在现代业务快速发展的景观中,人工智能(AI)与数字管理信息系统(DMI)和营销管理的整合已成为研究兴趣的焦点。此交叉路口提出了一个动态的领域,技术进步符合战略决策过程,重塑了当代业务运营的轮廓。AI和DMI的普遍影响已经渗透到了不同的部门,彻底改变了传统的运营范式。这些技术与营销管理的合并表示关键点,在该关键点,自动化,数据分析和战略营销计划之间的协同作用推动组织提高竞争力和可持续增长。这种融合不仅简化了运营效率,而且还使企业能够获得对消费者行为,偏好和市场趋势的宝贵见解,从而促进了知情的决策过程。
简介 seqWell 的 Tagify™ i5 UMI 适配器负载转座酶试剂旨在催化通过 Tn5 转座酶用寡核苷酸有效载荷片段化和标记 DNA 的反应。具体而言,这些试剂可提供由全长、与 Illumina 兼容的 P5/i5/UMI/R1 引发序列组成的寡核苷酸,这些序列还包含 10 个碱基的条形码和 10 个碱基的唯一分子标识符 (UMI) 区域。这些试剂可作为靶向测序检测的一部分加入,例如 UDiTaS 1 或 RGen-Seq 2 应用、CRISPR QC 以及细胞和基因工程 QC。该产品以 24 种或 96 种不同的条形码 UMI 试剂形式提供。本用户指南介绍了试剂的一般用途,并非旨在作为特定文库制备方法的完整协议。建议个人用户查看其应用程序 3 并根据需要进行修改。
作者授予非作者授予非排他性许可证,允许专属的加拿大国家图书馆到加拿大国家图书馆,借入Microform中的借贷,分发或出售该论文的复制,借用,分发或副本,以纸张或电子格式出售本论文的副本。Microchi/Film的形式,在纸张或电子格式上繁殖。
摘要:我们介绍了Umi-On-Legs,这是一个新框架,结合了四倍的操纵系统的真实世界和仿真数据。我们使用手持抓手(UMI)在现实世界中以任务为中心的数据收集,这提供了一种廉价的方式来展示与任务相关的操纵技巧,而无需机器人。同时,我们通过训练与任务仿真设置的任务跟踪训练全身控制器在模拟中缩放以机器人为中心的数据。这两个策略之间的接口是任务框架中的最终效应器传播,由操作策略推断,并传递给整体控制器进行跟踪。我们评估了对智力,非划算和动态操纵任务的UMI-ON-LEGS,并在所有任务上报告超过70%的成功率。最后,我们证明了先前工作中预先训练的操作策略检查站的零射击横界部署,该检查点最初是针对我们的四足动物系统在我们的四足动物系统上的。我们认为,该框架为学习动态机器人实施方案学习表达性操纵技能提供了可扩展的途径。请查看我们的网站,以获取机器人视频,代码和数据:https://umi-on-legs.github.io/
该产品仅用于研究目的。该产品不打算用于人类或动物的治疗或诊断目的。产品和内容由新英格兰Biolabs,Inc(NEB)拥有或控制的一项或多项专利,商标和/或版权。商标符号的使用并不一定表明该名称在正在阅读的国家 /地区都有商标;它指示了最初开发内容的地方。请参阅www.neb.com/trademarks。使用这些产品可能要求您获得某些应用程序的其他第三方知识产权。有关更多信息,请发送电子邮件至busdev@neb.com。该产品已获得美国PAT下的Bio-Rad Laboratories,Inc。的研究和商业用途。nos。6,627,424,7,541,170,7,670,808,7,666,645,以及其他国家 /地区的相应专利。除下一代测序工作流程中的量化外,没有授予将产品用于数字PCR或实时PCR应用程序的权利。
摘要背景:最近,涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化(CNV)引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符(UMI)添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果:在这里,我们提出了分子拷贝数改变(MCNA),这是一种新的甲基动态,允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成:UMI计数矩阵的构建,使用控制样品构建伪参考,log-Ratios的计算,分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功,我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论:我们提供了MCNA,这是一种新的CNV检测方法,可在https:// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。
最近的研究提出了眼睑手势,帮助上肢运动障碍 (UMI) 患者无需手指触摸即可与智能手机互动。然而,这种眼睑手势是由研究人员设计的。目前尚不清楚 UMI 患者想要并能够做出什么样的眼睑手势。此外,其他颈部以上身体部位(例如嘴巴、头部)可用于形成更多手势。我们进行了一项用户研究,其中 17 名 UMI 患者为智能手机上的 26 个常用命令设计了颈部以上手势。我们总共收集了 442 个用户定义的手势,涉及眼睛、嘴巴和头部。参与者更有可能用眼睛做手势,并且更喜欢简单、易记且不太可能引起他人注意的手势。我们进一步进行了一项调查(N=24),以验证这些用户定义手势的可用性和接受度。结果表明,用户定义的手势对于有运动障碍和没有运动障碍的人来说都是可以接受的。