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鉴定印度药用植物中的植物化学物质
图 2. A) 条形图显示来自印度药用植物的对接得分最高的植物化学物质的百分比。横轴表示植物化学物质的百分比。纵轴是印度药用植物的名称。B) Heatmapper 根据 21 种药物与 SARS-COV-2 的 10 个结合位点的对接得分生成相关性（平均链接，皮尔逊距离测量）热图。左侧纵轴中的数字代表 SARS-COV-2 靶标：1：蛋白酶；2：刺突蛋白，3：NSP 10；4：NSP 12 催化位点；5：NSP 12-NSP7 界面；6：NSP 12-NSP 8 界面；7：NSP 16；8：NSP 9；9：NSP 15； 10：NSP 3。横轴代表21种药物，缩写为：磷酸氯喹（CP）；氯喹（CL）；阿比多尔（AR）；瑞德西韦（REM）；法匹拉韦（FAV）；洛匹那韦（LOP）；利托那韦（RIT）；利巴韦林（RIB）；奥司他韦（OSE）；扎那米韦（ZAN）；帕拉米韦（PER）；更昔洛韦（GAN）；甲基强的松龙（MEP）；地塞米松（DEX）；巴瑞替尼（BAR）；羟氯喹（HCL）；索非布韦（SOF）；干扰素α-2b（INA）；卡莫司他甲磺酸盐（CAM）；达芦那韦（DAR）；加利地西韦/BCX-4430（GAL）。颜色代表对接分数的z分数。 C) 21 种药物（缩写为 F1…Fn）和植物化学物质（缩写为 P1…Pn）的 8 个 ADME 概况的成对互相关图（Elucidian 距离测量）。橙色框表示图中显示药物和植物化学物质之间相关性的区域，其 ADME 概况显示标准规则的违反程度非常低。D) 比较条形图显示 21 种药物（左图）和植物化学物质（右图）的 13 个毒性概况。是：显示毒性的化合物百分比，否：未显示毒性的化合物百分比。横轴表示化合物的百分比，纵轴是从 vNN ADMET 服务器获得的各种毒性概况。
流体管理：识别隐藏流体作为目标……
Finfer S, Liu B, Taylor C, et al. Crit Care 2010;5:R185。Glassford NJ, Bellomo R. The Korean Journal of Critical Care Medicine 2016;4:276-99。
Resh Riddle - 识别圣经希伯来语Rhotic
鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。 圣经希伯来语作品也是如此。 根据某些帐户（例如 Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。圣经希伯来语作品也是如此。根据某些帐户（例如Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。
国防部唯一标识物品指南
美国政府问责局 (GAO) 恰当地描述了当今联邦政府财产管理者面临的挑战：“GAO 和其他审计人员一再发现，联邦政府缺乏完整可靠的报告库存和其他财产及设备信息，无法确定所有资产均已报告，无法核实库存的存在，也无法证实报告的库存和财产数量。这些长期存在的可见性和问责制问题是联邦政府实现财务报告和问责立法目标的主要障碍。此外，缺乏可靠的信息会削弱政府以下能力：(1) 了解其拥有的资产的数量、位置、状况和价值；(2) 保护其资产免受物理损坏、盗窃、丢失或管理不善；(3) 防止不必要的存储和维护成本或购买现有资产；(4) 确定使用这些资产的政府项目的全部成本。因此，国会、联邦机构管理者和其他决策者没有收到准确信息，无法就未来资金、涉及库存的联邦计划监督和运营准备做出明智的决定，这种风险很高”2 。此外，国会要求联邦政府财产管理者承担更大的财政责任 3 。
利用需求识别规模经济和范围经济......
多产品企业已逐渐成为工业生产的主导（Bernard 等，2010；Goldberg 等，2010）。范围经济（因生产范围而产生的成本节约）已被提出作为多产品企业存在和生产整合的一种解释（Panzar 和 Willig，1975；Teece，1980；Panzar 和 Willig，1981）。范围经济和规模经济在经验上是否与企业扩大其横向边界的决策相关？生产更多品种并在更少的工厂中整合生产是否能显著节约成本？量化规模经济和范围经济对反垄断从业者也具有实际意义。调查多产品企业合并对竞争的影响通常需要评估一系列超出威廉姆森权衡范围的（低）效率（Williamson，1968）。例如，合并的价格效应可能导致合并公司生产规模缩小，从而可能由于规模经济的损失而增加生产的边际成本。同样，如果合并公司的工厂生产合并伙伴的产品，它们的工厂可能会增加生产的品种，从而可能产生范围经济。忽略这些规模和范围效应会显著改变合并评估的结论吗？解决这些问题和其他应用问题需要一种估算规模和范围经济的方法。为此，我们提出了一种适合应用工作的估算规模和范围经济的新方法。我们首先在工厂层面建立一个多产品成本函数。该技术允许（但不强加）在工厂层面实现规模经济和范围经济，这意味着在同一工厂内生产多种产品比在单独的工厂生产它们更具成本效益。继 Baumol 等人之后。 （1982），我们表明，该成本函数可以从依赖非竞争性投入的生产技术中得出，例如管理任务或可用于同时生产多种产品的机器，从而产生范围经济。该模型允许每个公司有多个工厂、多个城市，并且运输成本使得公司将货物从工厂运送到城市的成本很高。我们的方法有两个主要优势。首先，我们表明我们可以仅使用需求方数据（即数量、价格、需求转移因素）来识别和估计多产品成本函数的所有参数。不需要有关投入、产品间投入分配或投入价格的数据。这使得我们的方法相对容易实施，因为研究人员可以访问估计需求系统所需的数据。其次，多产品成本函数可能存在维度问题，因为该函数必须指定产品 j 数量的增加如何影响边际成本
识别监测鱼的适合用途方法...
