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World File Search SystemMolloy
构建低成本访问的无单元表达系统
为低成本访问Fernando Guzman-Chavez 1构建无细胞表达系统； Anibal Arce 2; Abhinav Adhikari 3‡; Sandra Vadhin 3‡; Jose Antonio Pedroza-Garcia 4; Chiaragandini 5; Jim W，Ajioka 6；珍妮·莫洛伊（Jenny Molloy）5; Sobeida Sanchez-Nieto 4; Jeffrey D. Varner 3; Fernan Federici 2和Jim Haseloff 1*。‡ These authors contributed equally 1 Department of Plant Sciences, University of Cambridge, CB2 3EA, Cambridge, U.K. 2 ANID – Millennium Institute for Integrative Biology (iBio), FONDAP Center for Genome Regulation, Institute for Biological and Medical Engineering, Schools of Engineering, Medicine and Biological Sciences, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago 8330005,智利。3罗伯特·弗雷德里克·史密斯（Robert Frederick Smith）化学与生物分子工程学院，康奈尔大学，14853年，美国纽约州伊萨卡。4墨西哥墨西哥国家自治大学化学学院生物化学系，墨西哥市04510。
识别帕金森尼模型中的咀嚼改变
1. Politis M，Wu K，Molloy S，G Bain P，Chaudhuri KR，Piccini P. Parkinson疾病症状：患者的观点。MOV DISORD。 2010; 25（11）：1646-1651。 doi：10.1002/MDS.23135 2.Kwon M，Lee JH。 帕金森氏病和相关运动障碍中的脑咽吞咽困难。 J MOV DISORD。 2019; 12（3）：152-160。 doi：10.14802/jmd.19048 3.Cannon JR，Tapias V，Na HM，Honick AS，Drolet RE，Greenamyre JT。 帕金森氏病高度可再现的鱼酮模型。 神经元素。 2009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。 在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。 帕金森一家。 2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/6537072MOV DISORD。2010; 25（11）：1646-1651。 doi：10.1002/MDS.23135 2.Kwon M，Lee JH。 帕金森氏病和相关运动障碍中的脑咽吞咽困难。 J MOV DISORD。 2019; 12（3）：152-160。 doi：10.14802/jmd.19048 3.Cannon JR，Tapias V，Na HM，Honick AS，Drolet RE，Greenamyre JT。 帕金森氏病高度可再现的鱼酮模型。 神经元素。 2009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。 在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。 帕金森一家。 2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/65370722010; 25（11）：1646-1651。 doi：10.1002/MDS.23135 2.Kwon M，Lee JH。帕金森氏病和相关运动障碍中的脑咽吞咽困难。J MOV DISORD。 2019; 12（3）：152-160。 doi：10.14802/jmd.19048 3.Cannon JR，Tapias V，Na HM，Honick AS，Drolet RE，Greenamyre JT。 帕金森氏病高度可再现的鱼酮模型。 神经元素。 2009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。 在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。 帕金森一家。 2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/6537072J MOV DISORD。2019; 12（3）：152-160。 doi：10.14802/jmd.19048 3.Cannon JR，Tapias V，Na HM，Honick AS，Drolet RE，Greenamyre JT。 