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通过无标记富集和重组基因工程位点 (MERGE) 实现快速、可扩展的组合基因组工程
‡ 通信地址：aashiq.kachroo@concordia.ca 关键词：基因组工程、CRISPR-Cas9、人源化酵母、蛋白酶体 缩写：CFU、菌落形成单位；DSB、双链断裂；HDR、同源定向 DNA 修复；HR、同源重组；CELECT、基于 CRISPR-Cas9 的选择以丰富基因型；MERGE、无标记富集和重组基因工程位点；SGA、合成遗传阵列
产前超声监测和胎儿先天性心脏病的诊断精度：荟萃分析
抽象访问当前的微生物培养基的特征是某些局限性，包括高成本等。这会影响整体学习，因此需要使用负担得起的，易于使用且易于使用的本地植物来制定替代微生物培养基。这项工作旨在制定和评估Brachystegia Eurycoma Harms，Mucuna Sloanei FAWC和Rendle以及Microcapum Guill和Perr作为基于琼脂基的微生物培养基的替代微生物培养基的当地植物种子。使用冷浸渍法处理并提取种子。金黄色葡萄球菌，大肠杆菌，白色念珠菌和尼日尔曲霉的人被收集并取代以获得纯分离株。使用琼脂井扩散技术进行了不同粉碎植物种子提取物的抗菌敏感性测试。使用标准的物理化学和微生物程序将残留的抗菌活性灭活。微生物培养基是从无抗菌粉状的甲醇提取物粉状种子或使用浇注方法替换的琼脂提取物的粉状种子的，而微生物接种和菌落计数则使用标准方法进行。评估的质地和微生物学特性，胶凝范围（0.056 -0.07 g/ml）和时间（3-40分钟）与营养琼脂（NA）和Sabouraud Dextrose dextrose dextrose Agar（sda）AS-0.056 AS-0.028-0.028-0.028-0.028-0.056相比，灭活的粉状种子的时间（p <0.05）变化显着（p <0.05）变化的特性显着（p <0.05）。菌落的金黄色葡萄球菌（1+0.34）的菌落计数。1。简介与对照相比，与营养肉汤相比，配制的培养基在Sabouraud葡萄糖肉汤中显示出显着的微生物生长。与Na（15+1.58）和SDA（43+0.00）相比，Brachystegia Eurycoma的Sloanei和白色念珠菌（5+0.58）在24和72小时内，在24和72小时内，在24和72小时内，在P <0.05时的倍数较小，为10和8。与Na和SDA（TNTC）相比，在48小时和120小时内有显着（P <0.05）的菌落计数，无法计数（TNTC）（TNTC）。因此，配制的培养基与具有显着的微生物生长和菌落计数的基于琼脂的微生物培养基具有显着（P <0.05）的比较性能。有可行性可以从三种工厂中的任何一种开发替代媒体，以帮助学校和实验室的有效微生物学工作。关键字;配方，评估，替代微生物培养媒体，Sabouraud Dextrose琼脂。
月球质量驱动器的实现
近五十年后，人类计划重返月球，建立殖民地。这个殖民地可以完成几项重要的科学研究和突破，但月球殖民地也有可能收获月球的自然资源。本文扩展了由杰拉德·奥尼尔博士领导的 NASA 科学家团队所做的工作，他们设计了一种月球质量驱动器，能够将收获的月球资源运回地球。具体来说，本文重点介绍了使质量驱动器发挥作用的通信、热和电源子系统的设计。本文还利用受限圆形平面三体问题方法研究了质量驱动器的潜在轨迹。设计和轨迹分析是使用 MATLAB 和《太空任务分析与设计》中概述的技术进行的。结果是子系统使月球质量驱动器能够将 100,000 公吨的月球物质从月球转移到低地球轨道，任务寿命为 20 年。
无论 BRCA 突变如何，巴曲昔芬和 PARP 抑制剂在卵巢癌治疗中的协同作用
摘要。背景/目的：聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂（PARPis）是经证实可治疗乳腺癌基因（BRCA）突变卵巢癌的靶向疗法之一。由于大多数卵巢癌都是 BRCA 野生型，因此有必要扩大 PARPis 的使用范围。在本研究中，我们将 PARPi、他拉唑帕尼和 IL-6 抑制剂巴曲昔芬结合起来治疗人类卵巢癌细胞。材料和方法：用他拉唑帕尼和巴曲昔芬作为单一疗法或联合疗法治疗人类卵巢癌细胞系 SKOV3、UWB1.289（BRCA1-null）和 OV75。检查了治疗对细胞活力、迁移、生长和菌落形成的影响。使用蛋白质印迹法研究可能参与两种药物抗肿瘤作用的途径。结果：他拉唑帕尼和巴曲昔芬联合用药对所有研究的细胞系均表现出协同抑制细胞活力、细胞迁移、细胞生长和细胞集落形成的作用。p-AKT、c-myc、p-ERK、ERα 的表达受到抑制，而 γ-H2AX 的表达受到诱导。结论：PARP 和 IL-6 联合抑制可能是治疗卵巢癌的有效方法，与 BRCA 突变状态无关。
38 MALDI FACTENG 2023
o在这种情况下，最终微生物鉴定可能需要其他方法。•目前不建议使用该技术来识别诸如炭疽芽孢杆菌的精选剂。•分类法（微生物的名称）可能反映了旧命名法。•最终结果应基于所有相关信息，包括标本类型，革兰氏染色，菌落形态，生长特征等。
easybact®预期用途
