储存和稳定性: 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下,以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注: 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法,并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类,开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来, CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果,因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中, Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型, PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图,然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征,同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题,基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时,冻结 CLIP 的图像编码器,使用深度图编码器提取深度图特 征,该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间,该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型,并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐,大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是,基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性,从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外, PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上,通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述,显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题,通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息,使图像和文本对齐更具有 一致性,从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
可风干血液直扩 RNA/DNA qPCR 预混液采用蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下,以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Air-Dryable
可风干粪便直扩 DNA qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下,以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Air-Dryable
可冻干唾液直扩 RNA/DNA qPCR 预混液采用蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下,以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian Bioscience 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Lyo-Ready
可冻干唾液直扩 DNA qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20 °C 下,以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Lyo-Ready
抽象协调的动物运动取决于功能前置体的发展。虽然早期的细胞效果确定过程是充分表征的,但对本体感受谱系中细胞的终末分化以及控制它们的遗传网络的终极分化知之甚少。在这项工作中,我们描述了一个基因调节网络,该网络由三个转化因子(Prospero(pros),D-PAX2和Delilah(DEI)组成,这决定了果蝇中的本体感受谱系中的两个替代分化程序。我们表明,D-Pax2和ProS分别通过激活和抑制DEI的转录来控制脊柱器官谱系中盖与scolopale细胞的分化。通常,D-PAX2激活了DEI在上限电池中的表达,但在Pros被共表达的Scolopale细胞中无法进行。我们进一步表明,D-Pax2和Pro通过262 bp核核定特异性增强剂对DEI转录产生影响,其中两个D-PAX2-和三个Pros结合位点实验鉴定出来。从蝇基因组中除去该增强子时,DEI的帽和韧带特异性表达丢失,从而导致核核器官功能的丧失和幼体幼虫的不良运动。因此,协调的幼虫运动取决于DEI增强子的活性,该活性同时整合了动作和抑制性输入,以生成功能性前置的器官。
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎,它利用模型降阶技术加速计算,并作为各种材料的通用模型。然而,神经网络的主要缺点仍然存在:它们的众多参数难以解释和解释。因此,神经网络通常被称为黑匣子,其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识,更深层、更复杂的神经网络变得可行,因为机械假设可以得到解释。然而,神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充,我们提出了迈向物理解释方法的第一步,该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中,主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关,并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持,该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型(超弹性、弹塑性和粘弹性)的案例研究的结果表明,所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
来自美国华盛顿特区乔治华盛顿大学医学院儿童国家医院神经科学研究中心 (NTC、WDG);伦敦大学学院 NIHR BRC 大奥蒙德街儿童健康研究所 (JHC),ERN-EpiCARE 成员;伦敦 NHS 信托大奥蒙德街儿童医院 (JHC);英国萨里郡灵菲尔德青年癫痫中心 (JHC);儿科临床癫痫病学 (AA) 系、睡眠障碍和功能神经病学,ERN-EpiCARE 成员;法国里昂临终关怀院 HFME (AA);巴塞罗那圣胡安德迪奥斯儿童医院癫痫研究组 (AA),ERN EpiCARE 成员,西班牙;澳大利亚墨尔本大学癫痫研究中心 (SFB);菲尼克斯儿童医院巴罗神经病学研究所儿科神经病学分部 (JFK);亚利桑那州菲尼克斯市下丘脑错构瘤希望基金会(IPM、EW、LS);巴西圣保罗癫痫诊所癫痫手术项目(AC);纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心流行病学系(DKH);马里兰州罗克维尔 RTI 国际(BLK);马萨诸塞州波士顿哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心神经内科系(CBS);德国弗莱堡大学医学中心医学院癫痫中心(AS-B.)。