帕金森氏病高度可再现的鱼酮模型。 神经元素。 2009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。 在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。 帕金森一家。 2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/65370722019; 12（3）：152-160。 doi：10.14802/jmd.19048 3.Cannon JR，Tapias V，Na HM，Honick AS，Drolet RE，Greenamyre JT。帕金森氏病高度可再现的鱼酮模型。神经元素。2009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。 在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。 帕金森一家。 2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/65370722009; 34（2）：279-290。 doi：10.1016/j.nbd.2009.01.016 4. GOULD FDH，GROSS A，German RZ，Richardson Jr。在帕金森氏病大鼠烤面包酮模型中进食的口咽功能障碍的证据。帕金森一家。2018; 2018：6537072。 发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/65370722018; 2018：6537072。发布2018年3月11日。DOI：10.1155/2018/6537072
五种单一支付医疗保健系统的经济效应
作者感谢 Aaron Betz、Alice Burns、Yiqun Gloria Chen、Xinzhe Cheng、Carrie H. Colla、Devrim Demirel、Mark Doms、Noelia Duchovny、Justin Falk、Edward Harris、Grace Hwang、John Kitchen、Jeffrey Kling、Mark Lasky、Scott Laughery、Junghoon Lee、Kyoung Mook Lim、Jared Maeda (原 CBO 成员)、Sarah Masi、John McClelland、Eamon Molloy、Xiaotong Niu、Daria Pelech、Kerk Phillips、Joseph Rosenberg、Molly Saunders-Scott、John Seliski、Julie Topoleski、Jeffrey Werling 和 Chapin White 以及联合税收委员会的工作人员提出的有益评论和建议。此外，作者还要感谢城市研究所的 Melissa Favreault、陶森大学的 Juergen Jung 和宾大沃顿预算模型的 Felix Reichling 提出的有益评论。虽然这些专家提供了很大帮助，但他们对本文的内容不负任何责任。Rebecca Lanning 是编辑。
用于着色的算法框架
摘要：我们开发了一个用于图形着色的算法框架，该框架降低了问题以验证独立集的局部概率属性。，对于任何固定的k≥3和ε> 0，我们给出了一种最大程度∆的颜色图的随机多项式时间算法，其中每个顶点在长度k的大多数t副本中都包含在长度k的大多数t副本中，其中1≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤x的2ε1 +2ε /（log ∆）2，firs with pogirate ungimanter。这统一，概括和改进了几个值得注意的结果，包括Kim（1995）和Alon，Krivelevich和Sudakov（1999），以及Molloy（2019）和Achlioptas，Ilioopoulos和Sinclair（2019）的近期结果。由于随机的常规图，色数上的结合到渐近因子2，因此我们的工作与著名的算法屏障相吻合，以着色随机图，大大扩展了符合此屏障的图形着色算法的范围。
2020 年 11 月概念验证研究：在不同天气条件下可靠测试 CAV 传感器性能和性能下降的框架
• Michael Szczepanski，英国气象局高级业务发展经理 • Stephan Havemann 博士，英国气象局高级科学家 • Nawal Husnoo，英国气象局高级科学家 • Robert Scovell，英国气象局高级科学家 • Henry Odbert 博士，英国气象局高级科学家 • Jill Dixon，英国气象局高级科学顾问 • Jeremy Price 博士，英国气象局科学经理 • John Molloy 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家（任期至 2020 年 3 月） • Imran Mohamed 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Manoj Stanley 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Fengping Li 博士，国家物理实验室电磁技术组高级研究科学家 • Carmine Clemente 博士，高级讲师，校长研究员，思克莱德大学电子电气工程系信号与图像处理中心 审阅人 • CCAV 创新主管 David Webb
