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从海藻中筛选用于植物乳发酵的乳酸菌的初步研究
摘要。海藻是微生物种类丰富的来源，为筛选具有发酵植物奶生产潜力的乳酸菌提供了绝佳的机会。在这项工作中，我们将鉴定海洋乳酸菌 (LAB) 并将其用于改善植物奶发酵，为健康和可持续的乳制品替代品铺平道路。本研究采用的方法包括通过革兰氏和过氧化氢酶测试分离和鉴定 LAB。然后，将乳酸菌转移到植物和乳制品中发酵，以观察发酵植物产品的能力。结果表明，分离的细菌对植物奶的发酵效果优于乳制品，这表明海洋乳酸菌在植物奶发酵中具有应用潜力。
CRISPR-Cas9 筛选用于目标识别。
图 2：PLX-4032 治疗后 sgRNA 计数分布的变化。log2 转换的 sgRNA 计数的箱线图和须线图（基线 - 抗生素选择后的转导细胞；DMSO 和 PLX-4032 - 筛选终点的细胞（治疗 14 天））。箱线图的范围从第一四分位数到第三四分位数，并以黑线显示中位数。此外，下部和上部相邻值显示为须线，异常值显示为圆圈。
核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
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Shaneyfelt先生·1998·325所引用 - 所有设备都是在Sandia的微电子中制造的。使用浅层式隔离的半微米CMOS技术中的开发实验室。...