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研究结果研究：40557
描述：本研究的目的是评估具有基因改性干细胞（自体干细胞移植）治疗镰状细胞病的长期安全性和能力。参与者必须在由Bluebird Bio赞助的临床研究中接受BB1111的研究基因治疗。没有其他
resfinderfg v2.0：通过功能宏基因组学获得的抗生素抗性基因数据库
宏基因组学可用于监测抗生素耐药基因的扩散（ARGS）。args在诸如分解和纸牌原理等数据库中发现的源自可培养和致病性细菌，而来自不可培养和非病原细菌的ARG仍然研究了。功能元素基于表型基因的选择，并且可以从具有与已知ARGS共享的潜在低认同性的不可培养的Bacteria中识别出ARG。在2016年，创建了ResfinderFG V1.0数据库，以从功能性研究中收集ARG。在这里，我们介绍了数据库Resfinderfg v2.0的第二个范围，该v2.0可在基因组流行语Web服务器中心（https：//cge.food.dtu.dtu.dk/ services/ resfinderfg/）中获得。它包括3913 ARG，由50个精心策划的数据集的功能性宏基因组学鉴定。我们评估了与肠道，土壤和水（海洋 +淡水）全球微型基因目录（https://gmgc.embl.de）相比，我们评估了其检测ARG的潜力。res- finderfg v2.0允许检测未检测到使用其他数据库检测的ARG。这些包括对β-甲酰胺，环素，苯酚，糖肽 /环烯烯和甲氧苄啶 /磺胺酰胺的抗性。因此，ResfinderFG v2.0可用于识别与常规数据库中发现的ARG，从而改善了抗抗性的描述。
在公路车辆故障援助上查找器-IJRPR
使用React Native，Flutter或Xamarin等框架，使用用户友好的界面，GPS跟踪和紧急SOS功能开发移动应用程序的实现涉及开发一个移动应用程序。后端API是使用node.js，django或Ruby在Rails上构建的，其数据库模式旨在存储用户信息，车辆数据和服务提供商详细信息。该应用程序与诸如Google Maps或Mapbox之类的映射服务以及Stripe，PayPal或Braintree等付款网关集成。服务提供商通过API开发集成，使他们能够接收请求，更新可用性和提供服务。该应用程序在App Store和Google Play商店部署前进行单元测试，集成测试和用户接受测试，并进行连续的监视和维护，以确保最佳性能。
Defictfinder Web服务，Wiki和数据库
近年来，发现了许多新型的反杂种防御机制。为了促进与反出现防御系统有关的机械，生态和进化方面的探索，我们于2021年发布了防御能力（Tesson等，2022）。de-Fensefinder是一项生物信息学计划，旨在系统地识别已知的反出发防御机制。Definestfinder v1.0.0的初始发布包括60个系统。在过去的三年中，纳入矿体的反义系统的数量已增长到152。越来越多的已知系统使进入该领域的挑战是一种挑剔，并使对反杂种系统的检测很难解释。此外，基于序列的结构的快速发展是新颖的分析可能性，应易于获得。为了克服这些Challenges，我们提供了防御系统上的资源枢纽，包括：1）具有Web服务搜索功能的防御能力的更新版本，2）在系统上的社区策划知识库库，以及3）预先计算的数据库，其中包括对Alphaffold产生的REDESEQ基因组和结构预测进行的注释。这些页面可以自由访问用户，作为他们更好地了解给定系统的旅程的起点。我们预计，这些资源将促进对抗系统研究中生物信息学的使用，并将为研究反戏系统的研究人员提供服务。此资源可在以下网址获得：https：// Defense -finfiffer.mdmlab.fr。
使用机器学习的相似图像查找器
