临床相关性 - 这项研究突出了高阶网络在阿尔茨海默氏症中提高错误折叠蛋白传播的预测的潜力，从而更好地洞悉了蛋白质聚集动力学。
简单类型的定量版本 - 滴
这项工作介绍了简单类型分配系统的定量版本，从适当限制非数字相交类型开始。所得系统是可决定的，并且具有与简单类型系统相同的特征性功率；因此，将类型分配给术语提供了简单类型给出的相同定性信息，但同时可以提供一些有趣的定量信息。众所周知，简单类型的特征性等同于统一。我们证明了新引入系统的结果类似。更确切地说，我们表明，典型性等同于统一问题，统一问题是经典统一的问题：除了统一规则外，我们的打字算法还利用了扩展操作，该扩展操作可在需要时增加多群的基数。
简单和复杂生物的拓扑演变
摘要本研究旨在完善我们对进化过程的理解，尤其是使用基于图形的模拟方法适用于复杂的生物。我们对10代的简单（5节点环）和复合物（20节点密集的随机图）的拓扑演变进行建模，并应用不同的突变速率以反映生物学现实。我们的结果为简单生物与复杂生物体中潜在的不同进化动力学提供了有趣的见解。简单的生物具有高拓扑的灵活性和快速适应性，与经典的进化模型保持一致，但复杂的生物具有令人惊讶的结构稳定性。即使在突变率下，这种稳定性仍然存在，通常会导致更简单的系统变化。模拟突出了一个重要的考虑：复杂生物体的复杂，相互依存的网络特征可能会产生一种进化缓冲的形式。这种缓冲可以调节随机突变和自然选择的影响 - 这是进化论的基石。我们的发现表明，高级生命形式的高度复杂性可能需要对进化过程如何在不同级别的生物组织中运作更加细微差别。此外，简单生物体中新的结构基序的出现与复杂拓扑中的相对保守形成对比，表明在生物复杂性光谱中，进化机制的表现可能不同。该观察结果邀请了对进化原理如何适用于各种生命形式的更详细的探索。这些结果有助于进化论的持续完善，尤其是在其对复杂生物体的应用中。他们建议其他机制，例如受约束的突变，表观遗传变化或高阶组织原理，可能在复杂生命形式的演变中起着重要作用以及随机突变和自然选择。