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成对的类似同源基因基因（PHOX2B）非丙氨酸重复膨胀突变（NPARMS）：先天性中央中枢性不足综合征（CCHS）
目的：CCHS是一种极为罕见的先天性疾病，需要人工通风作为生命支持。通常是由Phox2b基因中的杂合性多苯胺重复扩张突变（PARMS）引起的，对PARM长度与表型严重程度之间关系的鉴定已实现了预期管理。然而，对于Phox2b中非PARMS的患者（NPARMS，约10％的CCHS患者），尚未建立基因型 - 表型相关性。PHOX2B NPARMS和相关表型的全面报告旨在阐明潜在的基因型 - 将指导预期管理的表型相关性。方法：建立了国际合作（临床，商业和研究实验室），以收集/分享有关新颖和先前发表的PHOX2B NPARM案例的信息。变体按类型和基因位置进行分类。分类数据；对显着结果进行了进一步的成对比较。结果：确定了三百两个具有PHOX2B NPARMS的人，其中包括139例以前未报告的病例。的发现表明，CCHS的关键表型表现与变体类型，位置以及对蛋白质功能的影响之间的显着关联。结论：本研究介绍了迄今为止最大的PHOX2B NPARMS和相关的表型数据，从而实现了基因型 - 表型研究，这些研究将推进个性化的，预期的管理，并有助于阐明病理机制。PHOX2B NPARMS的进一步表征要求通过国际注册机构进行纵向临床随访。
基因Ⅱ型草鱼呼肠孤病毒RAA-CRISPR/Cas12a检测方法的 ...
恒温扩增核酸检测技术因其耗时短、对扩增 设备要求低和引物探针商品化合成稳定等优势 , 在 病原快速检测技术中脱颖而出。 Piepenburg 等 [ 13 ] 参 照 T4 噬菌体 DNA 复制系统于 2006 年创建了一种新 型等温扩增技术 , 使用酶来打开双链 DNA, 该技术 称为重组酶聚合酶扩增 (Recombinase polymerase am- plification, RPA) 。随后发明的重组酶介导链置换 核酸扩增技术 (Recombinase-aid amplification, RAA) 技术原理与 RPA 类似 , 不同之处在于 RAA 的重组酶 来源于细菌或真菌 , 而 RPA 的重组酶来自 T4 噬菌 体。 2017 年 [ 14 ] 结合以上重组酶 , SHERLOCK (Specifi- chigh-sensitivity enzymatic reporter unlocking) 检测 方案问世 , 并应用于新冠病毒的检测技术开发 [ 15 ] , 该技术通过改造规律间隔成簇短回文重复序列及 其关联蛋白 (Clustered regularly interspaced short pa- lindromic repeats/CRISPR-associated proteins system, CRISPR/Cas) 系统 , 使其能够识别特定的严重急性 呼吸综合征冠状病毒 2 (Severe acute respiratory syn- drome coronavirus 2, SARS-Cov-2) 基因组片段 , 1h 就能确定检测结果 , 检测限可低至 2 amol/L 。 SHER- LOCK 技术特异和简便 , 将 SHERLOCK 与 RAA 整合 集成 , 能够凸显两者的优势 , 不仅可以实现靶标核 酸的快速扩增 ( 保留等温扩增技术的优势 ), 还增强 了检测特异性。
新合成嘧啶衍生物对小麦生长和光合作用的新合成嘧啶衍生物的类似生长素样和细胞分裂素样作用
众所周知，植物激素的生长素和细胞分裂素是植物生长和发育的关键调节剂，它们是在芽和根，幼叶，种子，种子和水果的顶端分生组织中合成的[1-4]。它们对种子发芽，芽的形成和生长以及植物阶段的植物的不定和侧根表现出刺激的影响[1-4]。植物生物学家的大量关注致力于筛选合成起源的生长素和细胞分裂素的新有效类似物，以改善农业的生长并提高农作物的生产率。近年来，已经创建了新的生长素和细胞分裂素的新合成类似物，例如NAA（1-萘乙酸），2,4-D（2,4-二氯苯氧基酸），3,4-D（3,4-二氯苯甲乙酸），2,4,4,4,5-T
在线补充材料
SI1 电力代码........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-3 SI2 运输代码....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-4 SI3 表 3 的长版本....................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-4 SI3 表 3 的长版本.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... SI-7 SI4 与表 3 类似，但对 AI 有更多规范 . . . . . . . . . . . . . . . SI-8 SI5 与表 3 类似，但对 ICT 有更多规范 . . . . . . . . . . . . . . SI-8 SI6 与表 3 类似，但仅适用于运输家庭 . . . . . . . . . . . . . . . SI-9 SI7 与表 3 类似，但仅适用于电力家庭 . . . . . . . . . . . . . . . SI-10 SI8 与表 3 类似，但使用对 AI 和 ICT 的引用计数 . . . . . . . . . . . . . . SI-11 SI9 表 4 的长版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SI-12 SI10 与表 4 类似，使用 5 年内的引用作为结果 . . . . . . . . . . . . . SI-13 SI11 表 6 的长版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SI-15 