科学简介 Alfredo Pulvirenti 是卡塔尼亚大学临床和实验医学系计算机科学教授。他的研究兴趣主要集中在生物信息学、数据科学、生物医药和大数据。他曾多次在纽约大学柯朗数学科学研究所(NY)和俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心(OH)综合癌症中心分子病毒学、免疫学和医学遗传学系担任访问研究员。他在生物信息学和数据挖掘方面的国际会议和期刊上发表了100多篇科学论文。他发布了几款与他的科学成果相关的软件。这些工具被研究界广泛使用:http://www.dmi.unict.it/apulvirenti/site/index.php?id=software 他目前负责多个国家项目的单位和协调员,同时还与生物信息学领域的工业合作伙伴合作。他是“Jacob T. Schawartz 国际生物信息学和计算生物学科学研究学院”的联合主席。他曾担任过许多国际会议的 PC 成员,并且担任多家国际期刊的审稿人。他是以下期刊的副主编:《生物分子 MDPI》、《生物信息学和计算生物学:遗传学前沿》、《植物科学前沿》、《生物工程前沿》和《生物技术前沿》。他曾担任 BMC Bioinformatics、Briefingings in Bioinformatics Information Systems 的客座副编辑。他负责协调临床和实验医学系的生物信息学研究小组。该小组由 Alfredo Pulvirenti(小组组长)、Salvatore Alaimo(RDTb)、Giovanni Micale(RTDa)、Antonio Di Maria(RTDa PNRR)、Grete Francesca Privitera、Roberto Grasso(博士生,物理经济和生命科学复杂系统)、Giulia Cavallaro(博士生,物理经济和生命科学复杂系统,工业博士,IOM Ricerca)和 Roberta Nicotra(博士生,物理经济和生命科学复杂系统)组成。在他的职业生涯中,他在卡塔尼亚大学教授过 12 门不同的课程,总计超过 500 CFU。
Ana Dioun Broyles,MD a,Aleena Banerji,MD b,Sara Barmettler,MD c,Catherine M. Biggs,MD d,Kimberly Blumenthal,MD e,Patrick J. Brennan,MD,PhD f,Rebecca G. Breslow,MD g,Knut Brockow,MD h,Kathleen M. Buchheit,MD i,Katherine N. Cahill, MD j、Josefina Cernadas、MD、iPhD k、Anca Mirela Chiriac、MD l、Elena Crestani、MD、MS m、Pascal Demoly、MD、PhD n、Pascale Dewachter、MD、PhD o、Meredith Dilley、MD p、Jocelyn R. Farmer、MD、PhD q、Dinah Foer、MD r、Ari J. Fried, MD s , Sarah L. Garon, MD t , Matthew P. Giannetti, MD u , David L. Hepner, MD, MPH v , David I. Hong, MD w , Joyce T. Hsu, MD x , Parul H. Kothari, MD y , Timothy Kyin, MD z , Timothy Lax, MD aa , Min Jung Lee, MD bb , Kathleen Lee-Sarwar, MD, MS cc , Anne Liu, MD dd , Stephanie Logsdon, MD ee , Margee Louisias, MD, MPH ff , Andrew MacGinnitie, MD, PhD gg , Michelle Maciag, MD hh , Samantha Minnicozzi, MD ii , Allison E. Norton, MD jj , Iris M. Otani, MD kk , Miguel Park, MD ll , Sarita Patil, MD mm , Elizabeth J. Phillips, MD nn , Matthieu Picard, MD oo , Craig D. Platt, MD, PhD pp , Rima Rachid, MD qq , Tito Rodriguez, MD rr , Antonino Romano, MD ss , Cosby A. Stone, Jr., MD, MPH tt , Maria Jose Torres, MD, PhD uu , Miriam Verd ú , MD vv , Alberta L. Wang, MD ww , Paige Wickner, MD xx , Anna R. Wolfson, MD yy , Johnson T. Wong, MD zz , Christina Yee, MD, PhD aaa , Joseph Zhou, MD, PhD bbb , 和 Mariana Castells, MD, PhD ccc 马萨诸塞州波士顿;加拿大温哥华和蒙特利尔;德国慕尼黑;田纳西州纳什维尔;葡萄牙波尔图;法国蒙彼利埃和巴黎;伊利诺伊州芝加哥;弗吉尼亚州夏洛茨维尔;加利福尼亚州纽波特海滩、帕洛阿尔托和旧金山;俄亥俄州辛辛那提;科威特阿尔科威特;意大利卡塔尼亚;西班牙马拉加和休达
