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生物催化和农业生物技术
进行了为期7个月的玻璃屋研究，以评估生长的生长反应，养分状态和非酶抗氧化剂的特性，其在不育Ultisol上生长的大肠杆菌幼苗的性质，这些卵子在不育Ultisol上生长，这些化学肥料（CF）和商业生物含量（IBG）的化学肥料（CF）和商业生物含量（IBG）的不同组合如下。 BioFertilizer [T3] 50％CF + 50％IBG生物肥料[T4]仅70％CF和[T5]绝对控制。与CF100相比，CF70和IBG30的组合的组合使幼苗的生长增加了15.8％，其新鲜芽和根重量和理想的根与射击比率明显更高。绝对控制幼苗在所有观察到的pa-Rameter中表现出不太理想的表型性状。记录了用CF70 + IBG30处理的幼苗的相对叶绿素水平明显较高，该幼苗与叶绿素A /B比正相关。此外，生物肥料和化学受精允许增加养分的摄取，其中较高的B和P摄取率与增强的FROND产生呈正相关（P <0.05），而较大的根部质量与原发性生长特征相关。The positive impacts of the com- bined IBG biofertilizer and chemical fertilizer application were likely attributed to enhanced ac- cumulation of non-enzymatic antioxidants to counteract the effects of soil infertility, with seedlings in CF70 + IBG30 mostly recorded the highest phenolic, anthocyanin, flavonoid, photo- synthetic pigments, DPPH radical activity and proline levels.
636091 Integriti 3A 智能电源 Rev1_2.pmd - CSD
安装详细信息 链接：LK1 输入（16V AC）电流限制。安装：电流限制 = 3A。变压器必须至少为 4 安培。移除：电流限制 = 1A。变压器必须至少为 1.5A。连接器：P2 使用提供的 Integriti PSU 电缆直接连接到兼容的 Integriti 模块。提供所需的所有电源、高级监控和控制连接。T1 16V AC 变压器或插头组输入连接。T2 用于 SLA 电池的键控 12V 端子。6.5 - 18 AH。使用提供的电池电缆。T3 13.75V DC 输出用于 LAN 电源（如果需要）。T4 13.75V DC 输出用于探测器电源（如果需要）。T5 地线。连接到合适的接地点。例如金属底盘、插头组地线等。T6 I/O 用于传统或第三方系统中的低级监控和控制。BATTFAIL：低电量指示器开路集电极输出。见下文注释 2。 ACFAIL：交流电故障指示器开路集电极输出。请参阅下面的注释 2。 BTEST：电池充电器控制输入。请参阅下面的注释 1。切换到 0V 以执行电池测试。 0V：“BTEST”输入的公共 0V 连接。 重要说明：1) 如果电源通过 P2 使用 Integriti PSU 电缆连接到 Integriti 模块，则不得使用 T6“BTEST”输入。 2) BATTFAIL 和 ACFAIL 输出为 ON（短路至 0V）表示正常，为 OFF（开路）表示故障情况。这允许使用 EOL 电阻器连接到区域输入。请参阅第 3 页上的图纸。
PDF：从土壤中获得的梭形溶菌杆菌的分离和诊断及其作为小麦作物生物肥料的用途
这项研究由伊拉克农业部植物保护局开展，旨在了解在小麦品种 IPA-99 中添加植物生长促进微生物 (PGPM)（巴西安氏螺旋菌、梭形赖氨酸芽孢杆菌、鹰嘴豆根瘤菌 CP-93、荧光假单胞菌、巨大芽孢杆菌和哈茨木霉）作为生物肥料与 25% 矿物肥料的效果。实验室研究包括分离和鉴定赖氨酸芽孢杆菌，该菌在体外与这些微生物之间没有拮抗作用。研究结果表明，T2处理在大多数性状中均表现优异，包括分蘖数（4.00 分蘖株 -1 ）、穗长（10.50 cm）、每穗小穗数（19.50 小穗穗 -1 ）、百粒重（3.50 g）和每穗粒数（35.43 粒穗 -1 ）。该处理在籽粒氮含量（4.870%）、磷含量（1.943%）、钾含量（4.156%）和蛋白质含量（30.43%）等方面也表现出色。除生物产量特性（处理T5（62.30 g株 -1 ）优于处理T1（23.10%））和收获指数（处理T2）外，T2优于所有处理。但是，它们与处理T2之间并无显著差异。关键词：小麦、梭形芽孢杆菌、生物肥料、PGPM、生长和产量性状 主要发现：梭形芽孢杆菌作为生物肥料处理，结合 25% 的推荐矿物肥料剂量，显著提高了小麦的生长和产量参数。此外，生物肥料还增加了小麦植株中 NPK 的利用率。
33.2 低于 1µJ/级的耳机集成思维意象和……
