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TMC-1中CH3NC的检测和建模
a b s t r a c t在冷的，深色的星际云条件下研究了两个密切相关的氰化物CH 3 [CN/NC]和H 2 C [CN/NC]的密切相关的异构体对。与空间中甲基氰化物（CH 3 CN）的不同检测相反，以前仅在温暖和热的恒星形成区域中观察到甲基异氰化物（CH 3 NC）。我们使用绿色银行望远镜的检测显着性约为13.4σ，报告了冷前核金牛座分子云（TMC-1）中CH 3 NC的检测。在H 2 CCN中的过度过渡和Ch 3 Cn和Ch 3 Nc中的四极相互作用与绿色库望远镜观测到的光谱线相匹配：狩猎芳香族分子的绿色储物望远镜上的大型项目捕食大型项目，导致了与1的含量相对于1的水。92 + 0。13-0。07×10 - 9对于氰基甲基自由基（H 2 CCN），5。02 + 3。08-2。06×10 - 10- 10-3 CN和2。 97 + 2。 10 - 1。 37×10-11 ch 3 nc。 在TMC-1条件下，在CH 3 CN和CH 3 NC的TMC-1条件下，将这些分子与三相气体密码Nautilus建模的努力，尽管在这些物种的观察值和模型之间，约5.9％的比率是一致的。 这可能指出模型中缺少破坏路线。 模型捕获了H 2 CCN的较大丰度。 解离重组被认为是这些分子的主要生产途径，并且发现具有丰富离子的反应是主要破坏途径。06×10 - 10- 10-3 CN和2。97 + 2。 10 - 1。 37×10-11 ch 3 nc。 在TMC-1条件下，在CH 3 CN和CH 3 NC的TMC-1条件下，将这些分子与三相气体密码Nautilus建模的努力，尽管在这些物种的观察值和模型之间，约5.9％的比率是一致的。 这可能指出模型中缺少破坏路线。 模型捕获了H 2 CCN的较大丰度。 解离重组被认为是这些分子的主要生产途径，并且发现具有丰富离子的反应是主要破坏途径。97 + 2。10 - 1。37×10-11 ch 3 nc。 在TMC-1条件下，在CH 3 CN和CH 3 NC的TMC-1条件下，将这些分子与三相气体密码Nautilus建模的努力，尽管在这些物种的观察值和模型之间，约5.9％的比率是一致的。 这可能指出模型中缺少破坏路线。 模型捕获了H 2 CCN的较大丰度。 解离重组被认为是这些分子的主要生产途径，并且发现具有丰富离子的反应是主要破坏途径。37×10-11 ch 3 nc。在TMC-1条件下，在CH 3 CN和CH 3 NC的TMC-1条件下，将这些分子与三相气体密码Nautilus建模的努力，尽管在这些物种的观察值和模型之间，约5.9％的比率是一致的。这可能指出模型中缺少破坏路线。模型捕获了H 2 CCN的较大丰度。解离重组被认为是这些分子的主要生产途径，并且发现具有丰富离子的反应是主要破坏途径。H + CH 3 NC以过渡状态理论为潜在的破坏途径进行了研究，但发现在冷云条件下太慢，无法解释CH 3 NC的建模和观察到的差异。
通过农杆菌介导的基因转移获得的编辑植物的分子表征综合方法
摘要 农杆菌介导的基因转移——实际上是基因改造植物最常用的方法——可能导致植物基因组中整合多个 T-DNA 拷贝，以及形成由改造细胞和野生型细胞组成的嵌合组织。因此，对转化株系进行分子表征是一种很好的做法，可以选出最好的株系进行进一步研究。如今，有几种定量和半定量技术可用于估计转基因植物中 T-DNA 的拷贝数 (CN)。在本研究中，我们比较了基于 (1) 实时聚合酶链式反应 (qPCR)、(2) 液滴数字 PCR (ddPCR) 和 (3) 下一代测序 (NGS) 的三种方法，对葡萄编辑株系进行分子表征。这些株系含有通过 CRISPR/Cas9 技术获得的敲除突变，该突变与植物对两种重要的葡萄霉菌病的易感性有关。根据我们的结果，qPCR 和 ddPCR 的输出在准确性方面基本一致，尤其是对于低 CN 值，而 ddPCR 的结果比 qPCR 更精确。关于 NGS 分析，用这种方法检测到的 CN 通常与 qPCR 和 ddPCR 计算的 CN 不一致，并且 NGS 无法区分十个品系中的三个的整合点。尽管如此，NGS 方法可以肯定地识别 T-DNA 截断或串联/倒置重复的存在，从而提供有关转基因整合资产的独特和相关信息。此外，Cas9 和单向导 RNA (sgRNA) 的表达分析以及靶位点的测序增加了与 CN 数据相关的新信息。这项工作通过报告葡萄编辑品系的实际案例研究，探讨了最先进的诊断技术在早期选择合适的转基因材料方面的优缺点。结果可能对开发新转基因品系的科学家和负责转基因控制的实验室都感兴趣。
材料进展
