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World File Search System聚倍
二极化质子和二颗粒聚类
亲爱的编辑，作物基因组编辑通过实现精英品种的精确改善，比常规育种具有巨大的优势。在谷物中，大麦（Hordeum vulgare L.）在全球重要性中处于第四位，并且在麦芽和酿造中具有广泛的应用。在像东亚这样的地区，大麦谷物具有传统的烹饪用途，直接煮熟为蒸大麦，烤成茶，或发酵用于味o和酱油，例如味道和酱油。值得注意的是，最近的健康趋势扩大了对年轻大麦草作为功能健康食品的兴趣。由于其富含维生素，纤维和类黄酮的含量，大麦草被加工成绿色果汁（Havlíková等人。2014）。这种绿色粉末表现出在抗毒剂，低脂肪和抗糖尿病活动中的有效性（Yu等人。2003;吉泽等。 2004; Takano等。 2013）。 在日本，雨季经常在收获季节之前，这使得预求发对谷物产量的挑战。 为了打扮，精英品种培养了早期的标题特征。 但是，这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。 具体来说，年轻峰值的出现降低了草的商业价值。 当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速，降低了草产量。 繁殖AP的转变，重点是当代品种中的晚期性状，对于保持一致的草产量至关重要。2003;吉泽等。2004; Takano等。2013）。在日本，雨季经常在收获季节之前，这使得预求发对谷物产量的挑战。为了打扮，精英品种培养了早期的标题特征。但是，这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。具体来说，年轻峰值的出现降低了草的商业价值。当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速，降低了草产量。繁殖AP的转变，重点是当代品种中的晚期性状，对于保持一致的草产量至关重要。我们的vious作品引入了planta粒子轰击 - 核糖核蛋白
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
研究Piranha溶液表面处理对聚甲基丙烯酸酯
丙烯酸义齿上衬里成分的分离很常见。因此，改善衬里和丙烯酸义齿之间的粘附至关重要。Piranha溶液用于治疗丙烯酸以增强键合强度。这项研究评估了Piranha溶液（过氧化氢H 2 O 2和硫酸H 2 SO 4的组合）对增强丙烯酸树脂和基于有机硅齿的软衬里的粘附强度的影响。八十种聚甲基丙烯酸酯（PMMA）样品的表面粗糙度（n = 20），剪切键强度（n = 20对），润湿性（n = 20）和硬度测试（n = 20）。样品被随机分为W组（无处理）和P组（使用Piranha溶液处理）。随后是有机硅软内衬。介绍仪，通用测试设备，光接触角和岸D持续时间设备分别用于分析表面粗糙度，剪切键强度，润湿性和硬度样本，然后研究故障机制。t检验用于分析数据。在P组（表面粗糙度，剪切键强度和润湿性）值（P≤0.05）中观察到显着变化。比对照组（W组）（W组）（P组）的Piranha溶液治疗组（P组）显示出更高的表面粗糙度，剪切键强度和润湿性，并且两组之间硬度值的变化不显着。这项研究的发现表明，使用Piranha溶液可以是增强PMMA表面特性的非常成功的方法，从而增强了有机硅软衬里的键合能力。
1 用超薄聚多巴胺进行离子和分子筛分...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-3btbw ORCID：https://orcid.org/0000-0002-5906-7205 内容未经ChemRxiv同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
首先了解来自中世纪波斯尼亚的人群的线粒体DNA单倍群预测
抽象的人群遗传研究表明，波斯尼亚 - 黑塞哥维那（B＆H）的种群是欧洲基因库的一部分，但直到现在，有关古代B＆H种群的遗传结构的信息有限。在这方面，我们的研究目的是确定中世纪波斯尼亚人口的线粒体DNA（mtDNA）单倍群的频率和分布。根据中世纪波斯尼亚边界，从位于B＆H的中世纪墓地发掘的三十四个样本在本研究中进行了分析。对MTDNA HVS1区域的测序和RFLP分析进行了单倍群测定。在我们的研究中，所有32个样品均被鉴定为单倍群H，分别在30和2个样品中确定了亚aplogroups H2A和H5。在研究样本和先前对B＆H当代种群的研究之间，H单倍群的频率显着差异，其中H单倍型频率约为当前研究中确定的一半。与B＆H以外的其他中世纪种群相比，H单倍型频率也存在显着差异，而古代B＆H种群与古代
基于聚类的异常值检测，以改善情况...
这项工作的目的是研究基于集群的异常检测是否可以检测空中交通中的异常事件。正常模型适用于仅包含标记为正常的航班的数据。给定这个正常模型，调整异常检测函数，以便将与正常模型相似的数据点分类为正常，将异常的数据点分类为异常。由于数值数据的结构未知，因此测试了三种不同的聚类方法：K-means、高斯混合模型和谱聚类。根据正常模型的建模方式，使用不同的方法来调整检测函数，例如基于距离、概率，最后通过一类支持向量机。
重编程蓝藻聚球藻的碱基编辑
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 9 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.09.05.506134 doi：bioRxiv 预印本
聚（β-氨基酯）基于锂离子电池的固体聚合物电解质
找到合适的电解质是锂离子电池开发的主要挑战。固体聚合物电解质（SPE）已引起了很大的关注，作为较晚液体电解质的更安全替代品，并且该田迅速增长。SPE提供了聚合物化学的适应性和灵活性，从而使自定义材料的简单合成具有特定功能的特定应用。从经济和商业的角度来看，是一种具有良好离子电导率和改善尺寸和机械稳定性的低成本电解质，这是要克服的问题。基于聚乙烷氧化物（PEO）的材料长期以来一直占主导地位。然而，最近探索了许多创新的SPE化学和拓扑结构，扩大了该区域，以使其他离子协调单元不相关。1 - 5在这项研究中，通过AZA -Michael加法poly（β-氨基酯）S（PBAE）