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC，适用于 VR/MR 应用，具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统，例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro，最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣，在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而，大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪，缺少一个重要的信息来源，即大脑活动。因此，人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示，现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括：（1）佩戴麻烦且用户外观不佳，（2）缺乏低延迟操作的现场计算支持，（3）无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈，（4）由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战，这项工作引入了一种思维意象设备，该设备集成到现有的 VR 耳机中，而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括：（1）支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC，（2）与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择，以提高用户接受度和体验，（3）具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA)，支持广泛的心智意象操作，（4）混淆矩阵引导的师生 CNN 方案，可在 AI 操作期间节省电量，（5）EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片，并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6]，但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化，SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中，在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务，8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集，例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感（例如情绪）监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降（从 90.4% 下降到 85.2%），但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降（从 90.4% 降至 85.2%），但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同，此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制，以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机，以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3]，但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA，用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务，例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等）也集成到 ISA 中，以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行，例如，Conv 层的权重固定，或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同，此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层，具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型，每个子任务的配置（例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等）也集成到 ISA 中，以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作，例如，Conv 层的权重平稳，或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同，该设计特意移除了大部分
Jaydeep P. Kulkarni研究兴趣：教育
T1。 研讨会，“有效机器学习硬件的模拟计算技术和电路”，《技术与电路》的VLSI研讨会，2020年6月T2。 “使用双向记忆延迟线进行节能边缘计算的全数字时域CNN发动机”硅实验室，奥斯汀，德克萨斯州，2019年11月，T3。 邀请了Talk，“使用RRAM和Selector作为技术辅助的高密度非挥发性SRAM”，IEEE非挥发记忆技术研讨会（NVMTS），北卡罗来纳州达勒姆，2019年10月，T4。 “使用双向内存延迟线进行节能边缘计算，北卡罗来纳州罗利市高通公司，2019年10月，T5。 主题演讲“高级CMO中的能源有效嵌入式记忆：趋势和前景”，VLSI设计与测试会议，印度技术研究院（IIT），印度印度印度印度印度，2019年7月，T6。 邀请谈话“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机遇”，印度理工学院（IIT）孟买，印度，2019年7月，T7。 “高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机会”，印度班加罗尔的三星研发研究所，2019年7月，T8。 “高级CMO中的嵌入式记忆：趋势和前景”，印度高通班加罗尔，2019年7月T9。 “高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器中的趋势和机遇”，印度班加罗尔，2019年7月，T10。 邀请演讲“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI 中的趋势和机会T1。研讨会，“有效机器学习硬件的模拟计算技术和电路”，《技术与电路》的VLSI研讨会，2020年6月T2。“使用双向记忆延迟线进行节能边缘计算的全数字时域CNN发动机”硅实验室，奥斯汀，德克萨斯州，2019年11月，T3。邀请了Talk，“使用RRAM和Selector作为技术辅助的高密度非挥发性SRAM”，IEEE非挥发记忆技术研讨会（NVMTS），北卡罗来纳州达勒姆，2019年10月，T4。“使用双向内存延迟线进行节能边缘计算，北卡罗来纳州罗利市高通公司，2019年10月，T5。主题演讲“高级CMO中的能源有效嵌入式记忆：趋势和前景”，VLSI设计与测试会议，印度技术研究院（IIT），印度印度印度印度印度，2019年7月，T6。邀请谈话“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机遇”，印度理工学院（IIT）孟买，印度，2019年7月，T7。“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机会”，印度班加罗尔的三星研发研究所，2019年7月，T8。“高级CMO中的嵌入式记忆：趋势和前景”，印度高通班加罗尔，2019年7月T9。“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器中的趋势和机遇”，印度班加罗尔，2019年7月，T10。邀请演讲“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI
基于壳聚糖的NPK纳米结构，用于降低合成NPK肥料并提高水稻生产力和营养指数
研究人员反复强调了我们如何迫切地减少大量氮肥的消耗，以支持农业生产力并保持可持续的生态系统。使用壳聚糖（CS）作为缓慢释放的载体被认为是降低合成肥料和提高作物生产率的潜在工具。因此，在随机完整的块设计中布置了两个现场实验，以研究七种治疗方法的影响，包括合成肥料和基于壳聚糖的NPK纳米结构（CH/NPS-NPK）的外源应用对生产率，生产力和营养特征的增长，生产率和营养特征的全球策略作物的2022222222年季节和2023年的2023年季节的营养特征。实验处理为：T1 =全建议合成NPK（推荐尿素，超磷酸，硫酸钾；对照治疗），T2 = 70％T1+ CH/ NPS-NPK 100 ppm，T3 = 70％，T1+ CH/ NPK 200 ppm的T1+ CH/ NPK 200 ppm，T5 = 70％PPM = 70％= 70％ppm，TPM的TPM， T1+ CH/NPS-NPK 100 ppm，T6 = T1+ CH/NPS-NPK 200 ppm的30％，T7 = T1+ CH/NPS-NPK的30％300 ppm。结果表明，T4（即推荐的NPK+ CH/NPS-NPK 300 ppm的70％）和T1（完全推荐的合成NPK）导致了与其他处理相比，水稻的最高和最显着的生长和最重要的大米特征以及营养谷物含量。因此，将70％的推荐NPK与CH/NPS-NPK 300 ppm结合在一起，作为一种外源应用，可以是将合成NPK肥料降低30％的明智选择，而在帕迪领域中，在应用完整推荐的NPK时，在不产生生长，产量特征或营养谷物方面会大幅下降，而不会产生大幅下降。
通过核酸外切酶融合改进FnCas12a基因组编辑
通过外切酶融合改进 FnCas12a 基因组编辑 吴永强 1*、袁其晨 2*、朱玉峰 3、高翔 4、宋家宝 5、尹子如 6 1 河北科技大学基因编辑研究中心，河北石家庄 050018。2 美国莱斯大学化学与生物分子工程系，休斯顿，德克萨斯州 77005，美国。3 河北科技大学科技发展研究所，河北石家庄。4 河北科技大学环境科学与工程学院，河北石家庄 050018。5 河北科技大学生物科学与生物工程系，河北石家庄。 6 河北科技大学期刊出版社，河北石家庄 050018。 * 通讯作者：吴永强（wuyongqiang@hebust.edu.cn），袁其晨（yqc@rice.edu） 摘要 在目前报道的 Cas12a 直系同源物中，新凶手弗朗西斯菌 Cas12a (FnCas12a) 受原型间隔区相邻基序 (PAM) 的限制较少，这有助于靶向以前无法接近的基因组位点。然而，FnCas12a 核酸酶的活性相对较低或无法观察到，限制了其作为理想基因组工程工具的应用。在这里，我们描述了 TEXT（将 EXonuclease T5 与 FnCas12a 连接），这是一种融合策略，可显着提高 FnCas12a 在人类细胞中在三种不同细胞系中的多个基因组位点的敲除效率。 TEXT 在 18nt 至 23nt 不同间隔长度下均表现出比 FnCas12a 更高的插入和缺失效率，其中 18nt 的插入效率最高，比 FnCas12a 高出 11 倍。深度测序表明 TEXT 显著增加了目标位点的缺失频率和大小。总之，TEXT 增强了 FnCas12a 核酸酶的活性，拓展了其在人类细胞基因组工程中的应用。
