锚点(Coccinia abyssinica(Lam。)Cogn。)是一种土著根作物,用作埃塞俄比亚的食品和营养安全和社会经济上重要的农作物。尽管该作物具有巨大的潜力,但该国的研究和开发业上给予了较低的关注。事件尽管很少有关于锚定在几个加入的遗传多样性的研究,但本研究包括来自巨大生产领域的更多加入。使用定量性状进行了本研究,以评估埃塞俄比亚锚定400种锚定的遗传多样性。现场试验以三个复制的随机三重晶格设计进行了规定。收集了22个定量性状的数据,并进行了方差和多变量分析的分析。方差分析的结果表明,除了每个水果的位置数量和每个果实的6个位置,所有特征在附属中均显示出显着的变化(p <0.01)。在所有根特征的加入中都展示了宽范围;每植物(1-13),植物根重量(0.02-3.52 kg),总砧木(1.67-293.33 t/ha),根长度(6.4-30.08 cm),根宽度(6.09-33.16 cm)和根干重(12.9-55g/100g)。同样,果实和种子特征也表现出宽阔的范围。在根特征之间产生最高的正相关和显着相关性;总根产量(r = 0.37 **,根直径(r = 0.34 **)。根产量与种子产量(-0.001)负相关,但果实的长度与所有根特征呈正相关。聚类分析表明存在五个不同的群体,在这些群体中,它们的收集区域有多样化和各种不同。主成分分析(PCA)的结果表明,将附件分为七个基于评估的特征,即显着(特征值> 1),并解释了总变异性的55.08%。本实验中表现出的变异可以归因于环境和遗传因素。在埃塞俄比亚的锚固种质之间表现出的变异性将是在未来工作中筛选和选择锚定基因型的出色方法。
近年来,基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而,以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息,忽略了不同视图之间的相关性。特别地,我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间,因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量,而这同样被忽略了。为此,我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言,我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习,我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点,从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外,大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
此类移动医疗微型机器人的开发和实施,包括软机器人微设备的制造[11,12]、生物相容性或响应性 (自适应) 材料的合成[13–15] 以及体内运动策略。[16–22] 已提出了大量远程控制医疗微型机器人,以实现形状改变、多功能化和重构,以响应不同的刺激,如磁场[23–27]、温度[28,29]、化学物质[30,31]、光[32] 和超声波[33,34],用于各种医疗应用,如靶向药物输送、微创手术和遥感。[35,36] 然而,微型机器人与生物组织的相互作用、复杂的生物流体环境以及多种刺激的重叠是其未来医疗应用面临的主要挑战。[37]
摘要:用生物大分子(例如蛋白质,聚糖或具有良好控制方向和密度的核酸)装饰的表面形成至关重要的重要性对于在体外模型的设计中,例如合成细胞膜和互动分析。为此,配体分子通常用锚固术功能化,该锚特定与具有高密度结合位点的表面结合,从而控制了分子的呈现。在这里,我们提出了一种方法,可以通过在孵育溶液中调整靶分子的相对浓度和自由锚固剂的相对浓度来鲁棒和定量控制一种或几种类型的锚固分子的表面密度。我们提供了一种理论背景,该背景将孵育浓度与感兴趣分子的最终表面密度联系起来,并提出了有效的指南,以优化对表面密度定量控制的孵化条件。专注于生物素锚,这是一种相互作用研究的常用锚,作为一个显着的例子,我们在实验上证明了表面密度在多种密度和靶分子大小上的控制。相反,我们可以通过量化样品溶液中的残留游离生物素反应剂的量来表明该方法如何适应质量控制质量的质量纯度,例如生物素化的糖胺聚糖。■简介
人类受试者:本研究的所有参与者获得或放弃了治疗和开放访问出版物的同意。巴林国防军军事医院签发了批准RMS-MH/ IRB/ 2025-892。利益冲突:符合ICMJE统一披露表,所有作者都声明以下内容:付款/服务信息:所有作者宣布未从任何组织中获得任何已提交工作的财务支持。财务关系:所有作者都宣布,他们目前没有财务关系,或者在过去三年内与任何可能对提交工作有兴趣的组织。其他关系:所有作者都宣布,没有其他关系或活动似乎影响了提交的工作。
