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World File Search System补充性
补充材料
补充材料。材料与方法文库制备和 Miseq (Illumina®) 测序使用文库制备指南 (LPG) ( https://support.illumina.com/downloads/16s_metagenomic_sequencing_library_preparation.html ) 中报告的 Illumina 接头序列和引物悬垂部分（正向和反向）扩增 16S rRNA 基因的 460 bp V3-V4 高变区。使用以下 PCR 反应扩增每个 DNA 样本：2.5 µl 5 ng/ µl DNA、5 µl 引物正向悬垂部分、5 µl 引物反向悬垂部分、12.5 µl 2x KAPA HiFi HotStart ReadyMix (KAPA Biosystems)。使用 LPG 中报告的循环程序。 PCR 产物在 2% 琼脂糖凝胶（GellyPhor LE，Euroclone SPA，意大利米兰）上电泳分离，并用 GelRed™ 核酸凝胶染料（Biotium，美国加利福尼亚州海沃德）染色。通过紫外光透射仪观察预期长度的 PCR 产物的存在。然后，用 NucleoMag 试剂盒纯化 DNA 扩增子以清理和选择 NGS 文库制备反应的大小（Macherey-Nagel），并按照制造商的说明使用 Illumina® DNA/RNA UD Indexes Tagmentation 试剂盒对每个样本进行索引。在验证和定量之前，对文库进行进一步纯化。在 Agilent 4150 TapeStation D1000 ScreenTape 检测仪（安捷伦科技公司）上对文库进行验证，以验证大小，而定量则使用 Qubit 4 荧光计（赛默飞世尔科技，美国）。根据 DNA 扩增子的大小，应用 Illumina LPG 中报告的公式，以 nM 为单位计算最终的 DNA 浓度。最后，将每个文库中的 5 µl 稀释 DNA 等分试样混合，以合并具有唯一索引的文库。在 Miseq 加载之前，根据 Illumina LPG 说明对合并的文库进行变性和稀释。使用 MiSeq Reagent Micro Kit v2（500 个循环）加载合并的文库，运行包括 20% PhiX 作为内部对照。生物信息学分析测序数据包含在包含带有原始读取的 FASTQ 文件的文件夹中（R1 文件包含每个样本的正向读取，R2 文件包含每个样本的反向读取），使用 FastQC（英国剑桥 Babraham Institute）进行质量检查。然后，使用 DADA2 R 包（Callahan 等人，2016 年）处理 R1 和 R2 文件以生成扩增子序列变体 (ASV)（图 1）。最终生成了 ASV 表，总结了每个样本的不同 ASV 的数量。
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。
补充信息
在训练前后的离线脑电图期间，使用多通道脑电图放大器 (BrainAmp DC, Brain Products) 记录和放大脑活动，该放大器带有 63 个被动 Ag/AgCl 电极 (EasyCap)，在线训练期间则带有 31 个被动电极。通道按照 10-20 系统放置，参考鼻子，并在通道 AFz 接地。采样率为 1 kHz。阻抗始终保持在 20 k Ω 以下。使用右眼下方的电极通过眼电图记录眼部信号。使用三阶 Chebyshev II 型滤波器将数据带通滤波至 [0.5, 8] Hz 进行分类，并使用 [0.5, 12] Hz 进行平均 ERP 时期的可视化，然后将其下采样至 100 Hz。为了提取 ERP，EEG 信号在刺激开始时的 -200 毫秒和 1200 毫秒之间进行。在 [-200, 50] 毫秒的间隔内对数据段进行了基线校正。