细菌“ candidatus nardonella dyophthoridicola”是一种革兰氏阴性的gam- maproteotototototabterial tocyobterial tocytobiont(图。1)。特别是,它是与象鼻虫相关的细胞内义务共同主义者(1)。通过向其宿主供应酪氨酸,细菌在表皮中起着至关重要的作用(2)。与第二个象鼻虫相关的符号不同,“ candidatus sodalis pierantonius”,它在宿主的整个生命周期中保持在功能性细菌中(3-5)。我们使用长阅读测序来研究“ Ca.nardonella dryophthoridicola”菌株nardrf,与意大利人种群相关的Rhynchophorus ferrugineus。2017年,昆虫宿主是从卡塔尼亚地区的一棵棕榈树中取样的。p在25°C,黑暗的24小时内,直到分成人。剖析了十个新出现的成年人以提取其细菌。然后按照制造商的动物组织提取说明,使用Dneasy血液和组织试剂盒(意大利Qiagen,意大利)合并细菌以进行DNA提取。在90V时通过0.8%琼脂糖凝胶电泳对DNA完整性进行了1H的验证。用纳米体100分光光度计(意大利的Thermo Fisher Scienti)和Qubit双链DNA(DSDNA)高敏化测定试剂盒测量了DNA纯度和浓度。使用R9.5流单元在奴才MK1B设备上进行了长阅读测序。使用Minknow V18.03.1进行测序48小时。读取量超过500 bp进行后续分析。重点识别为“ Ca.用于图书馆制备,使用1D连接测序试剂盒(SQK-LSK 108)原始Col使用了2.5 m g的非大量和非大小选择的总基因组DNA。然后,将最终DNA的0.5 m g加载到流动细胞上。基本调用,具有高准确性算法,质量截止值为7。所有工具均使用默认参数运行,除非另有说明。使用min-iasm(7)组装了元基因组fastq读取(主机和共生体)。nardonella dyophthoridicola”,以ncbi非冗余(NR)数据库进行鉴定。提取这些概念并用于重新填充组件。重叠群用于映射和提取“ Ca.nardonella dryophthoridicola”使用minimap2 v2.17(8)。然后使用Flye v2.8.1(9)重新组装836,116读。使用Circlator v1.5.5(10)与选项进行了循环 - Merge_Min_ID 85和 - Merge_breaklen 1000,如牛津Nanopore读取。使用公开的Illumina简短读数(SRA登录
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Alex Robinson 1,Jack Wells 1,2,Daniel Nicholls 1,Giuseppe Nicotra 3,Nigel Browning,Nigel Browning 1,4 1 Senseai Innovations Ltd.,英国利物浦,2分布式算法算法,博士培训中心,英国利物浦,英国3 Cnr-immmmmmmmmm,liver-immmmm,liver-imm,liver-imm,liver-imm,italy italy,4扫描透射电子显微镜(Stem)可以捕获与材料的结构和化学性质相对应的多种信号。这些方法的示例包括明亮/暗场成像,能量分散X射线光谱(EDS)或电子能量损失光谱(EELS)[1]。由于其对低质量元素的敏感性以及确定其氧化态,化学键合和空间分布的能力,因此特别感兴趣。由于信号较低,梁的能量扩散以及检测器的灵敏度,鳗鱼光谱挑战很大。此外,由于采集速度,样本的稳定性被妥协,这是信号限制和相机读出速度的组合。克服这些局限性的一种解决方案是使用探针子采样,仅获取相对于典型扫描网格的探针位置的子集。这已显示出适用于各种茎技术,例如2-D成像,EDX和4-D茎[2,3]。我们的目标是将这些相同的策略应用于鳗鱼的获取,以提高速度,同时维持材料的结构和化学分析。将聚焦的电子探针对齐,并将扫描线圈连接到扫描发生器,以允许定制的扫描模式。此过程如图然后将电子探针定位在子采样的探针位置,并获得了鳗鱼光谱。对于实时成像,可以使用Beta过程因子分析(BPFA)算法[4]的GPU实现来覆盖能量损失的子集[4],以使探针更加比对。对于离线分析,数据被重塑以形成一个3-D数据集,其中第一个两个维度对应于探针位置,最终维度是特定的能量损失。然后,使用3D补丁的BPFA对此数据进行覆盖。1。为了测试这种方法,我们使用碳脸上生长的石墨烯的硅卡宾枪样品模拟了一个亚采样的鳗鱼实验[5]。数据集包含17x104探针位置,扫描步骤为0.13nm,相机上的能量宽度为0.25EV(2048通道)。仅使用原始数据的25%测试数据集。结果(图1中给出)表明,可以恢复数据,以实现与原始,全采样数据集的功能相同的结果。这项工作表明,通过对采样网格的测量,可以实现原子分辨率鳗鱼。通过采用这些方法,干eels可以更快,较低的剂量,并且重要的是
