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自然界中端粒相关序列的分布
关于端粒区的结构，一个共同的主题正在出现。染色体末端带有多个串联重复的简单卫星状 DNA（2）。除了染色体末端的简单序列外，端粒附近的区域通常还带有长段中间重复 DNA（1、10、13、15、18、24）。在酿酒酵母中，染色体以 200 到 600 个碱基对的不规则序列 C1_3A 结束（17、23；图 1）。此外，在 DNA 末端附近发现了两个中间重复元素，称为 X 和 Y'（8、9）。Y' 是一个高度保守的元素，长度为 6.7 千碱基（kb）（8、9）。 X 是一种比 Y' 保守性更低的元件，大小范围为 0.3 至 3.75 kb，位于 Y' 的着丝粒附近（8, 9）。C1_3A 重复序列的内部序列以及 DNA 复制的推定起点（自主复制序列）与 X 和 Y' 相关（7, 21）。这些特性与端粒相关序列在复制、重组或端粒区域修复中发挥作用相一致。已经开发出凝胶系统，可以分离完整的酵母染色体 DNA 分子（4, 16）。已记录了菌株 YNN281、A364a、DCO4 和 AB972（5）中每条染色体在一个系统（正交场交替凝胶电泳 [OFAGE]）中的行为。通过改良的凝胶插入法 (16) (5) 从这些菌株中制备 DNA，并进行 OFAGE 处理。将 DNA 转移到硝酸纤维素上并与 X 和 Y' 特异性探针杂交 (20)（图 2）。通过琼脂糖凝胶分离 1.7 kb NcoI 片段，从 YRp12O (9) 制备 X 特异性探针。通过分离 1.7 kb BglII 片段，从 YRpl31b (9) 制备 Y' 特异性探针，该片段被亚克隆到 BamHI 消化的 M13 mpl8 中。从 pYtl03 (17) 切下 125 碱基对 HaeIII-MnlI 片段，其中包含 82 碱基对 C1_3A 重复序列。杂交探针来自据报道不含 C1_3A 重复序列的 X 和 Y' 区域。这一点已通过以下事实得到证实：源自 pYtl03 的真正的 C1_3A DNA 既不与 X 也不与 Y' 探针杂交。为探针选择的 X 区域在不同的 X 元素中是保守的 (8, 9)。表 1 中显示的数据是从 17 种不同的凝胶中汇编而来的，这些凝胶的切换间隔范围为 20 到 80 秒。每个菌株的 X 和 Y' 分布模式不同（图 2 和 3）。每个菌株中至少有三条最小染色体中有一条不与 Y' 探针杂交，在三个菌株中，五条最小染色体中的两条不与 Y' 探针杂交
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gov.uk（www.gov.uk）（www.gov.uk）（NPPF）需要极大的重视来保护和增强良好自然美景（已知为国家景观），国家公园以及在整个范围和规模范围内的良好自然美景（已知称为国家景观）内的景观和风景优美。第183段需要表现出特殊情况，以证明指定景观中的重大发展是合理的，并规定了在考虑相关发展建议时应应用的标准。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。 这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。
附件A - 自然英格兰一般建议
段落需要极大的重视，以保护和增强良好的自然美景（称为国家景观），国家公园以及广阔的景观和风景优美，并指出所有这些领域内的规模和发展程度应受到限制。第183段需要表现出特殊情况，以证明指定景观中的重大发展是合理的，并规定了在考虑相关发展建议时应应用的标准。《升级UP和Receneration Act》第245条2023授予相关当局（包括地方规划部门）的义务，以寻求进一步促进国家公园的法定目的，英格兰的Broads或杰出自然美景领域，以行使其职能。 这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。《升级UP和Receneration Act》第245条2023授予相关当局（包括地方规划部门）的义务，以寻求进一步促进国家公园的法定目的，英格兰的Broads或杰出自然美景领域，以行使其职能。这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。
附件A - 自然英格兰一般建议
gov.uk（www.gov.uk）（www.gov.uk）（NPPF）需要很大的重量来保护和增强良好自然美容（已知为国家景观），国家公园以及在整个范围内的范围和规模范围内的景观和风景美感，并在各个领域中受到限制和规模的发展。第190段需要表现出特殊情况，以证明指定景观中的重大发展是合理的，并规定了在考虑相关发展建议时应应用的标准。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。 这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。
Adhunik Power＆Natural Resources Ltd（APNR）
从2013-14财年到2019-20财年的固定成本恢复（以防万一可以从完全合同的容量中收回，即188.85 MW）
2022-市场状况
3参见，例如，夏威夷电气，综合电网计划报告，第260页（2023年5月），https：//hawaiipowered.com/igpreport/igp-report_final.pdf（“必要时，我们在现有的基于化石燃料的机器人的最低载荷和循环装置中经营现有的化石燃料生成式车队，而不是他们设计的。随着未来几年内越来越多的可再生项目集成，生成的单位，尤其是蒸汽生成单元将处于越来越多的可变操作下。例如，运营50至75岁的O’Ahu车队，随着负载升起，负载较低和离线骑行的增加，加速了衰老过程，这导致并将继续导致强迫中断和/或每天的企业容量的增加。。。这些可靠性风险必须紧急解决 - 这是实现国家脱碳和可再生能源目标的基础。”）。
文章利用计算机靶标预测寻找熟悉天然产物的新分子靶标
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克，奥地利； F.Mayr@uibk.ac.at (FM)； Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州)； birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS)； hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢，亥姆霍兹中心慕尼黑，Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg，德国； gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de（总经理）； adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系，Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald，德国；ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG)；jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科，Freiburgstrasse 15, 3010 Bern，瑞士；patrirodcas@gmail.com (PRC)； amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系，Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼，瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部，Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔，瑞士；silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI)；alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS)，药物设计和优化系，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国； rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学，制药和药物化学，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国 9 海德堡大学，药学和分子生物技术研究所 (IPMB)，药物化学，Im Neuenheimer Feld 364，69120 海德堡，德国；christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心，Via Mach 1，38010 San Michele all'Adige，意大利；stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系，Philosophenweg 14，07743 耶拿，德国； oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校，慕尼黑工业大学，Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，8 Medical Drive, Singapore 117597，新加坡 14 药学研究所，萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系，Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所，因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，因斯布鲁克大学，Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者：daniela.schuster@pmu.ac.at；电话：+43-699-14420025
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。