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补充表1。siRNAS序列
PCDNA3.1 >NM_001419.3: 164-1144 Homo sapiens ELAV like RNA binding proteins 1 (ELAVL1), mRNA, GCCCATGTCTS GICKECICIPHASIBILITIES GATCGTCACTCCTCCTCCTITIES CAGGAGGAS TGOGTGTCITCATGTGTGIGHTGTGITS TGAATCTS ttcgghtstcghts acacagtgtgtgtgtgtghtghtghtghtghtghtghtghtghtgiciciescscggticugis cgcgiaghgiciphatgiciphaciciphaciciphaciciphasivaities casciaciaciagiagiaties cccagaggicipegicesgttcgtcgtgtgtgtgtcctcggtcgtcgtcgtcgtcgtcgtcgtcgtcgtcgtgtgtgtgtgtgtgtscicciccicciccciccgginigiro agtttttttttttttcaatgtgtgtgtgtgtgtgtcccagtcctgtgag CCCATCAGTGTTGTGTGCAGCACCACCACCACCACCACCACCACCACCICCICCCICCICCIachIs CACCAGCGCAGATTCAGTCTCCATGGC GTCTCATGEGCTGTCTGTCGTCGTGTGTGTGTGTGTGTGTCCTCCTCCTITCTCTCITCATCSCIOUS ctgcagatgtggggtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgitgitgitgitghacipecthingshings gcaagtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgtgitgitgitgitgitgitgittgitgittgitsgittsgitsgittsssss。 taccgcctggggggggggggggggggggggggggggggggggggggttctcs aaaaccaagtcccccccccccccccccccccccccedccccccccccccadcccccccsccadcccccccccccadcccccccccccccadcccccccccccsccadcccccccccccadccccccccccccccadcccccccccccscc-ad一下，，
通过 TALEN 和 CRISPR/... 破坏 miRNA 序列
摘要 微小RNA（miRNA）是真核生物中起作用的20-24个核苷酸（nt）小RNA。miRNA的长度和序列不仅与miRNA的生物发生有关，而且对下游生理过程（如ta-siRNA产生）也很重要。为了研究这些作用，在成熟的miRNA序列中产生小突变是有益的。我们使用TALEN（转录激活因子样效应核酸酶）和成簇的规则间隔短回文重复序列（CRISPR）/CRISPR相关蛋白9（Cas9）在成熟miRNA序列中引入可遗传的碱基对突变。对于水稻，TALEN构建体针对五种不同的成熟miRNA序列构建，并产生可遗传的突变。在产生的突变体中，mir390 突变体表现出茎尖分生组织 (SAM) 的严重缺陷，这是一种无茎表型，可以通过野生型 MIR390 来挽救。小 RNA 测序表明 mir390 中的两个碱基对缺失会严重干扰 miR390 的生物合成。在拟南芥中，CRISPR/Cas9 介导的 miR160* 链编辑证实了 miRNA 的不对称结构不是二次 siRNA 产生的必要决定因素。使用双向导 RNA 的 CRISPR/Cas9 成功生成了具有片段缺失的 mir160a 无效突变体，其效率高于单向导 RNA。Col-0 和 Ler 背景下 miR160a 突变体的表型严重程度之间的差异凸显了 miR160a 在不同生态型中的不同作用。总的来说，我们证明 TALEN 和 CRISPR/Cas9 均能有效地修改 miRNA 前体结构、破坏 miRNA 加工并产生 miRNA 无效突变植物。
使用大脑模型中的组装序列进行计算
尽管机器学习在许多应用上的表现超过了人类水平，但大脑学习能力的普遍性、稳健性和快速性仍然无与伦比。认知如何从神经活动中产生是神经科学的核心未解问题，与智能研究本身密不可分。Papadimitriou 等人（2020 年）提出了一种简单的神经活动形式模型，随后通过数学证明和模拟表明，该模型能够通过创建和操纵神经元组合来实现某些简单的认知操作。然而，许多智能行为依赖于识别、存储和操纵刺激的时间序列的能力（计划、语言、导航，仅列举其中几项）。我们在这里表明，在同一个模型中，时间可以通过突触权重和可塑性自然地作为优先顺序捕获，因此，可以对组合序列进行一系列计算。具体来说，重复呈现一系列刺激会导致通过相应的神经组件记住该序列：将来呈现序列中的任何刺激时，相应的组件及其后续组件将一个接一个地被激活，直到序列结束。如果同时向两个大脑区域呈现刺激序列，则会创建一个支架表示，从而导致更高效的记忆和回忆，这与认知实验一致。最后，我们表明，任何有限状态机都可以通过呈现适当的序列模式以类似的方式学习。通过扩展这种机制，可以证明该模型具有通用计算能力。我们通过一系列实验支持我们的分析，以关键方式探索该模型学习的极限。总之，这些结果为大脑非凡的计算和学习能力的基础提供了一个具体的假设，其中序列起着至关重要的作用。关键词：组件、神经网络、神经科学、可塑性、序列学习、有限状态机
非二进制字母上的可定向序列
本文涉及到有限序列的周期性序列，其元素是从有限字母的属性中绘制出的，该特性对于正整数n（阶）（阶）的任何子序列（n-元组）的任何子序列仅在一个时期出现一次。此类序列的一个重要的极端类是de bruijn序列 - 例如，请参见[10，20]。这些序列有时被称为移位寄存器序列（请参见Golomb，[12]），已经进行了广泛的研究，并具有一系列应用，包括在编码和加密中。这里特定相关性的一种应用是位置位置。这涉及将这样一个序列编码到线性表面上，该序列仅通过检查序列的连续n个连续条目就可以在表面上的任何位置进行编码（例如，参见burns和Mitchell [4，5]和Petriu [18]）。有关位置序列使用序列的最新工作包括B Chris J. Mitchell me@chrismitchell.net
DNA序列中的可靠数据存储
摘要 - 通过基于DNA的数据存储的最新进展激发，我们研究了一个通信系统，在该系统中，通过并联许多序列传达信息。在此系统中，接收器无法控制对这些序列的访问，并且只能从这些序列中绘制，不知道已绘制了哪些序列。此外，绘制序列易于错误。在本文中，分析了该输入输出关系的合适通道模型，并针对广泛的参数和一般的图形分布计算其信息容量。这概括了无噪声情况和特定图形分布的先前结果。分析可以通过建立对可实现信息速率的理论限制以及提出对解码器实际实现有用的解码技术来指导未来的数据存储实验。
3 1. 蛋白质和 DNA 序列进化的变化 2 ...