摘要：Internet和个人设备上数字图像的扩散产生了对有效图像检索系统的紧迫需求。本文提出了使用机器学习技术来应对这一挑战的类似图像查找器（SIF）。该系统采用特征提取方法（例如卷积神经网络（CNN））的组合来捕获图像的视觉特征。然后使用降低降低技术（如T-分布式随机邻居嵌入（T-SNE）或主成分分析（PCA））将这些特征映射到较低的空间中。结果表示可以有效地比较和检索视觉上相似的图像。此外，可以在大型数据集上培训系统，以学习跨各种图像类型和域的概括性特征。实验结果证明了所提出的SIF在准确有效地检索视觉相似图像方面的有效性。此外，还讨论了系统在图像搜索引擎，内容建议系统和数字资产管理中的可扩展性和潜在应用。
Medicare Plan Finder 将于 2024 年 5 月至 6 月推出新功能
● SPAP 和 PAP 提示链接 州药品援助计划 (SPAP) 和药品援助计划 (PAP) 提示链接将添加到摘要页面，以便可能符合这些计划资格的用户更轻松地找到相关计划信息
Bragg Spot Finder（BSF）：新的机器学习
大分子晶体学对理解疾病的理解产生了重大贡献，更重要的是，如何通过提供蛋白质的原子共生3D结构来治疗它们。这是通过从重要的生物学途径中收集蛋白质晶体的X射线衍射图像来实现的。点调子用于检测具有可用数据的晶体的存在，这些晶体的斑点是用于解决相关结构的主要数据。具有快速准确的斑点查找是必不可少的，但是用于生成X射线衍射图像的同步器束线的最新进展使我们达到了现有最佳的Spotfinders可以做到的范围。必须删除此瓶颈，以便Spotfinder软件可以跟上X射线梁线的加快 - 重新改进，并能够看到解决衍射图像时遇到的最具挑战性问题所需的弱或分散点。在本文中，我们首先介绍Bragg Spot检测（BSD），这是一个大型基准Bragg Spot图像数据集，其中包含304张图像，其中有66 000多个景点。然后，我们与图像预处理，U-NET分割主链以及包括伪像删除和分水岭分段的后加工有关，讨论开源可扩展的基于U-NET的Spotfinder Bragg Spot Finder（BSF），并进行了图像预处理，U-NET分割骨架和后处理。最后，我们对BSD基准进行实验，并获得（就准确性而言）与使用两个流行的Spotfinder软件包（Dozor和Dials）获得的结果相当或更好，这表明这是支持未来扩展和改进的合适框架。
规划你的退休收入策略事实查找器
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AcaFinder：抗 CRISPR 相关基因的基因组挖掘
摘要 抗 CRISPR（Acr）蛋白由（原）病毒编码，以抑制其宿主的 CRISPR-Cas 系统。编码 Acr 和 Aca（Acr 相关）蛋白的基因通常共定位以形成 acr-aca 操纵子。在这里，我们提出 AcaFinder 作为第一个 Aca 基因组挖掘工具。AcaFinder 可以 (i) 使用关联理论 (GBA) 预测 Acas 及其相关的 acr-aca 操纵子；(ii) 使用 HMM（隐马尔可夫模型）数据库识别已知 Acas 的同源物；(iii) 获取潜在原噬菌体、CRISPR-Cas 系统和自靶向间隔区 (STS) 的输入基因组；(iv) 提供独立程序（https://github.com/boweny920/AcaFinder）和 Web 服务器（http://aca.unl.edu/Aca）。 AcaFinder 被用于挖掘 16,000 多个原核生物和 142,000 个肠道噬菌体基因组。经过多步过滤，鉴定出 36 个高置信度的新 Aca 家族，是已知 12 个 Aca 家族的三倍。七个新的 Aca 家族来自人类主要肠道细菌（拟杆菌门、放线菌门和梭杆菌门）及其噬菌体，而大多数已知的 Aca 家族来自变形菌门和厚壁菌门。通过分析 Acrs 和 Acas 的操纵子共定位，揭示了它们之间复杂的关联网络。相同的 aca 基因可以与不同的 acr 基因重组，反之亦然，从而形成不同的 acr-aca 操纵子组合，这在进化过程中似乎很常见。