欧元公司经理 欧元公司经理 Fulvio Conti Enel Spa 11,153,070 Giovanni Cappa Retecamere 327,862 Ferdinando F.Becalli Ena 9,523,956 Mario G. Ratti 贝加莫大学 326,961 Fabio Gallia Cassa Dep.Prestiti 2,921,577 Giulio Di Matteo Casino'campioneit. 326,487 Franco Bernabe'Quadriennale 1,655,953 Guido Venturoni Finmeccanica 324,475 Luciano Acciari St.Microelectronics 1,052,464 Paolo G.Tempini CASSA沉积物748,183 Federico Testa Enea 307,038 Giancarlo Cremonesi Infocamere 645,687 Pietro Ferrari Tie 305,369 Pierluigi Pierluigi Celli Celli旅游局610,579 Incenzo Assenza Sogedis 291,287 Marco Galateri G.Brera Academy 554.362 Gian Luigi Miazza 港务局萨沃纳 290,598 Cesare Casadei Cercal 529,792 Marco Di Capua 行业研究公司 289,807 Maurizio Nardon 仲裁庭副主席521,502 Mario Diego Trieste 282,306 Angelo Sticchi Damiani Aci 518,311 Francesco Schittulli Lilt 282,292 Enrico Salza Tecno Holding 476,907 271,831 Massimo Garbini Enav 421,822 Alberto Irace Publiacqua 270,618 Harald Bonura Formez 411,802 Franco cavagnano icarus scpa 267,719 747 Mauro Agostini Sviluppumbria 263,200 Aldo Napoli Tecno Holding 388,163 Luigi Ballanti Mefop 262,960 Giovanni Lelli Enea 387,869 Attilio Schneck A4holding 262,829 Fausto Falomi Pietro Leopoldo 371,895 Giorgio Grosso Veneto Sviluppo 262,220 Giuseppe Sala Expo 2015 371,614 Marco Fazzini Florence Parking 260,723 Lugi Nicolais Chr 371,445 Francesco Battini Conservatory Latina 260,712 Luigi Gubitosi Rai 369,802 Vincenzo Alfonsi Investments Spa 259,835 Andrea Camanzi Transport Authority 363,422 Antonio Tarentini Fine Arts Lecce 259,352 Giorgio Girelli Conserv.佩萨罗 363,026 保罗·阿涅利 特克诺达尔 256,570 加布里奥·伦扎奇 斯维鲁普姆布里亚 360,360 利维奥·卡格诺尼 里卡焦亚 245,847 朱塞佩·佩里库 热那亚保守党 353,730 伊内斯·法布罗 因里姆 243,703 安德里亚·诺维利 卡萨省长办公室346.264 Riccardo Passeri Protera 241.320 Giovanni Grimaldi 港务局 G.Tauro 344.238 Marco Beleffi Livia Tellus Romagna 241.139 Massimo Bellizzi Enav 342.359 Giuseppe Lucibello Inail 238.072 Vincenzo Fortunato Invimit 333.663 Gaetano Mancini 卡塔尼亚机场 237.739 Angelomaria Palma Clac Srl 331.634 Mauro Nori Equitalia 237.695 新闻办公室 DIRSTAT