虽然大多数材料都表现出正的 CTE，但有些材料会随着温度升高而收缩，并显示出负的热膨胀系数 (NTE)。众所周知的例子包括高度取向的芳香族聚酰胺 20、石墨和石墨烯 21、金属氧化物（例如 PbTiO 3、22 ZrW 2 O 8 23）和金属有机骨架（例如氰化锌 (Zn(CN) 2 )）。24 已知 Zn(CN) 2 具有相对较大的 NTE，范围从 0-180 K 时的 19.8·10 6 K 1 到 4 400 K 时的 14·10 6 K 1。3,8,9,25–27 Zn(CN) 2 的较大 NTE 归因于金属配体键的振动模式引起锌离子的横向振动位移，从而导致相邻 Zn 离子之间的距离减小。 8–10,28–31 Zn(CN) 2 的较大 NTE 使其成为一种有趣的材料，可用于形成具有可控 CTE 的复合材料。材料的 CTE 可以通过化学处理 1,32–35 和成分变化（例如 SiO 2 等填料）来控制。36 为了达到一定的 CTE，复合材料可以加入具有 NTE 的填料（或增强材料）。6,37
editco-supplied 802-30f IPS单元线
图1。核骨质表明802-30F细胞在基因组上是稳定的。*野生型802-30F细胞（通道19）的Karyostat结果表明基因组完整性已维持。全基因组视图以一个高级副本编号显示了所有体细胞和性染色体。平滑的信号图（右y轴）是log2比的平滑，它描述了微阵列上探针的信号强度。一个值为2表示普通拷贝数状态（CN = 2）。3的值代表染色体增益（CN = 3）。1的值表示染色体损失（CN = 1）。粉红色，绿色和黄色表示每个单独的染色体探针的原始信号，而蓝色信号表示用于识别副本数和畸变的归一化探针信号（如果有）。*改编自Thermo Fisher Scientific的描述。
增强医疗保健推荐：深度卷积神经网络中的迁移学习用于阿尔茨海默病检测
阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 等神经退行性疾病会严重影响大脑功能和认知。先进的神经成像技术，尤其是磁共振成像 (MRI)，通过检测结构异常在诊断这些疾病方面发挥着至关重要的作用。这项研究利用以大量 MRI 数据而闻名的 ADNI 和 OASIS 数据集来开发用于检测 AD 和 MCI 的有效模型。该研究进行了三组测试，比较了多个组：多类分类（AD vs. 认知正常 (CN) vs. MCI）、二元分类（AD vs. CN 和 MCI vs. CN），以评估在 ADNI 和 OASIS 数据集上训练的模型的性能。对这两个数据集都应用了高斯滤波、对比度增强和调整大小等关键预处理技术。此外，还利用 U-Net 进行颅骨剥离，通过去除颅骨来提取特征。研究了几种著名的深度学习架构，包括 DenseNet-201、EfficientNet-B0、ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152，以识别与 AD 和 MCI 相关的细微模式。采用迁移学习技术来提高模型性能，利用预训练数据集来改进阿尔茨海默氏症 MCI 检测。ResNet-101 与其他模型相比表现出色，在涵盖 AD、CN 和 MCI 的多类分类任务中，在 ADNI 数据集上实现了 98.21% 的准确率，在 OASIS 数据集上实现了 97.45% 的准确率。它在区分 AD 和 CN 的二元分类任务中也表现良好。ResNet-152 在 OASIS 数据集上 MCI 和 CN 之间的二元分类方面表现尤为出色。这些发现强调了深度学习模型在准确识别和区分神经退行性疾病方面的实用性，展示了它们在增强临床诊断和治疗监测方面的潜力。
逆转座子 R2 维持果蝇核糖体 DNA 重复
核糖体 DNA (rDNA) 基因座含有数百个串联重复的核糖体 RNA 基因拷贝，这些基因是维持细胞生存所必需的。这种重复性使其极易因 rDNA 拷贝之间的染色单体内重组而导致拷贝数 (CN) 丢失，从而威胁到 rDNA 的多代维持。如何抵消这种威胁以避免谱系灭绝仍不清楚。在这里，我们表明 rDNA 特异性逆转录转座子 R2 对于恢复性 rDNA CN 扩增以维持果蝇雄性生殖系中的 rDNA 基因座至关重要。R2 的消耗导致 rDNA CN 维持缺陷，导致繁殖力在几代内下降并最终灭绝。我们发现，R2 核酸内切酶造成的双链 DNA 断裂（R2 的 rDNA 特异性逆转座的一个特征）会启动 rDNA CN 恢复过程，该过程依赖于 rDNA 拷贝处 DNA 断裂的同源性依赖性修复。这项研究表明，活性逆转座子为其宿主提供了必不可少的功能，这与转座因子完全自私的名声相反。这些发现表明，有利于宿主适应性可能是转座因子抵消其对宿主威胁的有效选择优势，这可能有助于逆转座子在整个分类群中广泛成功。
基于视觉注意模型和等距戒指形状上下文特征
摘要阿尔茨海默氏病（AD）是由脑细胞快速变性引起的一种不可逆的神经退行性疾病。越来越多的研究人员专注于有效，准确的AD诊断方法。在本文中，提出了一种通过从结构磁共振成像（SMRI）的显着性图中提取相等距离的环形上下文特征来识别AD的方法。对阿尔茨海默氏病神经影像倡议（ADNI）数据集的薄层MR图像的实验结果表明，我们的方法有助于提高识别脑部疾病的性能。特别是，AD与CN的分类精度为94.83％，AD对MCI的分类精度分别为98.31％，MCI与CN分别为85.77％。同时，对开放访问系列成像研究的实验数据集和临床收集的厚层MR图像验证了该方法的分类性能。结果表明，该方法在临床应用中可能具有更高的应用值，而AD与CN相比，分类精度分别为96.56％和98.18％。与基于灰色含量（GM）密度，皮质厚度和海马体积的方法相比，我们的方法达到了AD（或MCI）和CN分类的较高精度。
