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World File Search System重复
基因组中低拷贝重复
长度至少为 1 千碱基 (kb) 且重复序列同一性超过 90% 的 DNA 旁系同源物被归类为低拷贝重复 (LCR) 或片段重复 (SD)。它们占基因组的 6.6%，聚集在特定的基因组位点上。由于这些重复区域之间的序列同源性很高，它们可能在减数分裂期间错位，导致非等位基因同源重组 (NAHR)，并导致结构变异，例如缺失、重复、倒位和易位。当此类重排导致临床表型时，它们被归类为基因组疾病。较大基因组片段的多个副本的存在为进化提供了机会。首先，人类谱系中新基因的产生将导致人类特有的特征和适应性。其次，人类群体之间的 LCR 变异可能导致表型变异。因此，与 LCR 相关的重排倾向应该在进化优势的背景下进行解释。
可重复使用的轨道转移飞行器
在这项工作中，我们分享了我们对未来的愿景：可重复使用的轨道服务飞行器（OSV）将改变太空经济并发展新兴的在轨服务行业。可重复使用的 OSV 充当卫星的“中转航班”，提供多个在轨目的地，类似于航空业。开发可靠的可重复使用的 OSV 将扩大单颗卫星的效用，允许更换平面、逃逸轨迹、多轨道任务等。OSV 进一步实现有效载荷升级、卫星星座维护、使用寿命结束时脱轨以及轨道碎片清除。这些附加功能将可重复使用的 OSV 与单轨道任务替代方案区分开来，并增加了在轨经济机会。一旦在低地球轨道建立了 OSV 网络，就可以有效地安排会合和转移，以最大限度地减少连接之间的在轨等待时间。
16p13.11 重复女性病例报告
精神病是一种复杂的神经精神疾病，涉及感知和思维的紊乱，常常导致幻觉和妄想。由于精神病与强迫症等疾病重叠，因此诊断和治疗精神病可能具有挑战性。最近的研究集中于识别精神疾病的遗传和生化标记，这有助于更好地诊断和治疗。精神分裂症是一种精神病，具有很强的遗传成分，因此家族史对于诊断至关重要，尤其是在早发病例中。由于极早发性精神分裂症的定义不一，对其的研究有限。16p13.11 染色体区域的拷贝数变异 (CNV) 与各种神经发育障碍有关，包括智力障碍、自闭症、癫痫、注意力缺陷多动障碍和精神分裂症。 16p13.11 CNV 与这些疾病之间的联系强调了遗传学在神经发育障碍中的多方面作用。由于这些疾病通常具有共同的神经回路，影响一种疾病的遗传变异可能会影响其他疾病。患有非典型精神病表现和其他疾病的患者应接受全面评估，包括进一步的精神科、神经影像学、遗传学和其他专门的诊断测试。采取多学科方法对于确定所有促成因素和制定有效的治疗计划至关重要。本病例报告讨论了一名十二岁女性，该女性患有非常早发的精神分裂症、强迫症症状、智力障碍和 16p13.11 重复。它强调需要进一步研究和综合管理方法，以应对这种复杂且难以治疗的病例，这可以为精神病的潜在病理生理学提供有价值的见解。
重复囚徒困境的策略
数学家卡尔·西格蒙德 (Karl Sigmund) 在其 2009 年出版的《自私的演算》[7] 一书中，从博弈论的角度解答了关于自私与合作的问题。因此，很多讨论自然都与 IPD 有关。在本节中，我们将尝试从复制器动态的角度研究 IPD 博弈，并观察一些策略如何随时间演变。我们可以考虑之前在 1 中提出的 IPD。现在，由于博弈是迭代的，我们需要一种随机的方式来模拟博弈的持续时间。因此，我们可以引入一个变量 ω ∈ (0 , 1)。然后在每一轮中，以概率 ω 再次进行博弈。这可以被认为是一个几何分布，我们等待成功（游戏结束），其概率为 1 − ω 。因此，预期游戏长度为 1 1 − ω 。
通过机器学习增强重复读数
摘要 单次读出是可扩展量子信息处理的关键部分。然而，许多具有良好特性的固态量子比特缺乏单次读出能力。一种解决方案是使用重复量子非拆除读出技术，其中量子比特与辅助量子比特相关，然后读出辅助量子比特。因此，读出保真度受到测量对量子比特的反作用的限制。传统上采用阈值法，其中仅使用总光子数来区分量子比特状态，丢弃隐藏在重复读出测量的时间轨迹中的所有反作用信息。这里我们展示通过使用机器学习（ML），人们可以利用时间轨迹数据获得更高的读出保真度。ML 能够识别反作用发生的时间，并正确读出原始状态。由于信息已经被记录（但通常被丢弃），这种保真度的提高不会消耗额外的实验时间，并且可以直接应用于涉及重复读出的测量制备和量子计量应用。
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注 ： pulse 电流宽度为小于5ms的非重复单脉冲。 Pulse Test: Pulse Width = 5.0 ms, Duty Cycle 10%. 电特性 ElECTRICAL CHARACTERISTIC
AI@EDGE：安全且可重复使用的人工智能...