SI12 与表 6 类似，但对运输领域的 AI 有更多规范 . . . . . . . . . SI-16 SI13 与表 6 类似，但对电力领域的 AI 有更多规范 . . . . . . . . . SI-17 SI14 与表 6 类似，但对运输领域的 ICT 有更多规范 . . . . . . . . SI-18 SI15 与表 6 类似，但对电力领域的 ICT 有更多规范 . . . . . . . . . SI-19 SI16 与表 7 类似，但不包含能源存量，但对 AI 有更多规范 . . . . . SI-20 SI17 与表 7 类似，但不包含能源存量，但对 ICT 有更多规范 . . . . . SI-21 SI18 与表 7 类似，但包含更多 AI 规范 . . . . . . . . . . . . . . . . SI-22 SI19 与表 7 类似，但包含更多 ICT 规范 . . . . . . . . . . . . . . SI-23 SI20 与 SI18 类似，控制部门/清洁/灰色焦点（运输） . . . . . . . SI-24 SI21 与 SI18 类似，控制部门/清洁/灰色焦点（电力） . . . . . . . . SI-25 SI22 与 SI18 类似，控制部门/清洁/灰色焦点（运输） . . . . . . . SI-26 SI23 电力：与 SI18 类似，控制行业/清洁/灰色焦点（电力）SI-27
同源 Ad26.COV2.S 疫苗接种会导致混合免疫中体液反应增强减弱，但无论之前是否感染，都会引发类似强度的抗体
1 南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学病理学院 SA MRC 抗体免疫研究组，2 南非约翰内斯堡国家卫生实验室服务国家传染病研究所 HIV 和 STI 中心，3 开普敦大学传染病和分子医学研究所，南非天文台，4 开普敦大学病理学系医学病毒学分部，南非天文台，5 开普敦大学医学系及 Groote Schuur 医院，南非天文台，6 开普敦大学健康科学学院开普心脏研究所；南非天文台，7 南非医学研究委员会非传染性疾病与传染病交叉研究外部单位，开普敦大学，开普敦，南非，8 南非医学研究委员会，开普敦，南非，9 南非艾滋病研究中心，德班，南非，10 夸祖鲁纳塔尔大学公共卫生医学学科，德班，南非，11 德斯蒙德图图艾滋病毒中心，开普敦，南非，12 开普敦大学惠康非洲传染病研究中心，天文台，南非
研究文章 抗氧化的人类载脂蛋白 AI 与未修饰的人类载脂蛋白 AI 的功能类似，可以延缓高脂血症小鼠的动脉粥样硬化进展并促进动脉粥样硬化消退
将人类 apoA1 和 MPO 氧化剂抗性的 4WF 异构体转基因小鼠与 LDL 受体缺陷 (LDLr KO) 小鼠交配，并喂食西方饮食。在 LDLr KO 背景下，这些人类 apoA1 异构体的高水平表达不会导致 HDL 胆固醇水平升高。在雄性和雌性小鼠中，研究了病变随时间推移的进展情况，与 LDLr KO 小鼠相比，apoA1 和 4WF 转基因小鼠的病变进展明显延迟，非 HDL 胆固醇降低。使用病变面积相等的时间点，通过给小鼠喂食含有微粒体甘油三酯转移蛋白抑制剂的低脂控制饮食 7 周来启动病变消退。与 LDLr KO 相比，雄性 apoA1 和 4WF 转基因小鼠的病变消退得更厉害，但 4WF 亚型在促进病变消退方面并不优于未修饰亚型。
在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究
与哺乳动物相比，斑马鱼可以再生其受损的感光体。这种能力取决于MüllerGlia（Mg）的内在可塑性。在这里，我们确定了转基因记者Careg是重生和心脏的标志，也参与了斑马鱼的视网膜恢复。甲基硝基库（MNU）处理后，视网膜变质并包含受损的细胞类型，包括杆，紫外线敏感锥和外丛状层。该表型与Mg子集中的Careg表达诱导有关，直到光感受器突触层的重建为止。单细胞RNA测序（SCRNASEQ）对再生视网膜的分析表明，未成熟的棒群，通过高淡有关蛋白的高表达和纤毛生成基因MEIG1的定义，但光转导基因的表达较低。此外，锥体对视网膜损伤的反应显示了对代谢和视觉感知基因的放松管制。CAREG：EGFP表达和非表达MG之间的比较表明，这两个亚群的特征是不同的分子特征，表明它们对再生程序的异源反应性。核糖体蛋白S6磷酸化的动力学表明，TOR信号逐渐从MG转换为祖细胞。用雷帕霉素抑制TOR可以降低细胞周期活性，但既不影响CAREG：MG中的EGFP表达，也没有阻止恢复视网膜结构。这表明MG重编程和祖细胞增殖可能受不同的机制调节。总而言之，Careg Reporter检测到活化的MG，并在包括视网膜在内的各种斑马器官中提供了竞争能力的细胞的共同标记。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
全年2024年结果
本文档，特别是对“ 2025 FY指南”的引用，包含前瞻性陈述。尤其是关于未来财务绩效的声明以及公司对某些有针对性指标的实现的期望，包括收入，工业免费现金流量，车辆运输，资本投资，研究和开发成本以及未来任何日期的其他费用以及未来期间的其他费用。这些陈述可能包括诸如“可能”，“意志”，“期望”，“可能”，“应该”，“应该”，“估计”，“预期”，“预期”，“相信”，“保留”，“步入正轨”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“预测”，“预测”，“预测”，“ Outlook”，“ Outlook”，“ Outlook”，“ Plans”，“ PLANS”，“或类似”或“或类似”或“或类似”或“或类似”或“或类似”或“或类似”或“或类似”。前瞻性陈述不能保证未来的绩效。相反，它们是基于公司当前的知识状态，未来的期望和对未来事件的预测，并且本质上是固有的风险和不确定性。它们与事件有关，并取决于可能在将来发生或可能不存在或存在的情况，因此，不应对它们放置不当的依赖。