easybact®预期使用EasyBact®是一种差分，半定量的细菌收集和筛选系统。摘要尿路感染是临床实践中最常见的感染之一。从病理尿液样品中培养和分离微生物是许多次鉴定潜在病原体的关键。常规表明，随着耐药性微生物菌株的不断增加，常规表明，对选择适当的药物 /药物方案的抗菌剂的敏感性测试。easybact®准备使用C.L.E.D.琼脂斜率，使用独特的专有技术来满足这种长期的需求，用于尿液筛查中的常规微生物。PRIMPIPEREASEBACT®已准备好使用，预校准C.L.E.D.带有pH指示器的培养基，可在18至24小时内易于分离，鉴定和枚举微生物。菌落，以直接使用板法直接处理抗生素灵敏度测试。标准培养基的颜色略微呈蛋白味绿色 /灰色。EasyBact®适合尿液生物学，并支持最常见的尿路病原体的隔离和生长，例如大肠杆菌，蛋白质，链球菌，葡萄球菌和肠球菌。由于尿液样品被取消 /放置在easybact®小瓶中，然后将其倒空，如果存在的生物被播种在培养基上并开始生长。easybact®已校准以产生类似于标准板法的菌落计数。菌落形态的研究允许进一步识别。过程easybact®具有双重指示系统，该系统允许通过菌落和培养基内的差异颜色形成来区分各种尿病原体。由于在该媒体上阻止了蛋白质物种的蜂群，因此该介质对于菌落数很方便。配方奶成分G / L乳糖10.0 Tryptone 4.0 Peptone 4.0牛肉提取物3.0 L-胱氨酸0.128 Andrade指示剂0.10 Bromophymol Blue 0.02附加材料所需的孵化器（35°C-37°C）（35°C-37°C），打印纸 /滤纸 /滤纸2％Glutararallaldehyde求解。标本收集和制备随着病原体在患者膀胱中积聚过夜，第一个早晨无效的尿液样本可提供最佳的产量。无菌收集中游清洁尿液或第一个早晨的导管插入术 /无菌容器中的taps。建议进行新鲜的尿液标本进行测试。在2°C-8°C下储存时，可以测试样品长达3小时。如果可以清楚地解释患者，则可以使用EasyBact®小瓶直接收集中游干净的捕获样品。（请参阅注释以收集中游干净的捕获尿液）。
治疗charcot-marie-tooth神经病
*通讯作者在：神经肌肉疾病的参考中心和ALS，Chu La Timone，13005法国马赛。电子邮件地址：shahram.attarian@ap-hm.fr（S。Attarian）。缩写：AAV，腺相关病毒； AFO，脚踝矫形器； CMT，Charcot Marie Tooth； CMTN，charcot Marie牙齿神经学评分； CSF1/CSFR1，刺激因子1/刺激因子1受体； CX32，连接蛋白32; EIF2 A，真核引发因子2 a； GABA，γ-氨基丁酸； GJB1，间隙连接蛋白β1； HDAC，组蛋白脱乙酰基酶； HSP，热休克蛋白； ICV，脑室室内；它，室内； MFN，丝曲表示； MNCV，运动神经元速度； MPZ，髓磷脂蛋白零； MTMR，肌管蛋白相关蛋白； NCS，神经传导研究； NEFL，神经感染轻链； nrg，神经糖蛋白； NSAID，非甾体类抗炎性药物； NT-3，Neurotrophin-3; OSA，阻塞性睡眠呼吸暂停； PMP22，周围髓磷脂蛋白22 DA; SC，Schwann Cell； SORD，山梨糖醇脱氢酶； SSRI，选择性5-羟色胺再摄取抑制剂； UPR，展开的蛋白质反应。
Pracimaloyo公墓中土壤细菌的隔离和鉴定，
在Pracimaloyo公墓中，人体的分解不断发生，产生了影响细菌生长的土壤养分和矿物质。来自墓地区域的细菌种群数据仍然非常有限，而墓地则承受着致病细菌污染的风险。这项研究旨在找出Pracimaloyo公墓中细菌的种群和多样性。土壤样品是从两个位置的Pracimaloyo公墓（8和18）取出的，每个位置的深度为20和50 cm。使用扩散板法在养分琼脂培养基中接种土壤样品。在48小时后，进行了菌落计数，菌落形态和革兰氏染色观察结果。在20 cm的深度为8和18的土壤细菌种群的速率为4.23×10 7 cfu/g和9.79×10 7 cfu/g，而在50 cm的深度为1.94×10 7 cfu/g和1.92×10 7 cfu/g。细菌菌落的形态以圆形形状，整个边缘，平坦高程和白色为主。20个分离株是革兰氏阴性的，16个分离株是革兰氏阳性的，细胞形式由芽孢杆菌主导。
使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...
Georges Hattab – 简历 - 可视化小组
2018–2019 博士后研究员，德国国家肿瘤疾病中心 (NCT)、德国癌症研究中心 (DKFZ)、德累斯顿工业大学卡尔古斯塔夫卡鲁斯大学医院，德国德累斯顿。在计算机和机器人辅助手术领域对人体器官进行混合现实的生物力学分析和计算机视觉。由 Stefanie Speidel 教授指导 2014–2017 博士，比勒费尔德大学，生物数据挖掘组，基因组多样性和动态分析的计算方法 (DiDy)，德加 DFG 国际研究培训组，德国比勒费尔德。在时空实验中分析菌落动态并可视化细胞多样性。指导老师：Tim W. Nattkemper 教授和 Tamara Munzner 教授 2016 访问研究生，信息可视化小组，不列颠哥伦比亚大学 (UBC)，温哥华，不列颠哥伦比亚省，加拿大。开发一种有效的算法和数据抽象来分析延时图像数据中的细菌菌落生长。指导老师：Tamara Munzner 教授 2016 访问研究生，数据库和数据挖掘小组，计算机科学学院，西蒙弗雷泽大学 (SFU)，本拿比，不列颠哥伦比亚省，加拿大。科学交流。指导老师：Martin Ester 教授