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南亚糖尿病中贫血的患病率 长的非编码RNA在植物免疫中的作用 在神经影像学数据中建立大脑状态 apobecs：我们的善变的朋友？
使用博物馆标本用于微生物进化生态学研究的研究仍然是一个未充分利用的研究维度，具有重要潜力。尽管存在这种潜力，但在方法论和分析中仍然存在广泛采用此类研究的博物馆标本的障碍。在这里，我们假设样本类型（博物馆或新鲜）和测序策略（中等深度shot弹枪元基因组或16S rRNA基因）之间的分类预测和相关多样性将存在显着差异。与博物馆和新鲜样品中的16S rRNA基因测序相比，shot弹枪宏基因组学的预测多样性较高，博物馆标本中这种差异更大。广泛证实了这些假设，新鲜样品中发现的最高多样性是使用REP200参考的shot弹枪测序，其中包括病毒和微核素，然后是WOL参考数据库。在博物馆特殊的情况下，测序策略之间的社区多样性指标也有很大差异，而alpha-doverity Ace差异显着大于对新样本进行的相同比较。beta多样性结果的变化更大，并且依赖于所使用的参考数据库。综上所述，这些发现存在多样性结果的重要差异，并迅速考虑了未来的实验和下游分析，旨在纳入博物馆标本中的微生物组数据集。
散弹枪蛋白质组学用于鉴定导致商业乳制品变色为粉红色/红色的酵母
粉红色/红色变色包括一系列相对常见的商业乳制品腐败缺陷。在本研究中，我们使用散弹枪蛋白质组学来识别导致新打开的商业涂抹奶酪和酸奶样品表面产生深红色粘液的微生物。对微生物蛋白质的全蛋白质组表征分别允许在涂抹奶酪和酸奶样品中识别出来自红酵母属的 1042 种和 687 种基因产物，而没有记录到来自其他微生物的显著蛋白质评分。随后的微生物学分析和 26S rRNA 基因区域测序支持了蛋白质组学结果，表明所涉及的微生物是红酵母，一种产生类胡萝卜素的担子菌，可能对人类致病，尤其是对免疫功能低下的人。这是首次使用散弹枪蛋白质组学来识别导致乳制品腐败的微生物，它被认为是一种相对快速、灵敏且可靠的传统微生物鉴定方法的替代或补充。
12 fepatents r8 -ch shotcrete
地热系统选项1或某种使用术语地理交换，是一种涉及甘氨酸和带有塑料管的挖沟的系统。输入能量 /输出能量或性能系数（COP）的回报为2-3。通常将水平沟渠放置在霜冻水平以下约50°F以下。这可能是7-10英尺的深度，涉及发掘，回填，并且可能涉及将免费的排水材料进口到现场。这项工作通常是在美化环境之前进行的，以及需要仔细预先计划的水力和水之类的道路和服务。在剩下有限平方英尺的城市或现有房屋中，在安装家庭帕克纳园或园地绿化区后，很少有可能适合此设置。时间表通常需要2周的好天气，持续时间与房屋地下室基金会相似。
covid-19疫苗政治可能与佛罗里达州俄亥俄州的共和党死亡有关：研究
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使用非浓度独立（COIN）天然质谱法
摘要：天然质谱法（NMS）筛选天然聚糖库针对聚糖结合蛋白（GBPS）是配体发现的强大工具。但是，由于血糖浓度未知，因此不能直接从天然文库中测量亲和力。在这里，我们引入了依赖性（硬币）-NMS，通过利用在纳米流电喷雾电离发射器内的溶液的缓慢混合来实现自然聚糖库的定量筛选。通过对时间依赖性相对丰度变化的NMS分析，同时确定了检测到的GBP-聚糖相互作用的亲和力（K d）。我们使用具有已知K D值的纯化聚糖和GBP之间的相互作用来建立硬币-NMS的可靠性。我们还使用用于糖基化GBP的捕获和释放（CAR）-NMS分析来证明硬币-NMS。与含有数百种N-聚糖和糖肽的天然文库获得的植物，真菌，病毒和人类凝集素获得的硬币 - 核NMS结果突出了该测定的多功能性，以发现新的配体，可精确测量其亲属，并揭示“好”的特殊性。值得注意的是，硬币-CAR-NMS结果阐明了SARS-COV-2受体结合结构域的唾液酸结合特性，并确定了单溶解的杂种和二胞质N-聚糖的识别。此外，宿主复合物n-聚糖的药理耗竭可降低伪型病毒体和SARS -COV -2细胞的进入，这表明复杂的n-聚糖可以用作附着因子。■简介
计划和解决提示：改进零样本链......
