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了解 PIK3CA 相关的过度生长谱，或......
LGDA 的使命是为患者社区及其家人提供支持；为社区、专业人士和普通公众提供教育；并支持能够增进对这些疾病的了解并建立诊断和管理最佳实践的研究，从而为全身淋巴异常 (GLA)（以前称为淋巴管瘤病）、卡波西样淋巴管瘤病 (KLA)、戈勒姆-斯托特病 (GSD) 和中枢传导淋巴异常 (CCLA)（以前称为淋巴管扩张症）患者带来希望并改善他们的生活质量。
计算 DNA 谱概率目标
STR？3) 具有特定 DNA 图谱（13 个 STR 的基因型）的概率是多少？4) 如何使用 DNA 证据来比较犯罪现场的证据（计算有意义的比率并处理混合样本）？简介：使用 PCR 和凝胶电泳分析 13 个不同的 STR（26 个等位基因）将为您提供相关样本的 DNA 图谱。下图是 DNA 图谱的示例：DNA 图谱提供所分析的每个 STR 的基因型。基因型由每个等位基因的串联重复次数表示。例如，贡献此样本的个体是 TPOX STR 纯合子，基因型为 8,8。数字 8 指的是等位基因或目标序列中的重复次数。等位基因或目标序列通过重复次数来识别。样本还表明，供体是 CSF1PO STR 的杂合子，基因型为 11,12（或 11,12 重复）。虽然不太可能，但有可能在人群中找到具有相同 DNA 图谱的其他人。在法庭上，最好能够计算出随机人员具有该图谱的概率。它将为嫌疑人和证据之间的匹配提供定量值。对每个 STR 都进行了大量的研究。根据对数百人的 DNA 的研究，法医分析人员确定了至少 13 个存在于所有人类中的 STR。下表按基因座名称说明了我们了解的不同 STR 的信息。
37 硅缺陷的拉曼光谱...
众所周知，几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环，这不可避免地会导致各种缺陷的形成，并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心（DC）的形成产生重大影响（Abdurakhmanov等人，2019年；Utamuradova等人，2006年；Utamuradova等人，2023年）。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中，缺陷之间会发生各种相互作用，这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定（Normuradov等人，2022年；Turgunov等人，2020年）。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质，它们既存在于间隙位置，也存在于替代位置，以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
细胞系开发符合拉曼光谱
30肯定选择了Cho-M Cell Lines™，每种都会选择不同类型的重组蛋白。可行的细胞浓度（VCC）和细胞活力，以跟踪培养物的生长性能。然后，使用拉曼光谱法分析了每种培养的样品。与VI细胞BLU参考方法不同，与自动化液体处理系统相连的拉曼光谱设置消除了对消耗品（试剂）的需求，并允许进行全自动的采样和数据收集分析。
高温下钻石的一阶拉曼光谱
对293至1850 K的天然IIA钻石中一阶Rarnan光谱的测量。stokes和抗烟分量的组件都因其强度，拉曼的偏移和宽度而随温度而变化。光膜测量法用于进行温度测量值，其结果是由Stokes独立确认的 - 抗Stokes强度比。随着温度的变化和宽度变化与C. Z. Wang，C。T。Chan和K. M. Ho的分子动力学模拟一般一致。修订版b 42，11 276 {19901]。可以将样品加热到高达1850 K的真空中的温度，而无需任何有多态性转化为石墨的迹象，这也与先前的研究一致。使用CRN'和绝对温度的单位，我们的实验一阶拉曼移动可方便地表示为AV = a，t'+a，t+a，其系数为-1。075x10'cm'K'， - 0。00777 cm'K'和1334。5 cm'。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
