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真核基因组数据发现了广泛的寄主范围1
建立在Hemimetablos昆虫中基于CRISPR/CAS9的基于CRISPR/CAS9的敲门：目标基因1在Crcket Gryllus bimacultus中标记2 3 Yuji Matsuoka 1,3* A. Barnett 2,5，Barnett 2，5 2,7,9* 6 7 1。生命系统系，技术与科学研究所，8托库希马大学研究生院，201 Minami-Jyosanjima-Cho，Tokushima City，770-8506，日本9有机和进化生物学系，剑桥大学16号，MA 10 02138，美国11 3。当前地址：国家基本生物学研究所，Nishigonaka 38，Myodaiji，Okazaki 444-12 8585，ACHI，日本，13 4。生物创新研究中心，Tokushima University，2272-2，Her-Cho，My-Gun，14 Tokushima 779-3233，日本15 5。5.当前地址：DeSales University，宾夕法尼亚州中心谷地2755 Station Avenue，美国18034，美国16 6。生物化学，生物物理学和生物技术学院，贾吉伦大学，克拉科夫，30-17 387，波兰18 7.Howward Hughes Medical Institute，Chevy Chase MD，美国19 8。大学，2-14 Shinkur-Cho，Tokushima City，770-8501，日本20 9。<分子和细胞生物学的划分，剑桥MA 02138，21 USA 22 23 24 *通信：yuji matsuoka matsuka@nibb.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.jp 25塔罗Nakamura taro@nib。 taro mito.taro@tokushima-u.ac.jp 27 Cassandra G. extavour extavour extavour@oeb.harverd.edu 28 29跑步标题：CRISPR/CAS9敲门板30 30 2
预测玩家在T20板球比赛中的表现...
这项研究利用机器学习技术来预测击球和保龄球的板球性能指标。通过分析关键统计数据，例如面对球，四分，六和经济速率，我们使用线性回归和随机森林回归制定了预测模型。模型达到了高精度，随机森林的性能特别出色。这些发现强调了运动分析中机器学习的潜力，为球员绩效评估和板球战略制定提供了宝贵的见解。
板球中的一些击球统计数据：定量检查
在板球游戏中，记录的统计类别很丰富。在击球部门，某些统计数据的含义尚不清楚，需要进一步检查。我们分析了三个特定案例的歧义，并提供了替代建议。在这种情况下，我们研究了25名最伟大的击球手的击球统计数据，他们在击球中至少在击球中平均至少50次，至少100次，并在2022年结束了职业。首先，到半个世纪（50年代）的局局得分在50至99之间。任何发展到100的局都会折现。为了计算所有50局或更高的局，我们建议通过将几个世纪（100s）的数量添加到半个世纪中，以引入一个称为总数（σ50）的数量：σ50S= 50s + 100s。该数量与总测试运行高度相关，相关系数为.98456，因此最好代表半世纪的统计数据。第二，几个世纪（100年代）包括多个世纪（双重，三倍和四个世纪），将后者视为单个世纪，尽管双世纪是两个世纪，但三个世纪以来，三个世纪是三个世纪，依此类推。这可能会严重减少击球手的总数。表示最后数量，我们提出了统计信息：σ100S= 100S + 200S + 300S + 400s。在此过程中，σ100与击球平均值的相关系数仅略有增加。第三，一流的板球统计数据包括测试板球统计。未进行测试匹配的头等匹配项的统计信息不单独保留。建议将后者匹配称为其他一类（OFC）匹配。人们希望，由于测试板球的强烈反对，测试击球平均值将小于OFC击球平均值。但是，发现25名伟大的击球手中的一小部分实际上记录了他们的测试平均值高于OFC平均值。这表明许多伟大的击球手能够在测试板球竞技场提高击球表现。
用视觉变压器网络射击板球击球击球射击
在应用于板球分析的计算机视觉领域中，分类击球镜头带来了巨大的挑战，要求细微的理解和分类。板球投篮的分类至关重要，因为它使玩家有效地评估，适应和执行他们的游戏计划，从而塑造比赛的结果。本文介绍了板球击球照片图像数据集（CBSID），这是一个新的基准数据集，其中包含2160个精心注释的板球镜头图像，这些板球拍摄了七个不同的类别。这项研究的核心目标是开发一个能够有效分类图像中板球击球的强大系统。为了解决这个问题，我们提出了一种基于视觉变压器的微调模型，专门适用于板球射击分类，称为板球击球射击视觉变压器（Shot-Vit）。我们提出的方法证明了出色的性能，在CBSID上实现了92.58％的验证精度。shot-Vit在板球射击分类精度中明显胜过建立的模型，例如VGG19，resnet50，i-alexnet和fit_b32，展示了视觉变压器在超过现有的深度学习体系结构方面的显着功能。视觉变压器具有通过自我注意的机制来捕获图像中的全球环境和远程依赖性的能力，从而实现了有效的特征提取和表示，传统模型可能难以实现。板球击球的准确分类对板球教练，球员发展和比赛分析具有深远的影响。它有可能改变培训方法，为球员和教练提供对击球技巧和策略的精确见解，从而为这项运动的整体进步做出了贡献。
使用机器学习板球中的球员性能预测分析
玩家性能是比赛结果的最关键参数。根据各种参数选择一组玩家，包括一致性，形式，针对特定对手的表现，特定场地的表现，比赛的比赛，比赛类型等的压力等，都提高了球队赢得比赛的可能性。以下研究旨在根据玩家的性能参数来分析和预测玩家的性能。该问题分为两个部分，即击球表现和保龄球表现。该问题被认为是一个分类问题。跑步得分，而所采用的检票口被分类为不同的范围。天真的贝叶斯，决策树，随机森林和支撑向量机（SVM）是研究中使用的算法。随机森林和决策树几乎是相同的，因此，结果最准确。
