摘要:CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统,最近也被用于核酸检测,有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里,多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明,DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换,从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明,Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中,REC 叶起着关键作用。因此,REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是,REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器,类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要,从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素,我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言,我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解,并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
这项研究旨在分析从Aculeata,Syagrus Cearensis和Attalea Speciosa果实中提取的固定油的化学成分,此外还评估了它们在打击抗性微生物(例如Escherichia coli and Escherichia coli and Chapherococcus aureus)中的功效。成熟的果实是在巴巴哈,卡拉(Ceara)区域收集的,并通过气相色谱法和质谱法(GC/MS)分析提取的油,以鉴定存在的化合物。使用96孔板中的微稀释法测试了抗菌活性,评估了不同浓度的油脂抑制细菌生长。对Aculeata,Attalea Speciosa和Syagrus cearensis的固定油的色谱分析显示,饱和脂肪酸的占主导地位,lauric Acid是最丰富的(41.71%至47.21%)。油酸和肉豆蔻酸也很重要,而硬脂酸和亚油酸的含量较小。Attalea Speciosa显示出40.17%对大肠杆菌的抑制作用,40.77%对金黄色葡萄球菌(1000μg/ml)的抑制作用。accocomia aculeata抑制了金黄色葡萄球菌的44.76%(1000μg/ml),而塞格鲁斯·塞拉西斯(Syagrus cearensis)对大肠杆菌具有中等活性。
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs(栅极 - 源极电压) 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
帕尔默学院在艺术方面有着悠久的传统,其杰出校友和前任教育家塑造了学院的传统。此次翻新旨在重振这一传统,为艺术表达和合作提供最先进的设施。我们靠近美术中心、派克峰中心和科顿伍德艺术中心等主要文化中心,将为学生提供丰富的体验和伙伴关系,进一步将他们的创意追求与蓬勃发展的市中心艺术社区联系起来。
资格:患者必须具有: 局部晚期、局部复发或转移性结直肠腺癌,无法通过手术或放疗治愈,以及阑尾和小肠腺癌,并且 在晚期环境中未接受过化疗,或 在切除单个转移瘤后接受过假辅助治疗,或 接受过以伊立替康为基础的联合化疗,或 如果是 MMR 缺陷型转移性结直肠腺癌,则接受过 UGIAVPEM 或 UGIAVPEM6 免疫治疗,或 由于虚弱而接受过单药卡培他滨或氟尿嘧啶一线治疗,但现在身体状况足以接受联合化疗,或 在单药卡培他滨或氟尿嘧啶一线治疗上出现进展,需要升级治疗/联合化疗患者应具有: ECOG 体能状态小于或等于 2 足够的骨髓储备、肾脏和肝脏功能排除:患者不得有: 先天性长 QT 综合征注意事项:
摄政厅 蓝色厅 外交官宴会厅 汉普顿宴会厅 帕拉第奥宴会厅 帝国宴会厅 蓝色厅 迎宾厅 国会 A 和 B
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摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。