微管症的临床和遗传谱
目的：微管疾病代表由微管蛋白基因中的变异引起的一组疾病，这些疾病具有广泛的脑畸形。进行了这项研究是为了洞悉韩国小儿种群中微调蛋白质的表型和遗传光谱。方法：在2011年6月和2021年12月在儿科神经病学诊所进行基因检测的个体中，回顾了15例微管蛋白基因变异的患者。临床特征，遗传信息和大脑成像发现进行了回顾性回顾。结果：患者的遗传光谱包括TUBA1A（n = 5，33.3％），tubb4a（n = 6，40.0％），tubb3（n = 2，13.3％），tubb（n = 1，6.7％）和tubb2a（n = 1，6.7％）。确定了两个新型突变：A c.497a> g; p。（lys166arg）tuba1a中的变体和c.907g> c; p。（ALA303PRO）TUBB中的变体。所有15名患者均表现出发育延迟，严重程度广泛。其他共同的表现包括小头畸形（n = 10; 66.7％）和sei Zures（n = 9; 60％）。对神经影像数据的综述揭示了一系列基因型特异性和基因型重叠的发现。在TUBA1A突变（n = 5）的情况下，四名患者（80％）出现了pachygyria和Polymicrogyria，而三名（60％）的患者表现出Cere Bellar发育不全和发育不良。所有TUBB4A变异的患者（n = 6）均表现出低霉素的症状，三名（50％）均患有小脑发育不良。结论：这项研究代表了韩国小儿种群中与微管蛋白质病有关的微管蛋白基因突变的首次队列分析。表明，这些突变可以促进各种神经发育和神经影像学发现，应在相关临床方面的鉴别诊断中考虑。
生物医学数据中的doppelgänger如何混淆...
参考文献1。GOH WWB，Wong L. NetProt：基于复杂的功能选择。2017年蛋白质组研究杂志； 16（8）：3102--3112。2。Guo T，Kouvonen P，Koh CC等。 将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图，自然医学2015; 21：407-413。Guo T，Kouvonen P，Koh CC等。将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图，自然医学2015; 21：407-413。
补锌对 2 型糖尿病患者血脂水平的影响：随机临床试验的系统评价和剂量反应荟萃分析
关于补锌对 2 型糖尿病 (T2DM) 患者脂质谱影响的研究一直不一致。本系统综述和荟萃分析旨在总结补锌对 2 型糖尿病患者脂质谱影响的当前数据。我们搜索了 PubMed、Scopus 和 Web of Science 三个在线数据库，以查找截至 2022 年 9 月发表的相关研究。研究暴露为补锌，结果为低密度脂蛋白 (LDL)、高密度脂蛋白 (HDL)、甘油三酯 (TG) 和总胆固醇 (TC)。统计分析包括 14 项随机临床试验，共 1067 名患者。所有 4 种脂质谱成分均有显著改善。补锌后，TC（加权平均差 [WMD]：16.16；95% 置信区间 [CI]：26.43，5.89；P = 0.002）、LDL（WMD：6.18；95% CI：9.35，3.02；P < 0.001）和 TG（WMD：13.08；95% CI：21.83，4.34；P = 0.003）均显着下降。在分析了 13 项报告 HDL 的研究后，发现 HDL 显着增加（WMD：3.76；95% CI：1.30，6.22；P = 0.003）。在非线性剂量反应分析中，观察到<12周的锌补充与TC、LDL和TG之间存在显著的负相关性（TC：WMD：5，P非线性<0.001；LDL：WMD：5，P非线性=0.07，TG：WMD：16.5，P非线性=0.006）。非线性剂量反应分析表明，对TC、LDL和TG补充反应最佳的最佳元素锌剂量分别为120、100和140mg / d（TC：WMD：5，P非线性<0.001；LDL：WMD：10，P非线性=0.006，TG：WMD：50，P非线性=0.031）。总之，我们发现，通过补充锌，2 型糖尿病患者的脂质谱的所有 4 种成分都发生了显著变化。根据我们的研究结果，补充锌可能对 2 型糖尿病患者的脂质谱产生深远的有利影响，尤其是在缺锌人群中。