科学监测是科学建议的基本基础。除其他外，监测旨在有助于理解人为使用的影响（例如fineries），股票的健康，个人和保护和保护措施的有效性（例如，mpas）。监测对底栖鱼类和底栖鱼类社区的监测通常是基于诸如底部拖网（Tostal Trawing）之类的侵入性方法，但是在某些情况下，侵入性方法可能较少。需要越来越多的海洋保护区和风力，在这种情况下，由于保守或技术和安全原因无法部署诸如拖网等传统方法，因此支持了越来越多的侵入性监测方法。为了支持新的监测概念的发展，我们进行了文献综述，以确定已经可用的方法的限制和机会。此外，我们提出了一个目的指南，可以帮助确定用于个人目的的适当方法。我们定义了使用四个不同标准分析的八种不同方法，并列出了它们的优势和缺点。我们将本指南进一步应用于波罗的海海洋保护区的监测，这表明除了传统的底部拖网，替代性和侵入性较低的方法外，还可以针对特定的研究目的。因此，我们鼓励科学家和经理考虑替代数据收集方法，以最大程度地减少科学抽样的环境影响。但是，我们的结果还表明，大多数方法仍然需要进一步的修改，尤其是在采样设计，方法的标准化以及与既定的调查方法的可比性方面。
确定巴吞鲁日教育差异的根源
这样的干预措施非常具有成本效益。成本效益分析表明，在上述三个计划上花费的每一美元，社区通过较低的犯罪水平，较少的补救教育计划支出减少了直接收益的3至9美元，由于成年后的收入增加而增加的税收收入。16实际上，对100多项政府倡议的成本效益评估的分析，重点是改善幸福感，发现支持幼儿发展和健康的公共计划为任何政府计划提供了每美元最一致的收益。17
识别和保护部落条约的最佳实践
本报告中的建议不会对任何联邦机构施加具有法律约束力的义务。在本报告中，每个联邦机构将在建议绩效方面充当独立方。本报告无意，也不打算限制任何一方按照法律，法规或法规规定行事的权力。本报告没有或不打算创建任何权利或福利，实质性或程序性，可在法律或公平上执行，任何人都反对美国，其部门，机构或实体，其官员，雇员或代理人或任何其他人或任何其他人。每个联邦机构将在本报告的任何建议，谈判和执行方面承担自己的费用。在实施本报告时，机构的任何活动都需要适当的资金的可用性。本报告中没有任何义务任何机构支出拨款或签订任何合同，援助协议，机构间协议或履行其他财务义务。
CRISPR基础编辑应用程序识别癌症 - ...
简介RNA引导的可编程群集的出现，定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关（CAS）核酸酶已彻底改变了基因组编辑应用[1-4]。CRISPR - CAS9轻松且精确地在基因组中引入所需编辑的能力加速了遗传研究的速度。但是，引入精确的点突变在技术上仍然具有挑战性。作为包括许多癌症在内的大量疾病，是由单个核苷酸变体（SNV）引起的，即为疾病建模和药物发现安装疾病驾驶点突变的能力，或者将这些点突变逆转为治疗应用的重要性。因此，CRISPR基础编辑器的发展代表了安装点突变和纠正变化变化突变的能力的潜在解决方案[5]。CRISPR基础编辑器避免了核酸酶产生的DNA双链断裂，因此染色体改变。此外，基础编辑技术规定了对同源指导修复的需求，这依赖于添加DNA模板，并且在非分散细胞中不具备[6]。由于它有潜力引入点突变，因此基础编辑非常受欢迎，自从描述了第一个基本编辑以来，这是由发展速度所反映的。这些进步和优化对于促进包括癌症在内的许多疾病的治疗应用至关重要[7]。这篇综述讨论了在小鼠和人类细胞中的基础编辑，但基础编辑已成功地应用于植物[8，9] - 包括棉花[10]，大米[11]，大豆[12] - 斑马鱼[13，14]，Pigs [15，16]，Rats [17]，Rats [17]，Rats [17]，Rabbits [18-20]，Sheep [21，22，23]，23岁，23岁，[23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23]在这篇综述中，我们将使用不同的基础编辑试剂，用于疾病建模，治疗性应用和功能性遗传筛选的基础编辑试剂，在哺乳动物细胞中应用CRISPR基础编辑方面取得的一些进步。原理可以转化为其他研究和疾病背景，但本综述着重于DNA基础编辑应用，以引入癌症特定的基因变体。