维多利亚之家，SE18射手山路405
•在没有法律协议的情况下，以确保有关运输和公共领域改进，就业和培训，负担得起的养老院床架，可持续性和医疗保健的必要义务将无法减轻其对当地服务，便利设施和基础设施，环境可持续性，遗产，遗产和保护以及与伦敦计划相反的伦敦Policies hc的影响， T5，SI 2，SI 7，SI 4，GG3，DF1，市长消除针对妇女和女孩的暴力行为（EVAWG）策略，皇家格林威治皇家格林威治地方计划：具有详细政策（核心策略）的核心策略（核心策略）（2014年）政策CH2，DH（H），DH（H），DH（J），DH1，DH1，DH3，DH3，DH3，DH3，EAIG（C） （S106）指南SPD（2015年7月），Greener Greenwich补充计划文件（2016年），1990年上市建筑物和保护区法案以及《国家规划政策框架》（NPPF）（2023）。2。执行总结2.1拟议的重建包括局部拆除和维多利亚房屋（本地上市建筑物）后立面的三层楼高和三层楼的扩展，该楼将在Woolwich的共同保护区内，部分在Metropolitan开放土地（MOL）上，以供现有摩尔的7m 2的开发，以提供70层的3.00卧室3,932 M 2 2（2 2）2（2） （使用C2级），这是SUI通用的使用变化，包括相关的地下室扩展，访问，停车，照明，景观，景观和树木清除以及在现场种植。内部，除2.2该提案将通过对现场的修订为居民提供高质量的景观环境，包括一条景观的步行路径，用于居民在该地点的东南部使用，在该地点以北的步行和起居区，以及带鸟浴的步行路和室外露台，朝西部的户外露台。
通过核酸外切酶融合改进FnCas12a基因组编辑
通过外切酶融合改进 FnCas12a 基因组编辑 吴永强 1*，袁其晨 2*，朱玉峰 3，高翔 4，宋家宝 5，尹子如 6 1 河北科技大学基因编辑研究中心，河北石家庄 050018。2 美国莱斯大学化学与生物分子工程系，休斯顿，德克萨斯州 77005，美国。3 河北科技大学科技发展研究所，河北石家庄。4 河北科技大学环境科学与工程学院，河北石家庄 050018。5 河北科技大学生物科学与生物工程系，河北石家庄。 6 河北科技大学期刊出版社，河北石家庄 050018。 * 通讯作者：吴永强（wuyongqiang@hebust.edu.cn），袁其晨（yqc@rice.edu） 摘要 在目前报道的 Cas12a 直系同源物中，新凶手弗朗西斯菌 Cas12a (FnCas12a) 受原型间隔区相邻基序 (PAM) 的限制较少，这将有助于靶向以前无法接近的基因组位点。然而，FnCas12a 核酸酶的活性在人体细胞中相对较低或无法检测到，限制了其作为理想基因组工程工具的应用。在这里，我们描述了 TEXT（将 EXonuclease T5 与 FnCas12a 连接），这是一种融合策略，可显着提高人体细胞中 FnCas12a 在三种不同细胞系中的多个基因组位点的敲除效率。使用18nt至23nt的不同间隔长度，TEXT的插入和删除（indel）效率均高于FnCas12a，其中18nt的插入效率最高，比FnCas12a高出11倍。深度测序表明，TEXT显著增加了目标位点的删除频率和删除大小。TEXT增强了FnCas12a核酸酶的活性，拓展了其在人类细胞基因组工程中的应用。
机器学习可以预测前...
将正电子发射断层扫描（PET）用作β-淀粉样蛋白（Aβ）脑病理学的初始或唯一生物标志物可能会抑制阿尔茨海默氏病（AD）由于成本，获取和耐受性而引起的药物开发和临床使用。我们开发了一种QEEG-ML算法，以预测主观认知下降（SCD）和轻度认知障碍（MCI）患者之间的β病理，并使用βPET验证了它。我们比较了MCI患者与患有和没有PET固定的β-淀粉样蛋白斑块患者之间的QEEG数据。We compared resting-state eyes-closed electroencephalograms (EEG) patterns between the amyloid positive and negative groups using relative power measures from 19 channels (Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, Cz, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2), divided into eight frequency bands, delta （1-4 Hz），theta（4-8 Hz），Alpha 1（8-10 Hz），Alpha 2（10-12 Hz），β1（12-15 Hz），β2（15-20 Hz），Beta 3（20-30 Hz）和gamma（30-45 Hz），由Fft和DeNocy cancys cancys concy.s.使用遗传算法策略分析了所得的152个特征，以识别最佳特征组合并最大程度地提高分类精度。在基因建模方法的指导下，我们将脑电图的每个通道和频率带作为基因，并在给定维度内用所有可能的组合对其进行了建模。然后，我们收集了显示出最佳性能并识别出在上级模型中最常出现的基因的模型。通过重复此过程，我们收集了一个近似最佳的模型。我们发现，随着遗传算法的这种迭代发展的发展，平均性能的增加。我们最终达到了85.7％的敏感性，89.3％的特异性，SCD淀粉样蛋白阳性/负分类的精度为88.6％，83.3％的敏感性和83.3％的敏感性，85.7％的特异性特异性，而MCI MCI淀粉样蛋白淀粉样蛋白阳性阳性/负分类的精度为84.6％。