大型语言模型 (LLM) 最近已被证明在各种 NLP 任务中表现出色。为了解决多步骤推理任务，少样本思维链 (CoT) 提示包括一些手工制作的分步推理演示，使 LLM 能够明确生成推理步骤并提高其推理任务准确性。为了消除人工工作，零样本思维链 (CoT) 将目标问题陈述与“让我们一步一步思考”连接起来作为 LLM 的输入提示。尽管零样本思维链 (CoT) 取得了成功，但它仍然存在三个缺陷：计算错误、缺步错误和语义误解错误。为了解决缺步错误，我们提出了计划和解决 (PS) 提示。它由两个部分组成：首先，制定计划将整个任务分成更小的子任务，然后根据计划执行子任务。为了解决计算错误并提高生成的推理步骤的质量，我们扩展了 PS 提示，增加了更详细的说明，并衍生出 PS+ 提示。我们在三个推理问题的十个数据集上评估了我们提出的提示策略。在 GPT-3 上的实验结果表明，我们提出的零样本提示在所有数据集上的表现始终远超零样本 CoT，与零样本思维程序提示相当或超过零样本思维程序提示，并且在数学推理问题上具有与 8 样本 CoT 提示相当的性能。代码可以在 https://github.com/AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Prompting 找到。
射击器与嗡嗡的蜜蜂干扰物对缓解疼痛和焦虑的影响
Elrifaey 3，Maha Elsayed Elaraby 4 1埃及护理学院/塔塔大学的儿科护理示威者。2埃及护理学院/塔塔大学儿科护理教授。3助理教授。埃及医学院/坦塔大学学院儿科内分泌系4儿科护理讲师，埃及护理学院/塔塔大学。抽象背景：1型糖尿病的特征是胰岛素缺乏，因为胰腺β细胞的自身免疫性破坏。患有1型糖尿病的儿童需要终身胰岛素治疗。非药理学方法作为嗡嗡的蜜蜂和射击者，用于减轻儿童的疼痛和焦虑。AIM：本研究的目的是评估射击体与嗡嗡声蜜蜂干扰物对I型糖尿病儿童胰岛素注射期间缓解疼痛和焦虑的影响。研究设计：使用了随机对照实验研究设计。受试者：招募了来自Tanta Main University Hospital的儿科内分泌科的90名1型糖尿病儿童的简单随机取样。工具：使用了三种工具，工具（i）：儿童病史，工具（ii）：FLACC疼痛量表和工具（III）：视觉面部焦虑量表。结果：在胰岛素注射期间，嗡嗡的蜜蜂组的儿童的FLACC疼痛量表和视觉面部焦虑量表的平均得分较低。在整个研究期间，在疼痛水平和焦虑水平之间发现较高的统计学意义相关性。 嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。 在基因易感性中很常见较高的统计学意义相关性。嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。在基因易感性结论：Buzzy Bee和Shot Blocker均对1型糖尿病儿童的减轻疼痛和焦虑产生积极影响。建议：在照顾儿童时，必须将疼痛和焦虑评估的实施纳入常规评估中。针对儿科护士开发有关非药物技术的教育计划，包括射击者和嗡嗡声蜜蜂，以最大程度地减少与疼痛和焦虑相关的程序。关键字：焦虑，嗡嗡的蜜蜂，儿童，干扰因素，胰岛素注射，射击器，类型1糖尿病。引言糖尿病（DM）是一组代谢性疾病，其特征是糖尿和高血糖。缺席，破坏或β细胞的丢失会导致1型糖尿病（T1DM）。（1）1型糖尿病的儿童的特征是胰岛素缺乏。
一剂强心针：新冠疫苗消息对金融和商品市场的影响 ∗
∗ 我们感谢编辑、两位匿名审稿人 Aaron Burt、Adrian Fernandez-Perez、Andrea Heuson、Raquel L´opez、Yueliang Lu、Alessio Piccolo 和 Peter von Allmen，以及 2021 年文科宏观会议、2022 年金融市场和公司治理会议、2022 年商品和能源市场协会会议、2022 年西方经济协会国际会议、2022 年 FMA 欧洲会议、2022 年 FMA 年会、2022 年南方金融协会会议、2022 年南方经济协会会议、2023 年东部金融协会会议的参与者，以及奥克兰金融研究中心、雷丁大学国际资本市场协会中心、斯基德摩尔学院和西弗吉尼亚大学研讨会的参与者提出的有益意见。我们还要感谢蒋泽军协助收集有关中国疫苗公告的数据，以及杨善祥协助收集有关 COVID-19 病例的数据。† 通讯作者。弗罗斯特堡州立大学经济学系，101 Braddock Rd, Frost-burg, MD 21532，电话：(304) 780-7395，电子邮件：okucher@frostburg.edu ‡ 西弗吉尼亚大学约翰钱伯斯商学院和经济学院金融系，PO Box 6025, Morgantown, WV 26506，电话：(304) 293-7892，电子邮件：alkurov@mail.wvu.edu § 斯基德摩尔学院经济学系，Saratoga Springs, NY 12866，电话：(518) 580-8374，电子邮件：mwolfe@skidmore.edu，网站：www.skidmore.edu/economics/faculty/wolfe.php
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
供应链管理联盟（Oneshot）：概述
SCM Oneshot世界模拟了由多家工厂组成的供应链，这些工厂从购买原材料并将最终产品销售给彼此。工厂由自主代理人管理。这些代理被分配一个目标数量（随机绘制）以购买或出售。然后，他们与其他代理商进行谈判以达成协议，这些协议成为指定贸易条款的有约束力合同。一个模拟包括多天，在每个游戏中都玩。所有特工每天都有相同的目标，即赚钱。全天总利润最高的代理商，然后在多个模拟中平均获胜。在单个模拟期间，允许从一天到下一个学习；但是，在模拟中不允许学习。