动机:由于诸如长序列,大插入/缺失(跨越了几种100个核苷酸),大数量序列,序列差异和高计算复杂性,例如在二级结构预测的上下文中,因此全病毒基因组的多序列比对可能具有挑战性。标准比对方法通常会面临这些问题,尤其是在处理高度可变的序列或对选定子序列需要特定的系统发育分析时。我们提出了基于Python的命令行工具Anchorna,旨在在编码序列中识别保守区域或锚定。这些锚定定义分裂位置,指导复杂病毒基因组的比对,包括具有重要二级结构的那些。AnchORNA通过专注于这些关键的保守区域来提高全基因组对齐的准确性和效率。在设计培养在病毒家族中的底漆时,提出的方法特别有用。结果:AnchORNA引导的对准与3个对齐程序的结果进行了比较。利用55个代表性的Pestivirus基因组的数据集,AnchORNA确定了56个锚点,对于指导对齐过程至关重要。这些锚的合并导致了所有测试的对齐工具的显着改进,突出了Anchorna在增强对齐质量方面的有效性,尤其是在复杂的病毒基因组中。可用性:Anchorna可根据MIT许可在GitHub上的MIT许可证上,网址为https://github.com/rnajena/anchorna,并在Zenodo上存档。该软件包包含一个带有Pestivirus数据集的教程,并且与支持Python的所有平台兼容。
摘要 应对重大挑战需要新形式的协作创新来支持涉及异构参与者的复杂设计流程。本文专门研究了共同设计如何支持有前景的新颖性锚定到多个社会技术系统中,以加速它们各自的可持续性转型。适用于这种多系统环境的共同设计框架源自转型研究和设计和创新管理研究。该框架基于 27 个案例研究进行了实证验证,其中要锚定的新颖性对应于地球观测数据。作为转型研究的贡献,本文展示了这种多系统共同设计框架如何通过构建在不同时间范围内开展的相关行动,为新颖性开发人员提供一种诊断工具来阐明他们的锚定策略。还提出了几种对锚定概念的丰富,强调了不同形式的锚定之间的一些互补性以及该过程的无尽性。本文对设计和创新管理研究做出了贡献,通过考虑跨越社会技术系统通常界限的背景并关注组织集体设计会议之前的诊断维度,从新颖的角度阐明了共同设计。共同设计框架还强调了一种所谓的“基于资源”的协作创新形式,旨在为面临重大挑战的异质参与者构建基于新颖性的资源。这种方法是对更常见的“基于挑战”方法的补充,旨在直接应对有针对性的挑战。关键词:共同设计、协作创新、重大挑战、可持续性转型、锚定、多层次视角、战略利基管理、地球观测数据、数字创新
Lobo等人。研究表明,高速宽带将失业率降低了0.26个百分点,并且该宽带的早期采用率额外的0.16个百分点影响。这些数字应用于田纳西州汉密尔顿县(在2011年成为美国拥有光纤网络的第一批地点之一),认为在2011 - 2020年期间保存或创造的工作数量超过9,500,大约40%,大约是该县所有新工作的40%(Lobo,2020年,2020年)。1在夏洛茨维尔(仅城市)中使用相同的方法在2015 - 2019年期间带来了735个工作。这大约是此期间私营部门工作总变化的35%(2,064)。尽管这种就业增长的某些增长可能归因于提供高速服务的其他宽带提供商,但不可能知道在不在的情况下会提供哪种类型的速度。像全国大多数城市一样,夏洛茨维尔的就业人数在2020年由于1920年下降了(图1)。宽带在后期时期的影响仍在评估中,但是早期的努力集中在宽带采用与基础设施可用性的影响上(Carvalho等,2022)。
但是,在某些情况下,即使在视频中跳来跳去后,用户仍然很难构成某些部分,尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下,他们经常在评论部分留下问题,要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要,但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下,问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程,并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题,我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为,我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程(3D计算机辅助设计(CAD)软件应用程序中,我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后,我们进一步确定了四个主要类别问题:有关教程内容(“内容”)的问题,有关学习者的个人设置的问题或有关教程(“用户”)(“用户”)的挑战,有关视频的元信息(META)的问题,以及与内容不直接相关的问题。