方法 - 单镜
我很高兴感谢几位学生和同事给予我的帮助。 H~l~ne Ardila、Stephen Buuerlield、Maria Carvalho、Lisa King、Ann Knapp 和 Roben Schusano 粗略地完成了翻译的许多草稿的前言部分，作为课堂项目 Jennifer Nash 和 Barbara Todd 完成了大部分初始打字工作。多年来，Marist 计算设施的工作人员也一直支持这项工作，特别是 Cecil Denney、Harry Williams 和 Karen Flowers。如果没有现任学术计算主任 Marybeth Commisso，这本书就永远不会问世。还要衷心感谢 Anne Joi'dan 用计算机生成文本和图形。三位同事通过他们的论文帮助改进了我的介绍：Peter Amato、Italo Benin 和 Leo Bostar；特别感谢 Peter 持续的、几乎每天的对话。学术副校长 Andrew Molloy 和 Marc vanderHeyden 为成功的休假申请提供了支持。还要感谢 Peter 的 Tom Derdak 和 Christine Marra Lang Publishing 使本书诞生。最后，我要衷心感谢 Edgar Morin 的宝贵友谊。Traduaor traduor。我们开始这项工作时的一个鸡尾酒短语，现在已成为现实。作品的丰富性使其无法翻译成其他语言甚至其他媒体。尽管如此，这项任务必须完成，并且没有遗憾。英语公众现在可以阅读 Edgar Morin 方法的第一卷，并成为
发展性认知神经科学
脑电图（EEG）是一种可直接测量大脑活动的相对低成本和非侵入性方法，非常适合捕获整个寿命的实时神经信息。eeg一直是发现基本发展现象的核心（例如，Cellier等，2021； Marshall等，2002； Uhlhaas等，2010），并具有进一步发展儿童发展研究的进一步发展研究的潜力。作为一种发育神经科学工具，脑电图的力量在于用于从原始脑电图中提取有意义信息的分析方法。然而，提高的分析复杂性创造了实质性的知识障碍，这些知识障碍必须在该领域广泛使用这些方法之前必须克服。发育认知神经科学中的这个特刊介绍了一系列论文（随附的教程），重点是脑电图分析方法，这些方法尚未被发展科学家广泛采用。针对新手和经验丰富的研究人员，本期的所有文章不仅解释了每种方法所涉及的理论和概念步骤，而且每篇文章都伴随着逐步的教程，公开可用的代码和示例数据。与其他群体的类似Ini Tiatives一致（Clayson等，2022; Kujawa and Brooker，2022; Weisz and Keil，2022）以及更广泛的开放科学运动（Foster and Deardorff，2017; Markiewicz et al。加快在发展认知神经科学领域的发现速度。
早期教育策略提案
• 到小学开始时，生活在最贫困地区的澳大利亚儿童的发展脆弱性是最富裕地区儿童的三倍（18.5% 对 6.5%）。成年后，他们患两种或两种以上慢性疾病的可能性高出 60%，并且会提前 6-10 年死亡（AEDC，2021 年）。 • 儿童的健康、福祉和发展受到他们出生、生活、学习和成长的复杂环境的影响。这些环境在社会中分布不均，这意味着许多儿童处于不利地位，影响了他们成长的机会。见图 1（Goldfeld 等人，2018 年；Moore，2017 年；O'Conner 等人，2019 年）。 • 许多澳大利亚儿童及其家庭在获得负担得起、包容、高质量的医疗和社会护理、早期教育和护理以及学校教育方面面临障碍（Beatson 等人，2022 年）。 • 存在一些解决方案，如果将这些解决方案结合起来，可以改变儿童成长的条件并改善儿童发展结果（Honisett 等人，2022 年；Molloy 等人，2019 年）。早期是投资预防和早期干预最有效且最具成本效益的时期（Heckman，2023 年；O'Conner 等人，2019 年；Strong Foundations 合作，2019 年）。当每个孩子都能充分发挥自己的潜力并茁壮成长时，我们就能为每个人创造更健康、更有活力、更繁荣的社区。鉴于上述情况，我们欢迎制定一项总体国家早期战略，“以确保所有儿童，无论生活在哪里，都能享有同等的学习、发展和成长的机会。”我们支持讨论文件的主要考虑因素：联邦政府的重点、打破孤岛的重点、与其他联邦政府战略的关系、联邦政府如何在早期阶段与更广泛的支持联系起来、国际义务、基于优势、以儿童和家庭为中心、原住民、尊重多样性和包容性以及数据。我们的意见书考虑了：
APE基因组的完整测序
第二，Solar 2，Antipov 2，11，Riley J. Mangan 12，13，14，头盔3，Gracela Mofort 15，16，Laura Carrel 23，Agnes P. Chan 24，Juyun Crawford 19，26，26，26，26，27，Gage H. Gage H. Garcia H. Garcia Gabrielle A. Alexandra P. Lewis 1，Juan F. I.25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。