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杂种潜力和咖啡阿拉伯咖啡的能力
在咖啡阿拉伯咖啡中使用杂种活力或杂种。培养逐渐在全球范围内广泛探索，因为研究已经发展为理解这种现象以及营养繁殖技术或男性疾病，从而使其可行。此外，采用这项技术的咖啡生产商不断增加。因此，我们研究了杂种的存在和幅度，并估算了父母在双方杂交中的结合能力。该实验是在2019年安装的，使用带有三个复制的随机块设计，其实验图由六种植物组成。实验处理由90种杂种和34条父母线组成，其中根据前三个收获的累积结果评估了每公顷加工咖啡的谷物产量。在124种处理之间观察到了显着差异，最佳杂种的平均累积生产率值超过了四个最常用的商业品种中的杂种，每公顷超过74袋咖啡。平均收益率平均杂种为64.2％，从-26.1到184.4不等。一般组合能力（GCA）和特定组合能力（SCA）具有统计学意义，表现最佳的线被确定为潜在的父母是“Acauãnovo”，“ IAC 125 RN”，“ MGS Liberdade”，“ MGS Liberdade”，“Catiguámg2”，以及“ Sarchimor MG 88440”。有希望用于商业剥削的混合动力车相对于最佳商业标准品种的生产优势，具有30％的生产优势，从而增强了这项技术对阿拉比卡菌的耕种未来的潜力。
使用牛津纳米孔测序的放大DNA异质性评估应用于细胞无细胞表达模板
摘要在这项工作中，将牛津纳米孔测序作为量化放大DNA异质性的可访问方法。此方法可以快速量化缺失，插入和取代，每个突变误差的概率及其在复制序列中的位置。放大技术测试的是传统的聚合酶链反应（PCR），具有不同水平的聚合酶保真度（OnETAQ，phusion和Q5），以及滚动圆扩增（RCA）和PHI29聚合酶。还评估了使用细菌扩增的质粒扩增。通过分析每个样本中大量序列中误差的分布，我们检查了每个样本中的异质性和误差模式。该分析表明，Q5和渗流聚合酶表现出在扩增的DNA中观察到的最低错误率。作为二级验证，我们分析了使用细胞游离表达与放大DNA合成的SFGFP荧光蛋白的发射光谱。易易受错误的聚合酶链反应证实了报道蛋白发射光谱峰宽度与DNA误差率的依赖性。所提出的纳米孔测序方法是量化其他基因扩增技术准确性的路线图，从而使它们被发现，从而实现了所需蛋白质的更无均匀的细胞表达。
跨肿瘤类型的ROR1蛋白表达的异质概况
1美国德克萨斯州安德森癌症中心的转化分子病理学系，美国德克萨斯州77030，美国； enbarrientos@mdanderson.org（e.b.t.）; rnlazcano@mdanderson.org（r.l.）2美国德克萨斯州安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦市的安德森癌症中心研究癌症系； kwevans@mdanderson.org（K.E。）; yqrizvi@mdanderson.org（y.r。）; aakcakanat@mdanderson.org（a.a.）; fmeric@mdanderson.org（f.m.-b。）3 Boehringer Ingelheim RCV，奥地利维也纳1121； francesca.trapani@boehringer-igheim.com（f.t。）4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。
使用基于模型的森林的观察数据的异质治疗效应估计
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣，最值得一提的是医学和经济学。到目前为止，当代研究主要集中在连续和二元响应上，在传统上，即使在某些模型误差下，也可以通过线性模型估算异质的治疗效果，从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存，计数或顺序结果的模型需要更严格的假设，以可靠地估计治疗效果。最重要的是，非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应，但仅用于随机试验。在本文中，我们建议对基于模型的森林进行修改，以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中，我们评估了最初由Robinson（1988，Conemenice）提出的正交策略，该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现，该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展，证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
异性态性男性目光：柏林酷儿Instagram用户的性内容中的经历
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。
EXA2PRO：异质计算系统上高发展生产率的框架
摘要 - 预计即将进行的Exascale计算系统将是一个主要挑战。需要将这些系统的复杂性隐藏在应用程序开发人员中，以提高可编程性。EXA2PRO编程框架旨在提高针对目标异质计算系统的应用程序的生产率。它基于封装低级平台特定优化的高级编程模型和抽象，并且由处理异质节点上的应用程序部署的运行时支持。它支持多种平台和加速器（CPU，GPU，基于FPGA的数据流引擎），从而使开发人员能够充分利用异质的计算系统，从而使更多的HPC应用程序可以达到Exascale Computing。使用来自不同域的四个HPC应用程序评估EXA2PRO框架。通过应用EXA2PRO框架，对应用程序进行了自动部署和评估，并在各种计算体系结构上进行了评估，使开发人员能够在加速器上获得性能结果，测试MPI群集上的可伸缩性，并有效地研究每个应用程序可以从该程度上使用不同类型的硬件重复源。
Photoferroelelectric全van-der-Waals异质结构用于多模神经型铁电晶体管
摘要：铁电范德华（VDW）异质结构的接口驱动效应为搜索替代设备体系结构提供了新的机会，以克服von Neumann瓶颈。但是，它们的实施仍处于起步阶段，主要是通过电气控制。在寻求新型神经形态体系结构时，制定其他光学和多态控制的策略是最大的兴趣。在这里，我们证明了铁电场效应晶体管（FEFET）的铁电偏振状态的电和光学控制。完全由Res 2/hbn/cuinp 2 S 6 VDW材料制成的FeFets达到的ON/OFF比率超过10 7，磁滞存储器窗口最大为7 V宽，多个寿命超过10 3 s。此外，Cuinp 2 S 6（CIPS）层的铁电偏振可以通过光激发VDW异质结构来控制。我们进行了波长依赖性研究，该研究允许在极化的光学控制中识别两种机制：带对波段光载体在2D半导体RES 2中生成2D半导体电压，并进入2D Ferroectric CIPS。最后，通过在三种不同的突触模式下操作FEFET来证明异突触可塑性：电刺激，光学刺激和光学辅助突触。模拟关键的突触功能，包括电气长期可塑性，光电可塑性，光学增强和峰值速率依赖性可塑性。模拟的人工神经网络表现出非常出色的精度水平，即接近理想模型突触的91％。这些结果为未来对光面性VDW系统的研究提供了新的背景，并将铁电VDW异质结构放在下一个神经形态计算体系结构的路线图上。关键字：神经形态计算，突触，光电子，铁电，二维材料■简介
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。