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CRISPR技术在植物基因组编辑中的应用
新型基因编辑技术中使用的核酸酶主要有四类，分别是：巨核酸酶、锌指核酸酶（ZFN）；转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN)；以及成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 相关 (Cas) (Gaj 等人，2016)。巨核酸酶是一种在特定区域切割 DNA 的内切核酸酶，可识别大于 12 bp（碱基对）的序列。 LAGLIDADG 巨核酸酶家族包含 I-CreI 和 I-SceI，它们是第一种用于基因编辑的酶。由于只有少数氨基酸残基与核苷酸接触，这些酶被设计用于在特定位点切割基因（Paques；Duchateau，2007）。此外，ZFN 是一种人工酶，也是最早用于诱导植物靶向突变的酶之一。这些酶是由锌指型结构域和限制性酶 Fok I 的结构域融合产生的。与基因编辑中使用的其他核酸酶一样，ZFN 会在需要修复的 DNA 特定位置插入双链断裂 (DSB)，并且由于修复机制中的故障，可能会出现突变 (Carroll, 2011)。使用该系统的主要问题是这种酶的高毒性，以及它会产生许多脱靶效应（Cornu et al., 2008; Ramirez et al., 2008），这会损害不应改变功能的基因的功能（Zhang et al., 2015）。随着版本的合并
是Inn-Inn-Inn-Inn-Pipratoration综合病毒（RSV）疫苗（...
该药物受到其他监测。这将允许快速识别新的安全信息。卫生专业人员被要求通知任何不良反应的怀疑。要知道如何通知不良反应，请参见第4.8节。1。药物名称mexvy粉末和悬浮液的呼吸道敏捷病毒（VSR）（重组，佐剂）2。Qualitative and quantitative composition After reconstitution, a dose (0.5 ml) contains: Antigen 2.3 RSVPREF3 1 120 micrograms 1 glycoprotein f Recombinant fusion respiratory virus virus = RSVPREF3 2 RSVPREF3 produced by recombinant DNA technology in Hamster Hamster Ovary cells (Cho) 3与AS01相邻并包含：计划提取物sollary molina sollary，分数21（QS-21）25微克3-O-desacil-4'-desacil-4'-onoposfosfosforil脂质A（MPL）明尼苏达州沙门氏菌25微克的完整象征清单，请参见第6.1节。 3。 药物形式的粉末和可注射悬浮液的悬浮液。 灰尘是白色的。 悬浮液是一种无色的液体，可欺负苍白。 4。 临床信息4.1治疗适应症是在预防60岁左右的成年人呼吸晕厥病毒引起的预防下呼吸道途径（DVRI）中进行主动免疫的治疗指示。 应根据官方建议使用该疫苗。 4.2 posology和给药模式arexvy posology的单剂量为0.5 ml。Qualitative and quantitative composition After reconstitution, a dose (0.5 ml) contains: Antigen 2.3 RSVPREF3 1 120 micrograms 1 glycoprotein f Recombinant fusion respiratory virus virus = RSVPREF3 2 RSVPREF3 produced by recombinant DNA technology in Hamster Hamster Ovary cells (Cho) 3与AS01相邻并包含：计划提取物sollary molina sollary，分数21（QS-21）25微克3-O-desacil-4'-desacil-4'-onoposfosfosforil脂质A（MPL）明尼苏达州沙门氏菌25微克的完整象征清单，请参见第6.1节。3。药物形式的粉末和可注射悬浮液的悬浮液。灰尘是白色的。悬浮液是一种无色的液体，可欺负苍白。4。临床信息4.1治疗适应症是在预防60岁左右的成年人呼吸晕厥病毒引起的预防下呼吸道途径（DVRI）中进行主动免疫的治疗指示。应根据官方建议使用该疫苗。4.2 posology和给药模式arexvy posology的单剂量为0.5 ml。未建立对随后剂量进行修改的需求。小儿种群尚未建立mexvy在儿童中的安全性和有效性。没有可用的数据。
用于精确和数字农业的人工智能
摘要AI集成已彻底改变了农业数据的收集，分析和解释的方式，尤其是通过数据融合通过非货车（VANTS）和高级时间序列分析获得的图像的使用。这项工作探讨了在准确性和数字农业的背景下，人工智能技术（AI）的应用（AI）所带来的进步和新观点。dl技术，包括卷积神经网络（CNN），是这种转变的中心。这些深网不仅允许使用RGB以及多光谱数据对农业条件进行有效的对象检测和详细监控，还可以实现农业过程优化。在这里讨论这些技术如何通过实时操作应用来降低成本和最小化环境影响。此外，还对农业中的DL技术进行了全面综述，强调了它们对数字农业和准确性的发展的贡献。还讨论了GPU和加工群集的采用如何促进该行业的重大创新，尤其是专注于在Vant，机器人和农业机器中实施这些技术。关键字：机器学习；遥感;深度学习；万特精确农业。这种详细的分析不仅说明了农业中AI的变革潜力，而且还为未来的研究和技术发展提供了方法，这些方法可以进一步优化农业生产并促进更可持续和有效的培养实践。
