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单倍型解析基因组组装和 VitExpress 的实现，VitExpress 是一个用于葡萄的开放式交互式转录组平台
与大多数作物不同，由于葡萄的杂合性，传统育种对葡萄的益处甚微。令人惊讶的是，我们今天看到的主要栽培葡萄品种与几个世纪前一样；它们缺乏适应不断变化的环境的特性。然而，气候变化和对环境的担忧要求葡萄栽培进行重大变革，需要过渡到基于知识的概念和先进的基因组学工具。我们在此报告了两种葡萄品种的单倍型解析基因组组装的生成以及 VitExpress 的建立，VitExpress 是一个开放的交互式转录组学平台，提供基因组浏览器和集成的网络工具，用于表达分析和基因相关性研究。这些社区资源和工具预计将促进葡萄研究的几个领域的进步。
ERC实施安排要求表达...
在丝粒介导的无误染色体隔离的控制过程中，细胞分裂过程中准确的染色体隔离的结构基础需要双极性附着在从相对的纺锤杆上发出的微管上的双极性附着，并维持姐妹 - 染色剂凝聚的维持，直到所有染色体都能实现所有染色体。两个调节这些过程的染色体位点：丝状附着位点由CENP -A核小体富集定义的微管附着位点和内侧丝粒，这是姐妹 - 染色剂之间的区域，这些区域可募集酶促活性（激酶，磷酸酶，磷酸酶和运动蛋白）。内侧丝粒相关酶选择性地稳定适合染色体双向染色体的染色体 - 微管附着，控制姐妹染色质被凝聚力并实现及时的染色体分离。这些过程中的错误可能导致非整倍性，这是一种涉及流产，出生缺陷和癌症的数值染色体畸变。使用集成结构功能方法（X射线晶体学，冷冻电子显微镜，交联/质谱法，具有基于人类细胞线的功能分析的生化/生物物理方法），我们将获得：（1）与内心层的相关型号的详细机械理解，（1）如何在内部集中界面，（2）在内部集中阶层（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）双向定向和准确的隔离，以及（3）如何通过多代保持中心粒身份。这项工作建立在我们最近获得的令人兴奋的结构/分子知识的基础上，这些结构/分子知识导致了意外的见解和新问题，并将利用我们最近产生的分子试剂电池。我们工作的结果将为丝粒介导的染色体隔离控制提供前所未有的细节，并使我们能够建立一个用于无错误的染色体隔离的综合机械模型，这一过程已经使研究人员迷人了一个多世纪。
通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。
pandapure®蛋白质表达和纯化试剂盒
pandapure®️蛋白质表达和纯化试剂盒（“ Pandapure®️蛋白质试剂盒”）包括Pandapure®Pandapure®quroteinReagent和DNA，用于使用合成细胞器和自我切割标签纯化重组蛋白。在蛋白质表达和靶向过程中，对宿主细胞进行编程以形成合成细胞器并使靶蛋白分裂。然后，在蛋白质试剂中，蛋白质会自动从标签上裂解，从而从细胞器释放。
X连锁凋亡蛋白的X连锁抑制剂（XIAP ...