在遗传学中，突变有两种类型（一个核苷酸被另一个核苷酸替换）。转换是将嘌呤核苷酸（两个环）变为另一个嘌呤（A ↔ G），或将嘧啶核苷酸（一个环）变为另一个嘧啶（C ↔ T）。所有其他用嘌呤取代嘧啶或用嘧啶取代嘌呤的突变称为颠换。尽管理论上只有四种可能的转换和八种可能的颠换，但实际上转换比颠换更有可能，因为用一个单环结构取代另一个单环结构比用双环取代单环更有可能。此外，转换不太可能导致氨基酸取代（由于碱基对摆动），因此更有可能在群体中以静默取代的形式持续存在。
使用基因序列作为原核生物命名的类型
a 洛桑大学和大学医院中心微生物研究所细胞内细菌研究中心，Bugnon 48, 1011，洛桑，瑞士 b 马里兰大学牙科学院微生物发病机制系，美国马里兰州巴尔的摩 c 苏黎世大学兽医学院兽医病理学研究所病理生物学系，Winterthurerstrasse 268, CH-8057，苏黎世，瑞士 d 华盛顿大学全球健康系，美国华盛顿州西雅图 e 加州大学旧金山分校医学院医学和儿科系，美国加利福尼亚州奥克兰 f 堪萨斯大学分子生物科学系，美国堪萨斯州劳伦斯 g 维也纳大学微生物学和环境系统科学中心，1090，维也纳，奥地利 h 自由大学医学中心医学微生物学和感染控制系免疫遗传学实验室，荷兰阿姆斯特丹 i 公共卫生研究所健康基因组学 (IPHG)，遗传学和细胞生物学系，研究学院 GROW (肿瘤学和发育生物学学院)，马斯特里赫特大学健康、医学和生命科学学院，荷兰马斯特里赫特 j 荷兰沙眼衣原体参考实验室，医学微生物学和感染控制系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 k 内布拉斯加大学医学中心病理学和微生物学系，美国内布拉斯加州奥马哈 l 阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹 UMC 医学微生物学系，荷兰阿姆斯特丹 m 赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院病毒学系，芬兰赫尔辛基 n 基因学研究中心，阳光海岸大学，昆士兰州，澳大利亚 o 杜克大学分子遗传学和微生物学系，北卡罗来纳州达勒姆，27710，美国 p 根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系，Coupure Links 653, B-9000, 根特, 比利时
PrimerClip™：一种修剪底漆序列的工具-Net
由于2 x 151读取长度和短扩增子设计，在读取的开头和结尾都将遇到PCR研究期间引入的合成引物序列。这些人工序列必须在变体调用之前剪辑。为实现这一目标，我们设计了对齐后软剪接底漆底座的推荐工具。Primerclip生物信息夹在5'和3'底漆碱基上，消除了从这些合成序列中调用变体的风险。除了速度外，PrimerClip还具有改进对齐末端的变体调用的优点，而对齐的末端可能会因边缘效应而受到损害。在扩增子的边缘/末端存在的变体将有更大的调用。
页岩气革命的长期影响
最初发表于：Acemoglu, Daron；Aghion, Philippe；Barrage, Lint；Hémous, David (2019)。气候变化、定向创新和能源转型：页岩气革命的长期后果。在：气候变化经济学，在线，2020 年 11 月 19 日至 2020 年 11 月 20 日，里士满联邦储备银行。
社论：大麦和小麦参考序列的使用
谷物是人类最重要的食物来源。其中，面包小麦是世界上种植最广泛的作物，从总产量来看，仅次于大米，而大麦是第四大重要谷物。现代谷物作物固有的狭窄遗传多样性与其庞大复杂的基因组相结合，此前造成了遗传瓶颈，阻碍了育种进展以及生物技术中新开发的应用。长读测序技术的改进不断增强我们生成超连续染色体规模组装的能力，从而进一步提高基因分离的效率并揭示谷物作物物种进化的机制。尽管测序成本和生物信息学创新不断下降，但使用靶向富集方案和等位基因重测序的基因分型测序 (GBS) 是目前生成大型 SNP 数据集最具成本效益的方法。本《植物科学前沿》研究合集包含 16 篇文章，重点介绍了将多染色体规模基因组参考图组装与数量遗传学新方法相结合所带来的广泛实用性，以最大限度地利用有利的遗传性状变异。