księgaAbstraktów摘要书
植物生产和农产品的加工有助于形成大量的木质纤维素废物。其中很大一部分是Pomace，稻草，木木屑以及纸浆和咖啡渣。这些废物不容易使用，它们很容易受到微生物学污染，并且分解时间通常很长。为了解决这个问题，您可以将蘑菇与诸如胸膜胸膜胸膜菌，胸膜胸膜胸膜胸膜和小丁氏菌Edodes等蘑菇一起使用，由于分泌的溶液外酶，可以将含有木质素纤维素和纤维素的各种含量与低分子化合物的溶液蛋白质和纤维素含量分散。在废物底物上繁殖蘑菇时，您可以将成果的产生与合成酶结合在一起，因为在胸膜属和小鼻菌的蘑菇中，在水果酶期间，分泌酶的活性增加了。这项工作的目的是确定从选定碱的繁殖中获得的纤维素分解酶的潜力：胸膜胸膜胸膜胸膜，胸膜胸膜胸膜，小扁豆edodes在含有咖啡地和木材的废物培养基上。在准备好的废物底物的实验部分中，进行了选定碱的繁殖。在繁殖过程中，每周采集地面样品，然后用柠檬酸盐缓冲液提取并清洁以获得纤维素制剂。使用DNS方法，使用Lowry方法的蛋白质以及通过羧甲基螺旋糖反应的方式来表征制剂。获得的结果证实了使用由咖啡咖啡和木材组成的废物基材进行小学繁殖和酶生产的可能性。从L. edodes和P. p. ofteatus育种获得的制剂的特征是比商业目的更大的活性，而P. Erityne则相似。
大气冷等离子体
尽管它占据了宇宙空间的 99% 以上，但在地球上也只能看到极光等罕见现象。这种现象发生在两极，是由于来自太阳风的电子受到地球磁力加速并与大气中的原子碰撞而产生的。在这种相互作用中，包括原子的电离和激发在内的一系列事件形成了不同能量状态的物质“沙拉”。这种物质“沙拉”不符合热力学平衡，具有与周围环境重新结合的能量。1928 年，人们提出了这种物质的第四种状态，并称之为等离子体[ 1 ]。然而，直到第二次世界大战之后，研究人员才开始对人造等离子体的形成及其对人类的潜在益处产生兴趣。起初，人们竞相开发用于热核聚变的等离子体，即在极低的压力下产生等离子体，然后利用强磁场进行受控核聚变[ 2 ]。随后，在 20 世纪 70 年代，等离子体技术开始了更加深入的研究，不仅在电子工业，而且在航空航天、汽车、冶金、钢铁、生物医学、纺织、光学和造纸工业也得到了广泛的应用[3-10]。这些技术大部分使用低压冷等离子体，即电子能量远大于等离子体中其他粒子平均能量的等离子体，而炼钢等应用则使用热等离子体，其中系统接近平衡，即电子能量与其他物质的能量大致相同。由于产生等离子体所需的压力较低，这些冷等离子体技术在使用上受到限制。除了尺寸限制之外，还有其他因素，例如需要处理的产品具有低蒸汽压，从而在加工过程中保持其完整性。一种可在大气压下使用并保持等离子体低温的技术，即允许电子与其他物质发生高能碰撞的非平衡特性，使环境保持低温。这种技术在聚合物、液体和活组织等热敏感材料的应用方面具有很大的吸引力[11,12]。过去 20 年的研究正在不断发展，被称为冷大气等离子体（或冷大气压等离子体 PFA）。它们主要应用于健康领域，如伤口愈合、血液凝固、龋齿消毒和改变哺乳动物细胞功能，并有可能用于新的癌症治疗[13-17]。在农业中，它可用于刺激植物生长和减少病原体、种子发芽、水果生物活性表面的净化以及收获后的净化[18-23]。在环境领域，它可用于环境、液体和固体的净化、水处理、染料降解等[24, 25]。在巴西，该技术仍很少得到应用和普及。一些使用它的研究中心以孤立和不系统的方式进行研究。 2020 年 2 月 8 日在 CNPq 研究目录中进行的搜索表明，巴西有 10 个研究小组的名称中带有“等离子体”一词，其中只有 02 个研究小组的名称中包含“大气等离子体”或“冷等离子体”一词。俄罗斯半干旱地区联邦乡村大学（UFERSA）自 2012 年以来一直致力于开展大气冷等离子体在农业、健康和环境领域的应用研究，并取得了有趣且前所未有的成果。考虑到该研究的低成本和相关性，以及其多学科、创新和跨部门集成的性质，该技术的传播可能是其在其他研究机构和国家工业中传播的重要一步。凭借我们过去 8 年积累的经验，我们将能够接近农业、卫生和
机器学习方法的探索性应用，以优化对饮食失调症状的数字干预措施的预测
Dwyer，D。和Choi，K。（2021）。在预测精神病学治疗结果时，机器学习的希望。世界精神病学，20（2），154 - 170。https：//doi.org/10.1002/wps.20882 Chien，I.，Enrique，A.，Palacios，J.，Regan，T.，Keegan，T.，Keegan，D. （2020）。一种机器学习方法，以了解与互联网交付的心理健康相互作用的互动模式。JAMA Network Open，3（7），E2010791。https://doi.org/10。 1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W. （2019）。 系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。 