摘要 —人工智能（AI）已成为第四次工业革命的主要创新力量和主要支柱。欧盟委员会已经承认了这一趋势，并指出高性能、智能和安全的网络对于多业务下一代互联网（NGI）的发展至关重要。虽然AI平台在准确性和性能方面已经取得了巨大进步，但它们与自主决策和关键系统的集成需要端到端的质量保证。AI@EDGE利用“可重用、安全和值得信赖的网络自动化AI”的概念解决了这些挑战。为此，AI@EDGE的目标是在两个领域取得重大突破：（i）用于闭环网络自动化的通用框架，该框架能够支持灵活和可编程的管道，以创建、利用和调整安全、可重用和值得信赖的AI / ML模型；以及 (ii) 融合的连接计算平台，用于创建和管理弹性、有弹性和安全的端到端切片，支持各种支持 AI 的网络应用。车载网络的协同感知、工业物联网的安全、多利益相关方 AI、空中基础设施检查和机上娱乐是 AI@EDGE 针对的用例，以最大限度地发挥其商业、社会和环境影响。索引术语 —AI、5G、MEC、自动化、分解式 RAN、基于 ML 的安全性、硬件加速、无服务器平台
重复感染时测试免疫系统
怀疑患有不太正常工作的免疫系统的患者可能会反复感染，通常是胸部感染。这些可能需要频繁的抗生素课程。某些疫苗可用于查看人体免疫系统的工作状况。健康的人应制作抗体，可以通过免疫后4周进行的简单血液检查来检测。如果读数较低，则该显示了无法正常工作的免疫系统的可能性。这有助于诊断。我们使用的是什么疫苗？
aaggg重复扩展触发rfc1
脑病性共济失调与神经病和前庭症状综合征（画布）是一种隐性遗传遗传遗传的神经脱发 - 由内含子双重的，非参考的CCCTT/AAGGG重复膨胀在RFC1中。研究这些重复是如何引起疾病的，我们产生了患者引起的多能干细胞衍生的神经元（无神经元）。CCCTT/AAGGG重复膨胀不会改变神经元RFC1剪接，表达或DNA修复途径功能。在报告基因测定中，将AAGGG重复转换为五肽重复蛋白。但是，这些蛋白质和重复的RNA焦点未在非神经元中检测到，并且这些重复的过表达未能诱导神经元毒性。帆布无神经元在神经元发育中表现出缺陷，并通过CRISPR删除单个扩张的Aaggg等位基因而挽救了突触连通性。这些缺陷既没有通过对照无神经元中的RFC1敲低来复制，也没有被canvas ineurons中的RFC1折扣救出。这些发现支持了在画布中的重复依赖性但不依赖神经元功能障碍的原因，在这种目前无法治疗的情况下对治疗发育产生了影响。