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全基因组分析揭示了非...的贡献。
摘要背景：逆转录转座子被认为是孟德尔遗传病的病因，但它们在自闭症谱系障碍 (ASD) 中的作用尚未系统地定义，因为只有从全基因组测序 (WGS) 数据中才能以足够的灵敏度调用它们，并且最近才有足够大的队列进行此项分析。结果：我们通过建立可扩展的计算流程来检测逆转录转座子插入，分析了来自 Simons Simplex Collection 的 2288 个 ASD 家族的 WGS 数据。我们报告了 86,154 个多态性逆转录转座子插入（其中 > 60% 以前未报告）和 158 个新生逆转录转座事件。ASD 个体和未受影响的兄弟姐妹之间新生事件的总体负担相似，Alu、L1 和 SVA 分别每 29、117 和 206 个出生发生 1 个新生插入，总共每 21 个出生发生 1 个新生插入。然而，ASD 病例显示 ASD 基因中 L1 从头插入比预期更多。此外，我们仅在 ASD 个体中观察到功能丧失不耐受基因中的外显子插入，包括 CSDE1 中可能致病的外显子插入。结论：这些发现表明内含子和外显子逆转录转座子插入对 ASD 的影响不大但很重要，表明了 WGS 对其分析的重要性，并强调了特定生物信息学工具对高通量检测逆转录转座子插入的实用性。关键词：转座因子、逆转录转座子、自闭症谱系障碍、从头插入、多态性插入、从头率、Alu、SVA、LINE-1、神经生物学
协议 - 微生物学水平测试
测试项目中使用的微生物的培养物储存在瑞典食品局（SLV）的收藏中的-70°C下。所有菌株均通过特定的SLV数字识别。菌株要么是从食物或水样中隔离的，要么是从既定的培养物中购买的。细菌菌株的内部特征是API系统或其他手段在外部文化藏品中，例如ATCC（美国类型文化收藏），CCUG（哥德堡文化收集大学）CBS-KNAW（Centralbureau vor vor schimmelcultures），SVA（瑞典兽医机构）和FOHM（瑞典公共卫生机构）。
Rohit Mauria BS； Randall Hlubek MD
患者在我们机构进行了回顾性确定。纳入标准：冠状Cobb> 20°，矢状垂直轴（SVA）> 5 cm，骨盆倾斜（PT）> 25°或胸腔后脑（TK）> 60°，并完成前瞻性收集的跌倒风险问卷。排除标准：无法行走，神经退行性疾病，脊髓损伤或中风。使用经过验证的Morse秋季量表（MFS）确定跌倒风险。人口统计学，射线照相和健康相关的生活质量（HRQOL）措施，例如Oswestry残疾指数（ODI）和脊柱侧弯研究协会（SRS-22）。单变量和逻辑回归分析用于评估跌落的独立预测指标。
SystemC 中的时间断言
在本文中，我们提出了 SystemC 语言中的时序断言。时序断言旨在用于对具有指定延迟的设计属性进行高级验证。这些断言看起来类似于时序 SystemVerilog 断言 (SVA)。每个时序断言都有前置条件表达式、时间参数、后置条件表达式和断言评估时的事件。每次发生事件时，如果前置条件在过去某个时间点为真（由时间参数指定），则检查后置条件是否为真。如果前置条件为真，但后置条件为假，则违反断言并报告错误。断言事件通常是时钟正沿、负沿或两个沿，因此我们可以在断言评估时考虑一个周期。时间参数用此类周期（发生的事件）的确切数量或范围表示。
针对 MPSoC 硬件的统一 UVM 方法/...
