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通过定量和分子标记物在格里亚·奥特瓦（Grewia optiva）中的遗传差异研究
通过使用RAPD（随机扩增的多态性DNA）和ISSR（简单序列重复序列重复序列）进行了10种不同的Grewia optiva家族之间的多样性分析。Grewia Optiva家族是由从喜马al邦（印度）的各个地区收集的种子养育的，并根据形态学参数选择。分别使用15个RAPD和20个ISSR引物和9个RAPD和12个ISSR引物显示放大。9个RAPD引物显示出68.96％的多态性，12个ISSR引物显示出71.25％的多态性。使用NTSYSPC Ver.2.02H的Sahn模块生成相似性矩阵和树状图。jaccard的相似性矩阵显示了与RAPD引物之间的“ SO-7”和“ SO-3”之间的最大相似性系数为0.88。对于ISSR，系数值范围为0.52至0.80。树状图在更大程度上也揭示了相似的结果，在Grewia Optiva收集的10个家族中发现的最大相似性在“ SO-7”和“ SO-3”的RAPD引物之间为88％，与ISSR的“ SO-7”和“ SO-3”之间的“ SO-7”和80％。RAPD和ISSR在10种不同基因型的Grewia optiva中有效揭示了多态性。根据地理分布和遗传构造，RAPD和ISSR的基于UPGMA的树状图证实了不同基因型将不同的基因型放置在不同的簇和子集群中。Family SH-7与RAPD和ISSR研究所揭示的那样发出了Outliner。
航空航天领域不确定性下的生产计划...
版权所有 © 2021 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：如今，制造公司，尤其是航空制造公司，必须在新产品、灵活性和性能方面处于技术前沿。事实上，对于任何希望在市场上保持竞争力的公司来说，关键指标物流是：OTD（准时交货=客户服务率）。本文回顾了过去十年来一些现有的关于生产计划、不确定性的文献综述以及针对以下不确定性下生产计划的一些解决方法。本文的目的是为读者提供一个关于不确定性下生产计划问题的起点，以及一些通过文献存在的优化方法。
现代宗教：将神圣重新定位到自我和数字（国际宗教与社会研究，12）
本书是我们与 Karen Pärna（马斯特里赫特大学）在 2005 年 7 月于萨格勒布举行的第 28 届 ISSR/SISR 会议上共同组织的五场以“现代宗教”为主题的会议的成果。因此，我们首先要感谢 Karen Pärna 与我们一起组织这些富有成果的会议。本书中的其他几篇论文已在会议后入选，其中包括两篇重印文章。我们感谢 Wiley/Blackwell 允许转载 Kelly Besecke 的《看见无形的宗教：宗教作为关于超然意义的社会对话》（首次发表于 2005 年《社会学理论》23 (2): 179-196），感谢 Taylor & Francis 允许转载我们的文章《超越精神超市：新时代精神的社会和公共意义》（首次发表于 2006 年《当代宗教杂志》21 (2): 201-222）。最后，我们感谢 Jamila Belabas 完成了手稿的大部分最终编辑工作。
现代宗教：将神圣重新定位到自我和数字（国际宗教与社会研究，12）
本书是 2005 年 7 月在萨格勒布举行的第 28 届 ISSR/SISR 会议上，我们与马斯特里赫特大学的 Karen Pärna 共同组织的五场以“现代宗教”为主题的会议的成果。因此，我们首先要感谢 Karen Pärna 与我们一起组织这些富有成果的会议。本书中的其他几篇论文已在会议结束后入选，其中包括两篇重印文章。我们感谢 Wiley/Blackwell 允许转载 Kelly Besecke 的《看见无形的宗教：宗教作为关于超然意义的社会对话》（首次发表于 2005 年《社会学理论》23 (2): 179-196），以及 Taylor & Francis 允许转载我们的文章《超越精神超市：新时代精神的社会和公共意义》（首次发表于 2006 年《当代宗教杂志》21 (2): 201-222）。最后，我们感谢 Jamila Belabas 完成了手稿的大部分最终编辑工作。
阐明...