1，美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学中心外科科学系，美国北卡罗来纳州27710； seayoung.lee@duke.edu 2病理学系，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学中心，美国北卡罗来纳州27710； Shannon.mccall@duke.edu 3预测肿瘤学实验室，Recherche enCancéenCancérogiede Marseille（CRCM），Institut Paoli-Calmettes，Inserm umr1068，CNRS UMR725，AIX-MARSER UNIVESSION，13009 MARSELILE，MARSEILLE，CRASE，CRASE，FRASE，CRASE，CNRESMILLE UNICESS； finettip@ipc.unicancer.fr（p.f. ）; denonnevillea@ipc.unicancer.fr（A.D.N.） 4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D. ） ）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）1，美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学中心外科科学系，美国北卡罗来纳州27710； seayoung.lee@duke.edu 2病理学系，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学中心，美国北卡罗来纳州27710； Shannon.mccall@duke.edu 3预测肿瘤学实验室，Recherche enCancéenCancérogiede Marseille（CRCM），Institut Paoli-Calmettes，Inserm umr1068，CNRS UMR725，AIX-MARSER UNIVESSION，13009 MARSELILE，MARSEILLE，CRASE，CRASE，FRASE，CRASE，CNRESMILLE UNICESS； finettip@ipc.unicancer.fr（p.f.）; denonnevillea@ipc.unicancer.fr（A.D.N.）4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D. ） ）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D.）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）
CRISPR工具控制细菌中基因表达的工具
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
基于逼真的中性运动的合成
抽象大多数自动表达分析系统试图识别一系列传统的表达方式，例如幸福，悲伤，愤怒，惊喜和恐惧等。尽管这套表达方式是面部最典型的表达式，但它与身体表达式所告诉我们的内容并不是最代表性/相关的。本文提出了一种新颖而通用的方法，用于使用人类姿势识别身体表情。我们的方法基于给定表达式产生的中性运动的概念。第二次，我们估计残基函数，作为两个相关运动之间的差异，即表达式和中性运动。更准确地说，受心理学领域研究启发的此功能给出了运动的“中立性”得分。使用此“中立分数”，我们提出了一个成本函数，该成本函数能够从任何输入表达运动中综合中性运动。中性运动过程的合成基于两个嵌套的主成分分析，提供了一个可以移动和选择现实的人类动画的空间。在具有异质运动和身体表达的四个数据库上评估了拟议的方法，并在超过艺术状态的身体表达识别方面获得了识别结果。
LIV1 表达在早期乳腺癌及分子亚型中的预后和预测价值
摘要：背景：LIV1 是一种跨膜蛋白，通过开发抗体-药物偶联物 (ADC)，可能成为新的治疗靶点。关于临床乳腺癌 (BC) 样本中 LIV1 表达的评估研究很少。方法：我们分析了 8982 例原发性 BC 中的 LIV1 mRNA 表达。我们寻找 LIV1 表达与临床病理数据之间的相关性，包括无病生存期 (DFS)、总生存期 (OS)、病理化疗完全缓解 (pCR) 以及 BC 中使用或正在开发的抗癌药物的潜在脆弱性和可操作性。对整个人群和每个分子亚型分别进行分析。结果：在多变量分析中，LIV1 表达与良好的预后特征以及更长的 DFS 和 OS 相关。然而，在蒽环类新辅助化疗后，高 LIV1 表达患者的 pCR 率低于低表达患者，包括在根据等级和分子亚型调整的多变量分析中。 LIV1 - 高肿瘤对激素疗法和 CDK4/6 抑制剂敏感的概率较高，对免疫检查点抑制剂和 PARP 抑制剂敏感的概率较低。单独分析时，这些观察结果根据分子亚型而不同。结论：这些结果可能通过确定每种分子亚型中 LIV1 表达的预后和预测价值以及对其他全身疗法的相关脆弱性，为 LIV1 靶向 ADC 的临床开发和使用提供新的见解。
大肠杆菌中鞭毛蛋白表达和运动的启动子驱动的调节
合成生物学为工程生物系统提供了强大的工具，用于不同的应用。然而，在实现现实世界应用（例如环境生物修复或用于靶向药物的治疗微型机器人）之类的实际应用之前，主要的挑战一直存在。这项研究旨在通过在大肠杆菌中使用工程启动子调节基因表达来精确控制细菌运动。我们专注于模型生物的大肠杆菌，并通过工程化鞭毛蛋白的表达来操纵其运动，这是一种至关重要的细菌运动蛋白。为了实现这一目标，采用了特定的遗传启动子来调节鞭毛蛋白的产生，从而决定了这些细菌的运动能力。启动子启用了针对鞭毛蛋白表达的有针对性的调整，这反过来允许增强或抑制细菌运动。有趣的是，启动子设计参数与基因表达水平之间的关系是非线性的，突出了复杂的基础动力学。最佳细菌运动发生在30°C，说明了环境因素的影响。我们的发现证明了使用基因工程策略有效调节运动型等复杂微生物表型的能力。结果不仅扩展了我们对细菌基因调节的理解，而且还强调了合成生物学在创建各种生物技术应用中创建功能和适应性的微生物表型方面的变革潜力。
北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 邀请潜在投标者通过 https://etender.u 表达意向
北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 邀请潜在投标人通过 https://etender.up.nic.in 表达意向，以建设-拥有-运营方式在北方邦占西区 Tehsil Garautha 和 Mauranipur 建立 1.3 GW 太阳能发电项目。投标提交和技术电子投标开标延期如下：