摘要 — 在过去的几年中，多处理器片上系统 (MPSoC) 设计的复杂性急剧增加。这使得产品验证非常具有挑战性和欺骗性。为了应对设计复杂性，与系统 Verilog 断言 (SVA) 相关的通用验证方法 (UVM) 被广泛用于构建揭示设计问题的强大验证环境。这项工作引入了一种以两种模式验证 SoC 设计块的新方法：存根模式，其中服务于被测设计 (DUT) 的所有块都作为 UVM 主动和被动代理实现；物理硬件模式，其中所有块都与固件驱动程序一起物理运行。在实施所提出的验证方法时，研究了一个完整的 SoC 系统，包括：处理器、控制器和加密引擎。功能检查和覆盖率收集分别通过 UVM 记分板和订阅者执行。所提出的方法提供了在仿真阶段同时验证硬件和固件的能力。
贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
化学设施反恐标准 (CFATS) 计划
• 如果未依法从 CFATS 中排除，1 请阅读附录 A COI 列表：cisa.gov/publication/cfats-coi-list。 • 如果设施拥有等于或高于 STQ 和浓度的 COI，请通过化学品安全评估工具 (CSAT) 提交 Top-Screen：cisa.gov/csat-top-screen。o 要访问 CSAT，设施指定的人员需要完成化学恐怖主义弱点信息 (CVI) 授权用户培训：cisa.gov/cvi-authorized-user-training。o 设施指定的已获得唯一 CVI 授权用户编号的人员需要在 CSAT 中注册该设施才能访问 Top-Screen 调查：csat-registration.dhs.gov。• 登录 CSAT 提交 Top-Screen：csat.dhs.gov/industry。• CISA 使用基于风险的方法审查 Top-Screen。如果设施符合以下情况，则会通知其： o 被确定为高风险并被分配到 1、2、3 或 4 级，其中 1 级风险最高。 o 被确定为非高风险，因此不受 CFATS 约束。• 高风险分级设施必须提交符合基于风险的绩效标准 (RBPS) 的安全漏洞评估 (SVA) 和场地安全计划 (SSP) — 或替代安全计划 (ASP)：cisa.gov/csat-site-security-plan。 o 18 个 RBPS 解决了周边安全、访问控制、人员安全和网络安全等安全问题：cisa.gov/risk-based-performance-standards。 o 设施的安全计划根据其等级、风险和独特情况量身定制。 • CISA 化学安全检查员在批准 SSP 或 ASP 之前在设施进行授权检查：cisa.gov/cfats-covered-chemical-facilities。o 计划获得批准后，检查员会定期进行合规性检查，以验证设施是否实施了商定的安全措施。
通过先进的处理方法解决 P3HT:Y 系列的可混合性问题，实现可调聚合
聚合物和小分子混合薄膜在有机电子器件，尤其是有机太阳能电池中具有极高的应用价值。普通 P3HT 和最先进的 Y 系列非富勒烯受体 (NFAs) 的混合物具有很高的可混溶性，可以抑制相分离和聚集，从而抑制电荷分离和传输。在最近的一项研究中，引入了电流诱导掺杂 (CID)，这是一种精确控制溶液中聚 (3-己基噻吩) (P3HT) 聚集的方法。本文使用溶液中高度有序的预聚集来控制纯膜和与 Y12 (BTP-4F-12) 的混合物中的 P3HT 聚集。这使得 P3HT 有机场效应晶体管 (OFET) 器件中的空穴迁移率提高了 25 倍，并且在 Y12 存在下 P3HT 聚集体质量可以在大范围内可调。同时，特别是 Y12 长程有序性因 P3HT 聚集性的增加而受到严重抑制。然而，溶剂蒸汽退火 (SVA) 可导致 Y12 有序性极高，Y12 晶体取向发生变化，P3HT 聚集性进一步改善。因此，仅通过改变加工参数而不改变材料系统的组成，就可以在最终薄膜中获得两种材料不同程度的聚集。
水禽中嵌合葡萄球菌金黄色葡萄球菌的分子表征
1莱布尼兹光子技术研究所（IPHT），莱布尼兹感染研究中心（LPI），07745德国耶拿，德国2号耶拿2感染遗传学研究校园，07743德国耶拿，德国耶拿，3 Hygiene, 1220 Vienna, Austria 5 Institute of Microbiology and Epizootics, Centre for Infection, Medicine School of Veterinary Medicine, Freie Universität Berlin, 14163 Berlin, Germany 6 Veterinary Centre for Resistance Research (TZR), School of Veterinary Medicine, Freie Universität Berlin, 14163 Berlin, Germany 7 Institute of Microbiology, University of Veterinary Medicine, 1210奥地利维也纳； igor.loncaric@vetmeduni.ac.at 8 Poultry Clinics and Laboratory Pöppel, 33129 Delbrück, Germany 9 Department of Pathology and Wildlife Disease, National Veterinary Institute (SVA), 75189 Uppsala, Sweden 10 Department of Biomedical Sciences and Veterinary Public Health, Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), 75007 Uppsala，瑞典11细菌感染和人畜共患病研究所，弗里德里希·洛夫勒·伊斯蒂特（Friedrich-Loeffler-Institut）（联邦动物健康研究所），07743德国耶拿，德国12个物理化学研究所，弗里德里希·史基勒大学，弗里德里希·史基勒大学，德国jena，07743 jena，jena，jena，jena jena，jena jena jena * sosecence：soneceence：Steence：Steence：Steecectect CortezdeJäckel和Helmut Hotzel已退休。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell