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价值链小额信贷
人们普遍提议增加对价值链的参与，作为提高发展中国家生产力的一种方式。然而，参与的金融障碍可能非常严重，因为生产成本发生的时间和最终消费者付款的时间之间的差距通常很大，而且风险可能很大，并沿着链条不断累积。因此，虽然价值链确实需要融资，但它们也提供了放宽传统融资限制的机会，例如信息和执行限制。因此，融资通常是在价值链关系内或与价值链关系挂钩的，无论是隐性还是显性，许多金融产品都是专门为价值链需求而开发的。至少自彼得森和拉詹 (1997) 发表关于贸易信贷的开创性论文以来，这种价值链融资 (VCF) 就已在经济学中引发了大量实证文献，但其重点往往放在发达国家和成熟的正规公司 (世界银行，2019 年)。
Dragen TSO 500分析软件发行说明
由于测序区域的GC含量丰富而在低覆盖范围内。另一个示例区域是PMS2基因，该基因与伪基和读取可能无法正确对齐。通常，TSO 500面板旨在针对独特的区域，并且该软件在小型变体中说明了每个基因组位置的背景噪声。此设计旨在防止误报。分析性能的分析性能是评估整个面板的，而不是每个基因或外显子。但是，由于这些挑战，由于高背景噪声，产品清单中涵盖的某些区域被排除在分析之外。使用标志在VCF中识别所有排除的变体。此块列表包括以下基因：HLA-A，HLA-B，HLA-C，KMT2B，KMT2C，KMT2D，KMT2D，CHRY和VAF> 1％的位置发生在60个基线样本中的六个或更多。可以根据当地Illumina代表的要求获得排除站点的块列表。
胚胎干细胞的优越性
从各种细胞来源得出的抽象小细胞囊泡（SEV）已被阐明，以增强心肌梗塞临床前模型（MI）的心脏功能。这项研究的目的是比较心脏修复的不同SEV来源，并确定最有效的SEV，如今仍然有限。We compre- hensively assessed the efficacy of sEV obtained from human primary bone marrow mesenchymal stromal cells (BM-MSC), human immortalized MSC (hTERT-MSC), human embryonic stem cells (ESC), ESC-derived cardiac progenitor cells (CPC), human ESC-derived cardiomyocytes (CM), and human primary ventricular cardiac fibroblasts （VCF），在心脏修复的体外模型中。ESC衍生的SEV（ESC-SEV）在体外表现出最佳的促血管生成和抗纤维化作用。然后，我们在Mi-Replusion损伤的鼠模型（IRI）模型中评估了SEV的功能，并分析了其RNA和蛋白蛋白组成。在体内，ESC-SEV提供了最有利的结果
免费和开明的同意
7。如何保存和使用我的遗传信息？数字文件不包含个人标识符。遗传数据只能由负责执行的医疗团队将其链接到患者。这项考试的结果是机密的。只有通过患者或其法定监护人的书面同意，他们才能被释放给第三方。我们承诺将Variants（VCF）数字文件存储至少2（两）年。最终可以使用该数字文件来考虑当前技术的限制。在遗传或生物信息学研究中，可能会继续匿名研究结果（即无法可逆地删除所有个人标识符），以通过Mendelics和Collaboring Instituctions改善过程和产品。将不可能通过将这些分析提供给患者产生的信息，因为将删除样本的个人标识符。同样，患者在这些研究中使用序列的使用也不能在财务上得到奖励，也无权获得这些分析产生的任何产品。这些分析的结果可以发表在医学和科学期刊上，并存放在美国国家卫生研究院（NIH）等遗传变异的公共银行中，以促进医学和科学知识的发展，并通过同样的疾病使其他人受益。
Dragen TSO 500分析软件发行说明
•已知某些区域难以顺序。一个例子是TERT启动子区域。尽管可以在TERT启动子区域进行测序，但由于测序区域的GC含量富含GC，该位置可能会导致覆盖率较低。另一个示例区域是PMS2基因，该基因与伪基和读取可能无法正确对齐。通常，TSO 500面板旨在针对独特的区域，并且该软件在小型变体中说明了每个基因组位置的背景噪声。此设计旨在防止误报。分析性能的分析性能是评估整个面板的，而不是每个基因或外显子。但是，由于这些挑战，由于高背景噪声，产品清单中涵盖的某些区域被排除在分析之外。使用标志在VCF中识别所有排除的变体。此块列表包括以下基因：HLA-A，HLA-B，HLA-C，KMT2B，KMT2C，KMT2D，KMT2D，CHRY和VAF> 1％的位置发生在60个基线样本中的六个或更多。可以根据当地Illumina代表的要求获得排除站点的块列表。
krisp：一个Python包，可帮助设计CRISPR和基于扩增的诊断测定法的设计
最近的大流行素（例如Covid-19）强调了快速开发诊断方法检测不断发展的病原体的重要性。CRISPR-CAS技术最近已用于开发诊断测定，以针对DNA或RNA的序列特异性识别。这些测定法对黄金标准QPCR具有相似的敏感性，但可以将其部署为易于使用和廉价的测试条。然而，发现可以设计底漆的基因组的诊断区域需要广泛的生物信息学分析。我们开发了Python软件包KRISP，以使用未对准的基因组序列或变体调用格式（VCF）文件作为输入来帮助彼此区分样本组的引物和诊断序列的分解。KRISP已通过使用有效的算法在几乎线性时间内运行，使用最小RAM并在可用时利用并行处理来处理大型数据集。在实验室证明了KRISP结果的有效性，通过成功设计CRISPR诊断测定法，以区分突然的橡木死亡病原体Phytophthora ramorum和密切相关的植物菌种类。KRISP根据宽松许可发布开源，并具有快速设计CRISPR-CAS诊断测定所需的所有文档。
fstest：用于变体呼叫格式文件的互固定索引估计
摘要。固定指数（F ST）统计数据为影响人群内部遗传变异结构的进化过程提供了批判性见解。f st统计数据已被广泛应用于种群和进化遗传学，以识别选择压力靶向的基因组区域。使用高通量基因分型或测序数据来估计哈德逊，威尔和科克汉姆，尼尔和赖特的四个F ST统计数据。在这里，我们引入了FSTEST 1.3，并将其性能与两个广泛使用的软件VCFTools 0.1.16和Plink 2.0进行了比较。染色体1000个基因组中的III期变体数据中属于南亚（n = 211）和非洲（n = 274）种群作为示例案例。在对南亚人群与非洲人群的成对比较中，计算了每个单核苷酸多态性（SNP）的不同F ST估计值，而VCFTOOLS 0.1.16和PLINK 2.0的FSTEST 1.3的结果均得到了证实。使用FSTEST 1.3和VCFTOOLS 0.1.16进行了两个基于固定数量的SNP的基于固定数量的SNP和另一个基于固定数量的碱基对（BP）的方法。我们的结果表明，使用固定数量的BP，在滑动窗口分析中，覆盖范围较低的基因型数据的区域可能会导致f st的高估。fstest 1.3可以通过估计沿染色体的连续SNP的平均值来减轻这一挑战。fstest 1.3允许使用少量代码对VCF文件进行直接分析，并且可以在几分钟内以超过一百万个SNP在台式计算机上计算F ST估算值。fstest 1.3可以在https://github.com/similab/fstest上免费获得。
ursapgx：使用分阶段全基因组测序数据
药物基因组学（PGX）有益药物管理（Gharani等，2013; Dunnenberger等，2015; Relling and Evans，2015; Zhang et al。，2015; Bush等，2016; Relling et al。但是，药物遗传学注释通常很复杂（补充图S1）。功能性PGX注释和相应的临床PGX建议依赖于Star（*）等位基因注释（Caudle等，2014； Kalman等，2016）；恒星等位基因通常由多种遗传变异定义（Gaedigk等，2018; Gaedigk等，2020; Gaedigk等，2021）;当恒星等位基因定义变体是杂合的，需要分阶单倍型信息来解决注释。此外，随着新变体的特征并纳入临床PGX建议，注释可能会随着时间而变化。许多资源和现成工具可用于支持对PGX注释感兴趣的研究人员和临床医生。Several tools are well-suited for the PGx annotation of unphased data (e.g., StellarPGx and Stargazer ( Lee et al., 2019 ; Twesigomwe et al., 2021 )), and tools such as PharmCAT, while not computationally streamlined for multi-sample annotation, go a step further to incorporate clinical recommendations into the software output ( Sangkuhl et al., 2020 ）。新的长阅读测序技术提供了生成可靠PGX注释的高构度分阶段全基因组测序（WGS）数据的机会。在这里，我们描述了URSAPGX，该软件包旨在补充现有工具，以利用分阶段的全基因组测序数据进行PGX注释。ursapgx旨在使用多样本，分阶段的WGS VCFFILES在典型的笔记本电脑上运行，并为PharmVar注释的选定药物基因生成剂提供了Star等位基因注释的输出表。