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使用 Enrichment Dx 进行 Illumina DNA 制备
Illumina DNA Prep with Enrichment Dx 是一种文库制备和富集解决方案，符合欧盟 (EU) 关于体外诊断医疗器械的法规 2017/746，并受美国食品药品管理局 (FDA) 监管。它支持来自人体细胞和组织的各种基因组 DNA (gDNA) 的文库制备，包括从全血或福尔马林固定、石蜡包埋 (FFPE) 组织中提取的 gDNA（表 1）。作为下一代测序 (NGS) 工作流程的一部分，Illumina DNA Prep with Enrichment Dx 使临床实验室能够将有针对性的测序富集面板添加到其诊断应用程序中（图 1）。
Illumina DNA准备，外显子组2.5富集在Revvity Sciclone NGSX和IQ工作站上。
图1：具有外显子组2.5富集工作流程的Illumina®DNA准备以及完成每个步骤所需的时间。实心蓝色块表示甲板的孵化，白色块表示需要在Sciclone NGSX工作站上脱落热循环孵育的步骤。所有孵育均在Sciclone NGSX IQ Workstation上进行。手动完成（在固体绿色块中表示）。
网络富集的显着性测试 -
功能网络通常指导我们对脑表型关联空间图的解释。然而，评估感兴趣网络中关联的丰富方法的方法在科学严谨和基本假设方面有所不同。虽然某些方法依赖于主观解释，但其他方法对成像数据的空间结构做出了不切实际的假设，从而导致虚假阳性率膨胀。我们试图通过从一种在基因组学研究中广泛用于测试一组基因和感兴趣表型之间的关联的方法中借用洞察力来解决这一差距。我们提出了网络富集显着性测试（NEST），这是一个灵活的框架，用于测试脑 - 表型关联对功能网络或大脑的其他子区域的特异性。我们将NEST应用于研究表型关联，并通过大规模神经发育研究的结构和功能性脑成像数据进行研究。
通过微生物对铀的富集和修复
铀是核能工业的关键原料，预计到2040年的核能产生将增加一倍，以满足不断增长的能源需求，这使得铀供应成为能源安全的问题。此外，铀是一种重金属，既具有趋化性和放射性毒性，又严重危害了人类健康和环境安全。铀资源利用的增长增长了铀向环境的释放。因此，高度需要对铀污染和从非规定方法中回收的铀。微生物具有固定铀的高潜力。本综述总结了微生物将铀从水溶液和废水中固定在微生物物种，性能，富集和修复机制以及适用环境方面的能力。
基于技术的数学丰富程序...
●学生使用具体的操纵性进行1）解释图片图和条形图之间的关系，以及2）通过物理上和关闭后的邮政进行比较两个值。●摘要中的询问级别○阅读图形 - “有多少学生喜欢游泳？” ○在图之间阅读 - “与羽毛球相比，有多少学生喜欢游泳？” ○阅读超出图表 - “如果八个像足球一样的学生和其中三个学生是女孩，那么有多少男孩喜欢足球？” ●最终评估工作表中的16名学生中有12个能够实现所有三个课程目标：○使用数学语言从条形图中阅读和解释数据○从条形图中比较数据的数据○●对条形图的目的得出总体结论●16名学生中的4个努力与数据进行比较。但是，在经过更具体的邮政和虚拟Unififul Cubes经验后，所有4名学生都成功了。
Illumina DNA准备外观2.0加富集
本文档及其内容与Illumina，Inc。及其分支机构（“ Illumina”）专有，仅用于与本文中所述的产品的使用，无目的。本文件及其内容不得用于任何其他目的和/或未经Illumina事先书面同意以任何方式传达，披露或复制的任何其他目的。Illumina不根据其专利，商标，版权或普通法权利或本文件的任何第三方的类似权利传达任何许可证。
在空气 - 水接口上富集糖
理由。有机物在海面积聚。在本文中，我们提供了对持续性白泡沫中溶解糖的富集进行的首次定量评估，并将这种富集与涉及植物浮游生物的9天中型体验中的9天间中型实验中的海面微层层（SSML）进行比较。方法论。游离单糖，在轻度酸水解后确定总糖，并且将寡糖/多糖成分挖掘为挖掘，因为总和单糖之间的差异。结果。总糖水贡献了很大一部分的溶解有机碳（DOC），占海水中DOC的13％，在SSML中占27％，在泡沫中占31％。中值富集因子（EFS），计算为糖的浓度相对于SSML或SSML中的钠浓度与海水的浓度比，在SSML中为1.7至6.4，泡沫中的含量为1.7至6.4。基于EFS，木糖醇，甘露醇，葡萄糖，半乳糖，甘露糖，木糖，木糖，富藻糖，鼠李糖和核糖的中位数比SSML更富集。讨论。糖的最大EFS与较高的叶绿素水平相吻合，表明在浮游植物盛开期间，海面富集糖表面富集。SSML上海泡沫中有机物的富集较高，表明表面活性有机化合物越来越丰富在持续的气泡膜表面上。这些发现有助于解释海洋有机物如何高度富集在海洋表面上的气泡产生的海洋喷雾剂中。
人工智能驱动的患者丰富化案例
• 结果：所有患者中，共有 13% 符合 5 年进展标准。按 MD 和年龄分层时观察到生存率差异 ( P < .0001)。有进展风险的患者包括年龄在 60 至 80 岁之间且初始 MD < –5.0 的患者。与整个队列相比，该亚组减少了检测进展所需的样本量。对于所有效果大小和试验长度，AI 模型选择的患者所需的患者数量最少。对于为期 3 年且效果大小为 30% 的试验长度，整个队列、亚组和模型选择的患者所需的患者数量分别为 1656 人（95% CI，1638–1674）、903 人（95% CI，884–922）和 636 人（95% CI，625–646）。• 结论：AI 模型可以识别高风险患者，从而大幅减少达到临床试验终点所需的患者数量或研究时间。(Am J Ophthalmol 2022;243: 118–124.© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是 CC BY-NC 下的一篇开放获取文章
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
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