摘要藜麦（Chenopodium Quinoa willd。）是一种伪谷物，因为其营养状况，用作超级食品。这项研究的重点是36种藜麦基因型的形态和分子表征，旨在评估其遗传多样性和繁殖潜力。选择了十个定性特征进行形态学分析，揭示了诸如Spikelet颜色，叶长度和植物高度等性状的显着变化。方差分析表明，大多数定量性状，包括花至50％开花和种子产量，在基因型之间显示出显着差异，表明遗传变异性很大。高遗传力和遗传进步，这表明遗传改善的强大潜力。基因型性能突出了基因型ACQS1，EC 896115，IGKVC-12，ACQS8，EC 896208和EC 896219中的出色特征，用于叶片长度，节间的数量，叶片的数量，叶片宽度，叶片宽度，叶柄长度，叶柄长度，植物长度，植物高度，植物高度，繁殖时间和花序数量。基因型EC 896065，EC 896213，EC 896201，SHQ4，SHQ5，ACQS1，ACQS1，ACQS2，ACQS3和EC 896218表现出更高的种子重量，而EC 896109，ACQS3，ACQS1，ACQS1和EC 896219显示出更高的收益率。High genotypic and phenotypic coefficient of variation (GCV and PCV) were recorded for leaf length (31.22, 34.71), leaf width (43.64, 44.91), number of internodes (40.47, 40.59), petiole length (35.46, 36.04), plant height (33.35, 54.47), length of inflorescence (36.41, 36.99）和种子产量（33.58，34.53）。关键字：聚类分析，遗传进步，遗传力，ISSR，藜麦，变体。的遗传力对于节间的数量最高（99.38％），并且在诸如叶片长度（57.86％）和种子产量（67.28％）等性状中观察到了显着的遗传进步。种子重量显示出最高的正直接效应（0.701），其次是每植物的花序数量（0.700），而天数为50％开花（-0.768）显示出最高的负面直接效应。使用16个ISSR标记的分子多样性分析显示，多态性率为56.1％，标志物之间存在显着的等位基因变化。 多态性信息内容（PIC）值在0.274到0.797之间，表明标记信息的水平不同。 聚类分析将基因型分为两个主要簇，证明了研究的基因型之间的遗传多样性。 探索关键特征的遗传基础并进行进一步的分子表征可以为藜麦的遗传结构提供更深入的见解。 此外，结合更先进的基因组工具并扩展基因型池可以促进高产物，弹性藜麦品种的发展。使用16个ISSR标记的分子多样性分析显示，多态性率为56.1％，标志物之间存在显着的等位基因变化。多态性信息内容（PIC）值在0.274到0.797之间，表明标记信息的水平不同。聚类分析将基因型分为两个主要簇，证明了研究的基因型之间的遗传多样性。探索关键特征的遗传基础并进行进一步的分子表征可以为藜麦的遗传结构提供更深入的见解。此外，结合更先进的基因组工具并扩展基因型池可以促进高产物，弹性藜麦品种的发展。
评论论文植物遗传多样性的评估...
发展中国家粮食不安全的主要原因是全球人口增长、气候变化和可耕地面积减少。因此，植物遗传多样性作为研究课题的重要性被普遍认为是重要的。分子遗传学领域的一个重大进步包括利用分子标记来探索和鉴定植物遗传多样性。分子标记现在经常用于植物育种研究，从鉴定决定所需性状的基因到管理不同的回交育种策略。它们为解决农业基因组学中提到的挑战提供了实用的解决方案。在这篇综述文章中，我们全面回顾了植物遗传多样性的来源。本综述还描述并强调了 DNA 标记 AFLP、ASAP、ASO、CAPS、CAS、细胞质基因组衍生 DNA 标记、DGGE、EST、ISSR、SSR、RAPD、RBIP 和 SNP 的应用，这些标记可用作鉴定植物遗传多样性的可靠而有效的工具。关键词：遗传多样性、植物、DNA、分子标记
辅助医学
认证免责声明：梅萨社区学院护理教育计划已由盟军健康教育计划（CAAHEP）的认证委员会（CAAHEP）颁布了初步认证。此认证是有效的09/15/2017。CAAHEP / COAEMSP认可的计划＃600752＆亚利桑那州卫生服务部创伤和紧急医疗服务局ALS培训计划证书持有人＃450311。MESA社区学院护理教育计划已成功完成了最初的自我研究报告（ISSR）和计划现场访问过程，以获得盟军健康教育计划认证委员会（CAAHEP）的初步认证。最初的认证包括对紧急医疗服务教育计划认证委员会（COAEMSP）对该计划进行严格评估，后者随后向Caahep报告了他们的发现和建议。与健康相关学科的认证对公众发挥了非常重要的作用；除了认证和许可外，认证有助于确保医疗保健人员准备充分和合格
计算生物学在口腔科学中的作用
版权所有 © 2024 ISSR 期刊。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可协议发布，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的引用。摘要：DNA序列吸烟、咀嚼槟榔叶和饮酒是亚洲口腔癌的主要原因。戒烟困难，加上患者的经济状况，导致无法及早诊断，从而导致死亡率上升。如今，分子科学、计算生物学和其他领域取得了重大进展，但我们仍然无法确定口腔癌（也称为鳞状细胞癌 (OSCC)）的病因。早期发现可以提高存活率，因此，每年体检的教育至关重要。基因组（DNA序列）的计算分析可以帮助患者进行有针对性的细胞治疗，并有望治愈。在本文中，我们将研究用于检测 OSCC 的计算工具和各种分析。分析包括检测细胞异常以及其他可能最终导致癌细胞发生的分子反应。之后，我们研究各种计算工具或技术，包括局部和全局序列比对、蛋白质结构、基因和功能结构分析，以帮助医务人员发现癌症，进而有助于口腔癌的治疗、预后，并有望最终治愈。
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。