临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。 org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。 数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。 JAMA Network Open，3（8），E2015633。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O. BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。 统计软件杂志，33（1），1 - 22。https://doi.org/10。1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W.（2019）。系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。JAMA Network Open，3（8），E2015633。https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O.BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。统计软件杂志，33（1），1 - 22。预测互联网传递认知行为疗法后身体障碍障碍的预测因素：一种机器学习方法。org/10.1186/s12888-020-02655-4 Friedman，J.，Hastie，T。，＆Tibshirani，R。（2010）。通过坐标下降的通用线性模型的正规化路径。Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N. 使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。 综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。 超越“算法偏差是数据问题”。 模式，2（4），100241。 Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N.使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。超越“算法偏差是数据问题”。模式，2（4），100241。Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。机器学习：趋势，敏感和前景。Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。1126/science.AAA8415库恩。（2021）。caret：分类和回归培训。r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。做情感障碍杂志，241，519 - 532。https：//doi.org/10.1016/j.jad.2018.08.073 Lekkas，D.，Price，G.，McFadden，J。，J。，＆Jacobson，J。，＆Jacobson，N.C。（2021）。机器学习到在线正念干预数据的应用：合规性评估中的底漆和经验示例。正念，12（10），2519 - 2534。https：//doi.org/10.1007/s12671-021-021-021-01723-4 Linardon，J.，J.，Messer，M.，Shatte，M.，Shatte，Shatte，Shatte，A.
肌萎缩性侧硬化症（ALS）的新治疗靶
所有这些在细胞中都起着非常重要的作用。核膜是围绕细胞核的双层结构，在保护细胞核免受细胞质和保护细胞核中的DNA免受外部影响方面发挥作用。核膜是控制重要过程的一个场所，例如细胞中的DNA复制，转录和修复。核膜对于维持核的形状也很重要，并且在稳定核的结构中也起作用。 核孔是嵌入核膜中的复合物，并用作在细胞核和细胞质之间运输材料的途径。细胞核中所需的蛋白质和RNA通过核孔传输，相反，在细胞核中合成的RNA和核糖体亚基中的RNA转运到细胞质。该传输非常严格控制，对于单元的正常运行至关重要。 如果这些结构无法正常运行，细胞将无法执行正常的基因表达或蛋白质合成，从而对细胞功能造成严重损害。因此，核膜和核孔是细胞寿命支持的极其重要的结构。 到目前为止，已经有几份有关ALS中核膜和核孔的报道，但是讨论的解释和意义一直在继续。在该研究组中，我们建立了IPS细胞（Ichiyanagi N等。运动神经元与干细胞报告的分化2016（Setsu S等人Biorxiv 2023），此外，使用ALS患者的验尸组织（脊髓）来阐明核鞘和核孔的病理。 3。进行了研究内容和结果（1）免疫染色，以评估运动神经元（18个月大）野生型小鼠和FUS-FUS-ALS模型小鼠的运动神经元（聊天量）（聊天定型）中核膜（层层B1，lamin a/c）的形态。 FUS-ALS模型小鼠中的运动神经元显示出与核膜相对应的部分的亮度和圆度降低（图1）。此外，核孔的形态学评估（NUP62）显示核孔中存在缺陷。这些结果证实，在FUS-ALS模型小鼠中，核膜和核孔受损。
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且