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新西兰Pinus radiata和本地林业托儿所供应链描述
自1950年代以来，商业工业一直在努力改善林业领域中使用的辐射型遗传库存，即种质。最好的标本，即树木，通过嫁接选择并传播。通过鼓励这些改良的树木的穿越来产生新的增强种子。这些是当前新西兰Pinus radiata育种种群的开始。目前，这项工作由新西兰Radiata Pine育种公司（RPBC）协调，其股东，即种子果园，一些托儿所和林业管理公司。scion在树木育种和遗传改善方面起关键作用。rpbc最初于1988年成立为合作社，并于2002年成为一家公司，由新西兰和澳大利亚股东主持的试验。试验输出改进了遗传材料和提供给股东（例如种子果园2和组织培养实验室3）的详细数据，他们使用结果生产特定的树种。通过使用GF Plus™（估计的育种值-EBV）评估生长，形式，分支，木材特性和对Dothistroma theederoma针疫病的耐药性，通过使用GF Plus™（估计的育种值 - EBV）评级系统进行评分；这些值指定种子的遗传潜力。在1998年首次引入GF Plus™4之前，使用一种称为生长和形式（GF）评级系统的不同方案进行了树库存遗传学的比较。该系统于1987年首次用于开放授粉（OP）品种，使用单个数字值来标记生长的增长（茎直径）和形式（直度）。GF等级越高，在增长和形式方面的性能越好。gf19是使用此系统5的最后一个OP种子。大型林业公司作为RPBC的股东数十年来一直在利用改善的遗传股票。相比之下，较小的种植者倾向于使用数十年来一直存在的GF评级库存（即GF 16至19），而不是将最新的遗传库存用作新遗传学：
拉丁美洲森林碳市场的地位
，美国加利福尼亚州旧金山，美国b莫罗贝发展基金会（通过联合国志愿计划），莱，00411，00411，巴布亚新几内亚C埃利奥特国际事务，乔治华盛顿大学，华盛顿，华盛顿，华盛顿特区基督城，8011，新西兰F利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，英国G工程学院，Fundaci。莱达大学的工程，25198年，西班牙莱利达，J气候与生态系统科学系，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，美国伯克利，美国森林，渔业和地理科学学院，佛罗里达大学，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州弗洛伊州自然人和环境，佛罗里萨国家发展计划，布鲁塞尔，比利时N森林科学技术中心（CTFC），25280 Solsona，西班牙O森林消防实验室（Labif）。 森林工程部。 框63，buea，喀麦隆，美国加利福尼亚州旧金山，美国b莫罗贝发展基金会（通过联合国志愿计划），莱，00411，00411，巴布亚新几内亚C埃利奥特国际事务，乔治华盛顿大学，华盛顿，华盛顿，华盛顿特区基督城，8011，新西兰F利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，英国G工程学院，Fundaci。莱达大学的工程，25198年，西班牙莱利达，J气候与生态系统科学系，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，美国伯克利，美国森林，渔业和地理科学学院，佛罗里达大学，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州弗洛伊州自然人和环境，佛罗里萨国家发展计划，布鲁塞尔，比利时N森林科学技术中心（CTFC），25280 Solsona，西班牙O森林消防实验室（Labif）。 森林工程部。 框63，buea，喀麦隆，美国加利福尼亚州旧金山，美国b莫罗贝发展基金会（通过联合国志愿计划），莱，00411，00411，巴布亚新几内亚C埃利奥特国际事务，乔治华盛顿大学，华盛顿，华盛顿，华盛顿特区基督城，8011，新西兰F利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，利物浦大学，英国G工程学院，Fundaci。莱达大学的工程，25198年，西班牙莱利达，J气候与生态系统科学系，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，美国伯克利，美国森林，渔业和地理科学学院，佛罗里达大学，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州弗洛伊州自然人和环境，佛罗里萨国家发展计划，布鲁塞尔，比利时N森林科学技术中心（CTFC），25280 Solsona，西班牙O森林消防实验室（Labif）。森林工程部。