收货人收货人完整地址收货人电子邮件收货人电话收货人网站2277299 Ontario Inc. 168 Quarrick Rd Uniontown PA 15401 USA 15401 USA A CORLERY TREET INC. 153 MERCURY CIR POMONA CA 91768 USA 1 626 283 8763 A N N N N N N N N N N D WAWAWAWAWAWAWAWAN USAD8 ISA isfhouston@anderinger.com 1 206 433 8557 Renestern.com A. N. Deringer Inc. 19520 Wilmington Avenue Rancho Dominguez Compton加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州90220美国Chatex@anderinger.com 1 310 885 885 9777 Anderinger.com Anderinger.com Anderinger.com Anderinger.com围绕fence llc 401 N Jackson papsson Stapillion Ne 6886 USAN NE 686 USATY. 9325 https://qualityfence.net/home/ adka USA LLC 8600商品CIR#142 Orlando fl 32819 USAD admin@adkausa.com 321 368 1723 1723 https:///wwwww.adkausa.com/ 1 917 548 0137 AIRLIFT US. INC。BRUNSWICK 988 SHOPPES BLVD NORTH BRUNSWICK镇NJ 08902 USA wca@airliftusa.com 732 227 4261HʃP:///www.airliōusa.comAlliance.com Alliance Fence Alliance Fence Supply 700 S 100 E Provo sordence 700 E Provo ut offo ut ut ut ut ut ut ut ut ut inserfiance 2 US anderfiance 2 US anderfiance 2 US anderfiance 2 US anderfiance 2美国8542 https://alliancefencesupply.com/ All Season LLC 304 Ryburn Ave Dayton OH 45405美国联盟围栏701 S. 100E。provo ut美国84606请参见上文见上文Aloha屋顶供应4-1525 Kuhio Highway Kapaa Kapaa 4-1525 Kuhio Hwy Kapa A HI 96746 Randy.boyer.boyer@alohoharoharoofingsupply.com 808 378 4446 HTTPSPPPLY.COME llcofings 8617 Paseo Alameda Ne Albuquerque NM 87113美国ask@amazinggates.com 1 505 771 8777 https://www.amazinggates.com/美国围栏供应。Inc. 6554 CATANIANA PL CUMMON。 310 Goeth 1419 IL 60432 1509 E SANTA ANA 92705第67 CIR OMA NE美国美国0811美国(相同的poils。Inc. 6554 CATANIANA PL CUMMON。 310 Goeth 1419 IL 60432 1509 E SANTA ANA 92705第67 CIR OMA NE美国美国0811美国(相同的poils。
1 欧洲个性化医疗联盟,比利时布鲁塞尔 1040; jayasinghtec29@gmail.com(JS); marta.kozaric@euapm.eu (MK) 2 分子与细胞工程系,雅各布生物技术与生物工程研究所,工程与技术学院,山姆希金博顿农业、技术与科学大学,Prayagraj 211007,印度 3 比利时癌症中心,Sciensano,1050 布鲁塞尔,比利时; marc.vandenbulcke@sciensano.be 4 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系,80138 那不勒斯, umberto.malapelle@unina.it 5 国家癌症研究所“G. Pascale Foundation”—IRCCS,意大利那不勒斯 80131; n.normanno@istitutotumori.na.it 6 意大利那不勒斯费德里科二世大学分子医学和医学生物技术卓越系,80138; edotto70@gmail.com 7 意大利卡塔尼亚 95126 Cannizzaro 急救医院临床病理学和基因组学系 8 意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会肿瘤内科系,20133; arsela.prelaj@istitutotumori.mi.it 9 米兰比可卡大学 MBBM 基金会儿科血液学科,20126 蒙扎,意大利; carmelo.rizzari@gmail.com 10 欧洲癌症患者联盟,1000 布鲁塞尔,比利时; aliki.stathopoulou@ecpc.org (AS); francesco.delorenzo@ecpc.org (FdL) 11 Astra Zeneca,Concord Pike,威尔明顿,特拉华州 19803,美国; france.dube@astrazeneca.com 12 马德里政治技术大学照相技术和生物工程系,28040马德里,西班牙; manuel.ottaviano@upm.es 13 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系卫生科,20123; stefania.boccia@unicatt.it 14 意大利罗马 A. Gemelli IRCCS 基金会妇女儿童健康和公共卫生系,00168 15 米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系,20122 米兰,意大利; gabriella.pravettoni@ieo.it 16 欧洲肿瘤研究所 (IEO) IRCCS 认知和心理科学应用研究部,20139 米兰,意大利 17 Novartis Farma SpA,20154 米兰,意大利; ivana.cattaneo@novartis.com 18 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 遗传和分子流行病学组,28029 马德里,西班牙; nmalats@cnio.es 19 科隆肺癌组、病理学和医学院研究所、科隆/波恩综合肿瘤学中心、科隆大学医院,德国科隆 50937; reinhard.buettner@uk-koeln.de 20 巴塞罗那大学医学人工智能实验室(BCN-AIM),西班牙巴塞罗那 08007; karim.lekadir@ub.edu 21 想象 Margo,78100 圣日耳曼昂莱,法国; patricia.blanc@imagineformargo.org 22 蒙彼利埃大学医学中心稀有人类循环细胞实验室,法国蒙彼利埃 34093; c-panabieres@chu-montpellier.fr 23 国际癌症儿童组织,1200 维也纳,奥地利; sara@bwconsultancy。法国蔚蓝海岸大学巴斯德医院临床和实验病理学实验室,邮编 06000 尼斯, hofman.p@chu-nice.fr 25 INSERM U1287,古斯塔夫鲁西癌症园区,94805 维尔瑞夫,法国; eric.solary@gustaveroussy.fr 26 巴黎第十一大学医学院,勒克里姆林-比克特,91405 法兰西岛,法国 27 古斯塔夫鲁西癌症中心血液学系,94805 巴黎,法国
主持人标题p1 sara lumbreras一种支持传播扩展计划P2 Bruno boraretto的复杂网络方法的一种爆炸性同步的机制:拓扑结构P3雅各布计费的影响雅各布计费是一种概率的方法,一种通过迁移模式和跨性别分析的分析方式,通过脉动分析的and脉 - Zoequeal pep4 pectiantial-demantiant pece e and iantiant pera thistrianci Forces in Multipolar Social Systems P5 Irene Sendiña Nadal Anticipating explosive synchronization with ordinal methods P6 Federico Pablo-Martí BEACON-FCM: Behavioral Economics and Cognitive Network Mapping for Complex Analysis P7 Raul Toral Biased versus unbiased methods for stochastic simulations P8 Alvaro Corral Bifurcations at Finite Times: Universal Scaling Behavior P9 Bruno Boaretto Characterizing the混沌激光器通过使用序数分析和机器学习P10JoséManuelGalánOrdax合作动态在不必要的风险环境中的尖峰时间:一种基于代理的建模方法P11 LUIS IGNACIO DINISVIZCAIíno是否会关心非现实有效性?