作为分类特征，在相对于刺激开始的十个间隔 [80, 150; 151, 210; 211, 280; 271, 350; 351, 440; 450, 560; 561, 700; 701, 850; 851, 1000; 1001, 1200] 毫秒内提取平均振幅。对于在线会话，这导致每个刺激时期产生 310 维特征向量（31 个通道）。在离线会话中，我们使用相同的预处理和特征提取程序获得了 630 维特征向量，但通道数为 63 个而不是 31 个。在在线会话期间，只要收集的分类器输出的单侧 Welch t 检验表明目标词和最佳非目标词之间存在显著差异，就可以在呈现至少 42 个单词后触发所谓的动态停止策略 (Schreuder 等人，2013)。显著性水平设置为 0.05，实验者可以进一步降低，作为一种可能性，以随着时间的推移调整整体任务难度。
补充附录
克拉屈滨 5 mg/m 2 静脉输注，第 1-5 天，每日一次；阿糖胞苷 1000-2000 mg/m 2 静脉输注，第 1-5 天，每日一次；伊达比星 10 mg/m 2 静脉输注，第 1-3 天，每日一次。巩固治疗包括 5 个循环，第 1-3 天，克拉屈滨 5 mg/m 2 静脉输注，每次 30 分钟；阿糖胞苷 750-1500 mg/m 2 静脉输注，第 1-3 天；伊达比星 8 mg/m 2 静脉输注，第 1-2 天。 CLOFA+HiDAC (n=21) 氯法拉滨 40 mg/m2 静脉注射，第 2 至 6 天 阿糖胞苷 1000 mg/m2 /d，第 1 至 5 天 FAI (n=8) 氟达拉滨 30 mg/m2 静脉注射，第 1 至 5 天 阿糖胞苷 1000 mg/m2 静脉注射，第 1 至 5 天 伊达比星 10 mg/m2 静脉注射，第 1 至 3 天 FLAG+IDA (n=3) 氟达拉滨 30 mg/m2 静脉注射，第 2 至 6 天 阿糖胞苷 2000 mg/m2 静脉注射，第 2 至 6 天 伊达比星 8 mg/m2 静脉注射，第 4 至 6 天 非格司亭 263 mcg 皮下注射，第 1 至 7 天白细胞介素-11 或 Nivolumab 或普伐他汀 或 Vorinostat 或 Tipifarnib
补充信息
2.2英国未来的电力需求。每日电力需求的轮廓2.3。天气，风和阳光。风变化。极端天气事件和低供应期。天气相关。派遣风电场。天气，风和太阳能供应与需求之间的相关性。风干旱和需求高时期。气候变化。使用历史天气数据。2.4。匹配的需求以及直接的风和太阳能供应。优化风/太阳能混合物。2.5剩余需求，能量和力量。残余能量。剩余力量。需求量很高。UCL估算模型。 2.6产生成本。 风和太阳能。 补充一代 - 核，与CCS的气体，具有CCS的生物能源，其他可再生能源，蓝色氢，氨，气峰植物：不同来源的灵活性的比较。 CO 2在CC中泄漏，甲烷泄漏和直接空气捕获。 互连器。 2.7需求管理。 住宅和工业需求。 施加和紧急减少需求附件1的供应/需求相关性在一个简单的模型中，高电气化热参考文献附件2输入由UCL Energy Institute对附件2 提供的输入。UCL估算模型。2.6产生成本。 风和太阳能。 补充一代 - 核，与CCS的气体，具有CCS的生物能源，其他可再生能源，蓝色氢，氨，气峰植物：不同来源的灵活性的比较。 CO 2在CC中泄漏，甲烷泄漏和直接空气捕获。 互连器。 2.7需求管理。 住宅和工业需求。 施加和紧急减少需求附件1的供应/需求相关性在一个简单的模型中，高电气化热参考文献附件2输入由UCL Energy Institute对附件2 提供的输入。2.6产生成本。风和太阳能。补充一代 - 核，与CCS的气体，具有CCS的生物能源，其他可再生能源，蓝色氢，氨，气峰植物：不同来源的灵活性的比较。CO 2在CC中泄漏，甲烷泄漏和直接空气捕获。互连器。2.7需求管理。住宅和工业需求。施加和紧急减少需求附件1的供应/需求相关性在一个简单的模型中，高电气化热参考文献附件2输入由UCL Energy Institute对附件2
