首次对 3 只巴西龟的线粒体基因组进行了测序和注释。线粒体基因组是一个环状 DNA 分子,大小为 16,711–16,810 bp,AT 含量为 60.9%。它包括 13 个蛋白质编码基因、2 个 rRNA 基因、22 个 tRNA 基因和非编码控制区。基因组组成以正 AT 偏斜(0.123)和负 GC 偏斜(-0.342)为特征。基于完整线粒体基因组(缺少一些巴西龟物种)的系统发育分析将 T. medemi 列为 T. venusta 的姐妹。来自同一数据集的系统发育分析,但包括大多数巴西龟物种可用的较短线粒体 DNA 信息,恢复出 T. medemi 是 T. dorbigni 的姐妹,而该进化枝是 T. venusta 、 T. yaquia 和 T. ornata 的姐妹。新获得的数据对于未来对巴西龟的线粒体基因组学研究很有价值。此外,我们的结果强调了分类单元抽样不完整的影响。
可靠性和坚固性:• 久经考验的涡旋压缩机:确保可靠运行。• 风冷微通道冷凝器:重量轻、高效、耐腐蚀。• 集成水力模块:简化安装和维护。• 适用于各种行业,包括机械工程、金属加工、食品和饮料以及制药。
本文包含的照片和插图可能描绘了带有可选和/或额外组件的产品,这些组件不包含在产品的标准版本中,因此,除非客户专门购买此类可选/额外组件,否则不包含在购买此类产品中。我们保留更改本文献中所述产品的规格和设计的权利,恕不另行通知。并非所有产品都适用于所有市场。
本文包含的照片和插图可能描绘了带有可选和/或额外组件的产品,这些组件不包含在产品的标准版本中,因此,除非客户专门购买此类可选/额外组件,否则不包含在购买此类产品中。我们保留更改本文献中所述产品的规格和设计的权利,恕不另行通知。并非所有产品都面向所有市场提供。
当您的生产需要高品质氮气时,阿特拉斯·科普柯 NGP + 8-130 是最佳解决方案。我们最先进的 PSA 发生器可让您自行生产纯度高达 99.999% 的可靠氮气。为确保生产的完整性和连续性,NGP + 全天候监控您的进料空气质量和气体输出。它以卓越的效率实现这一目标,为您提供业界领先的安心和最低拥有成本组合。
• 无需额外安装成本。 • 节省占地面积。 • 使用节能环保的制冷剂 R410A,降低运营成本并确保零臭氧消耗。 • 低压降热交换器横流技术,节省能源和成本。 • 由于无损冷凝水排放,压缩空气零浪费。 • 先进的控制功能可确保在任何情况下空气干燥,并防止低负荷时结冰。 • 压力露点为 3°C/37°F(20°C/68°F 时相对湿度为 100%)。
当我们周围的空气被压缩时,其水蒸气和颗粒浓度会急剧增加。例如,将室内空气压缩至 7 bar(e)/ 100 psig 会使蒸气含量或湿度增加约 8 倍,随后冷却会形成液态水。水量取决于具体应用。压缩空气实际上可以包含三种形式的水:液态水、气溶胶(雾)和蒸气(气体)。因此,从压缩空气中去除水分的有效方法至关重要。
自己生产氧气而不是购买氧气是一个明智的想法。选择阿特拉斯·科普柯 OGP + 更加明智。得益于革命性的工程设计,OGP + 可提供市场上无与伦比的氧气生成性能和效率。即插即用的 OGP + 允许您通过触摸按钮为您的应用选择正确的纯度级别。因此,您可以享受现场生成的自由、连续性和可靠性,而每单位 O 2 的成本要低得多。
[1D2-OS-3a] 13:20-15:00 新闻媒体的数据科学 (1/3) (主席: Atsumu Sonoda) 1D2-OS-3a-01 线性和按需新闻视频分发分析广播中的使用风格(Masanori Takano、Yuki Ogawa、Fumiaki Taka、Soichiro Morishita)1D2-OS-3a-02 Twitter 上的政治分歧:以 2019 年参议院选举为例(Tsubasa Shindo、Yuki Ogawa、Yutaka Hattori)1D2 -OS-3a-03 使用基于 MMR 的句子选择和基于 TF-IDF 的句子压缩进行新闻文章摘要 (*Shotaro Ishihara、Norihiko Sawa) 1D2-OS-3a-04 利用 SNS 评论分析新闻媒体偏见(Shohei Hisada、Taichi Murayama、Juntaro Yada、Shoko Wakamiya、Eiji Aramaki)1D2-OS-3a-05 从汽车行业和社会的崩溃理解人工智能( Ryosuke Ozawa, Takeo Kiribayasi ) [1D3-OS-3b] 15:20-17:00 新闻媒体中的数据科学 (2/3) (主席: Yuki Ogawa ) 1D3-OS-3b- 01 (OS 特邀讲座) 新闻媒体中的问题日本政治交流:社会科学与数据科学的合作(Tetsuro Kobayashi)1D3-OS-3b-02 从推文中发现有争议的新闻文章的方法(Yui Fujikane、Kazuhiro Kazama、 Mitsuo Yoshida、Yoshinori Hijikata) 1D3-OS-3b-03 新闻服务中以内容多样性和标题为重点的用户参与度分析 (Atsumu Sonoda、Hiroto Nakajima、Fujio Toriumi) 1D3-OS-3b-04 量化新闻服务期间的消费者心理和行为使用文本挖掘研究 COVID-19 疫情/J-LIWC、J-MFD 和词共现网络的应用 (Kazutoshi Sasahara、Shinpei Okuda、Yu Igarashi) [1D4-OS-3c] 17:20-18:20 数据科学新闻媒体 (3/3) (主席:Masanori Takano) 1D4-OS-3c-01 根据用户关注者构成验证帖子传播情况 (Shogo Matsuno、Santi Seiyo、Takeshi Sakaki) , Yasuhiro Hino) 1D4-OS-3c-02 使用 BertSum 对日语新闻文章进行摘要总结的研究( Hideto Ishihara、Shotaro Ishihara、Hono Shirai)1D4-OS-3c-03 Twitter 上的新闻 浏览推文和观看视频之间的关系( Yuki Ogawa、Masanori Takano、Soichiro Morishita、Fumiaki Taka)### 会场 E OS 会场 3 ### [1E2-OS-2] 13:20-14:40 认知偏差・多重解释和人工智能(1/1)(主席:Shohei Hidaka) 1E2-OS-2-01 麻木错觉与自我触摸错觉之间的权衡研究 (Yutaro Sato、Godai Saito)、Kotaka Kenri 1E2-OS-2-02 为什么狼人杀中人会被愚弄?/从认知偏差的角度进行思考(Kanzen Noriaki、Takeshi Ito)1E2-OS-2-03 从对新事物的态度看信念偏差的出现冠状病毒机制(Daiki Kondo)