框63，buea，喀麦隆University of Cordoba, 14071, Cordoba, Spain p Department of Geography, Sultan Qaboos University, Muscat, Oman q Department of Ecology and Conservation Biology, Texas A & M University, College Station, TX, United States of America r Earth Observation Centre, Institute of Climate Change, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600, Bangi, Selangor, Malaysia s Forest Biometrics and Remote Sensing Lab (Silva Lab) - School of Forest Resources and Conservation, University of Florida, Gainesville, FL, 32611, United States of America t Tecnosylva, S.L Parque Tecnol ´ ogico de Le ´ on, 24004, Le ´ on, Spain u Department of Civil Engineering, Papua New Guinea University of Technology, Lae, 00411, Papua New Guinea v Department of Geography, BUEA大学，P.O。社会与管理科学学院
141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）定义为询问的基因组序列的每个兆班堡的体细胞突变数量，证明了对鉴定癌症患者的预测性生物标志物潜力，最有可能对免疫检查点抑制剂做出反应。TMB是通过整个外显子组测序（WES）最佳计算的，但是下一代测序的目标面板以时间效率且具有成本效益的方式提供TMB估计。然而，除了潜在的生物信息学管道外，面板大小和基因覆盖范围的差异是跨实验室TMB估计值的已知驱动因素。通过直接比较来自参与实验室的基于面板的TMB估计值，本研究旨在表征基于面板的TMB估计的理论可变性，并提供有关TMB报告，分析验证要求和参考标准一致性的指南，以维持跨平台TMB估计的一致性。方法十一项实验室使用了来自多种癌症（MC3）样本中的癌症基因组多中心突变的WES数据，并使用其自身的生物信息信息线（PANEL TMB）限制在其目标面板覆盖的基因的外部基因的子集中计算了TMB。使用统一的生物信息学管道从整个外显子组中计算出参考TMB值，所有成员都同意（WES TMB）。线性回归分析，以研究所有32种癌症类型的WES和面板TMB之间的关系。在各种WES TMB值下的面板TMB值的可变性也使用95％的预测限制进行了量化。
基于循环细胞因子特征的细胞肺癌 基因设计的巨噬细胞持续存在于实体瘤中，并局部提供治疗蛋白以激活免疫反应 141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景免疫检查点抑制剂（ICI）疗法已大大提高了非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）；但是，它的响应率仍然适中。在这项研究中，我们开发了一个基于机器的基于机器的平台，即基于细胞因子的ICI反应指数（CIRI），以根据外周血细胞因子特征来预测NSCLC患者的ICI反应。方法我们分别在培训和验证队列中分别接受了抗PD-1/PD-L1单一疗法或联合化学疗法的NSCLC患者的123例和99例NSCLC患者。在基线（前）和治疗后6周（治疗期间：EDT）从患者获得的外周血中检查了93种细胞因子的血浆浓度。集合学习随机生存森林分类剂是为了选择特征细胞因子并预测接受ICI治疗的患者的OS。在基线和治疗时分别选择了14个和19个细胞因子，以生成CIRI模型（即PROCIRI14和EDTCIRI19），这两者都成功地鉴定出了两个完全独立的人群中OS较差的患者。在人口水平上，如一致性指数（C-Indices）所示，PROCIRI14和EDTCIRI19的预测准确性分别为0.700和0.751在验证群体中。在单个水平上，CIRI评分较高的患者表现出较差的OS [危险比（HR）：0.274和0.163，以及PROCIRI14和EDTCIRI19的P <0.0001和P = 0.0044]。通过包括其他循环和临床特征，在高级模型中观察到了提高的预测功效（PROCIRI21和EDTCIRI27）。验证队列中的c指数分别为0.764和0.757，而PROCIRI21和EDTCIRI27的HRS分别为0.141（P <0.0001）和0.158（P = 0.038）。结论CIRI模型在确定NSCLC患者的抗PD-1/PD-L1治疗方面具有高度准确且可重复性，并且可能有助于在治疗早期和/或治疗早期进行临床决策。