使用基于注意力的DC-GRU网络在板球中的裁判信号识别
计算机视觉在各种运动领域都有广泛的应用，板球是一种具有不同事件类型的复杂游戏，也不例外。在板球比赛中识别裁判员信号对于游戏玩法中的公平而准确的决策至关重要。本文介绍了板球裁判动作视频数据集（Cuavd），这是一个新颖的数据集，旨在检测板球比赛中的裁判姿势。由于裁判拥有对现场发生的事件做出关键判断的权力，因此该数据集旨在为板球中的自动化系统促进自动化系统的发展做出贡献。提出的基于注意力的深卷积GRU网络准确地检测并在视频序列中对各种裁判信号作用进行了分类。该方法在我们准备好的CUAVD数据集和公开可用的数据集上，即HMDB51，YouTube操作和UCF101获得了显着的结果。DC-GRU注意模型表明了其在捕获时间依赖性和准确识别裁判信号作用方面的有效性。与其他高级模型（如传统的CNN体系结构，CNN-LSTM引起关注）和3DCNN+GRU模型相比，提出的模型始终优于识别裁判信号动作。在正确分类裁判员信号视频时，它实现了94.38％的高验证精度。本文还使用诸如F1测量和混乱矩阵之类的性能指标评估了模型，从而确认了它们在识别裁判信号动作方面的有效性。建议的模型在现实生活中具有实际应用，例如体育分析，裁判培训和自动裁判援助系统，在视频中，精确地识别裁判信号是至关重要的。
文章 家蟋蟀（Acheta domesticus）的基因组和基因工程：可持续农业的资源
1 All Things Bugs LLC，无脊椎动物研究所，2211 Snapper Ln.，俄克拉荷马州俄克拉荷马城 73130，美国 2 美国农业部农业研究服务中心，谷物和动物健康研究中心，1515 College, Ave.，曼哈顿，堪萨斯州 66502，美国 3 北卡罗来纳州立大学昆虫学和植物病理学系，北卡罗来纳州罗利 27695，美国 4 美国农业部农业研究服务中心，Jamie Whitten Delta States 研究中心，141 Experiment Station Road，Stoneville，MS 38776，美国 5 基因组信息学科，计算和统计基因组学分部，国家人类基因组研究所，美国马里兰州贝塞斯达 20894，美国 6 德克萨斯 A&M 大学昆虫学系，德克萨斯州学院城 77843，美国 7 早稻田大学理工学院，2-2 TWIns #02C214，若松町，新宿区，东京 162-8480，日本 * 通讯地址：aaron.t.dossey@allthingsbugs.com
费率计划
8 Cricket Protect：包括 Cricket Protect 保险、Cricket Protect 服务保修和 16GB myPhotoVault 存储空间。Cricket Protect Plus：包括 Cricket Protect Plus 保险、Cricket Protect Plus 服务保修、myExpert 和无限 myPhotoVault 存储空间。Cricket Protect 和 Cricket Protect Plus 保险是由 Continental Casualty Company（伊利诺伊州芝加哥，一家 CNA 公司 (CNA)）承保的保险，由 CNA 的授权代理商 Asurion Protection Services, LLC（在爱荷华州，执照编号为 1001002300；在加利福尼亚州，Asurion Protection Services Insurance Agency, LLC，CA 执照编号为 OD63161；在波多黎各，Asurion Protection Services of Puerto Rico, Inc.）管理。Cricket Protect 和 Cricket Protect Plus 服务保修由 Asurion Warranty Protection Services, LLC 或其附属公司提供。条款和条件可能会发生变化。保险条款可能因州而异，资格可能因设备而异。所有适用税费和附加费另计。如需了解完整条款、条件和限制（包括保费和免赔额），请访问 phoneclaim.com/cricket。
CRISPR/CAS9介导的基因组敲除酪氨酸羟化酶和板球bimaculatus中的黄色基因
gryllus bimaculatus是一种生物学领域的新兴模型生物，例如行为，神经病学，生理学和遗传学。最近，反向遗传学的应用为理解具有特定生理反应的基因调查网络的功能基因组学和操纵基因调节网络提供了机会。bimaculatus。在g中使用CRISPR/ CAS9系统。bimaculatus，我们提出了与昆虫黑色素和儿茶酚胺生物合成途径有关的酪氨酸羟化酶（Th）和黄色Y的有效敲低。作为一种酶，将酪氨酸转化为3,4-二羟基苯基甲基甲基甲烷，限制了途径中的第一步反应。黄色蛋白质（Dopachrome Convertion酶，DCE）也参与黑色素生物合成途径。色素沉着中黑色素生物发生的调节系统和分子机制及其在G中的物理功能。bimaculatus尚未因缺乏体内模型而被很好地定义。在F 0个个体和可遗传的F 1后代都检测到核苷酸的缺失和核苷酸核苷酸的插入。我们确认通过定量的实时PCR分析在突变体中下调了Th和Yel-Y-Y。与对照组相比，Th和黄色基因的突变导致色素沉着缺陷。大多数F 0若虫具有第一个幼体的基因突变，而唯一的成年人在机翼和腿部有很明显的缺陷。但是，我们无法获得第一个龄的所有F 2死亡的TH突变体的任何纯合子。bimaculatus。因此，基因对于G的生长和发展非常重要。当将黄色基因拆除时，g时为71.43％。bimaculatus是浅棕色，腹部有轻微的镶嵌物。黄色基因可以通过杂交实验稳定地遗传，没有明显的表型，除了较轻的表皮颜色。目前的功能研究表明，Th和黄色在色素沉着中的基本作用，TH具有多巴胺合成在G中胚胎发育中的深远而广泛的作用。bimaculatus。
