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不同的方法和诱变剂
突变可以定义为生物体特定基因位点遗传物质的变化（Macdonald，2004）。突变最初由 De Vries（1901、1903 和 1905）定义为遗传物质中突然发生的可遗传变化，不是由重组或分离引起的（Lamo 等，2017）。最初，De Vries 使用“突然”一词，因为它可以区分发生的细微变化，这些变化可以通过正常的重组过程来解释，但随着现代技术的发展，人们发现突变会产生变化，尤其是在基因型水平上，这会导致表型的细微变化，而这些变化可能不会突然显现出来。因此，定义中省略了“突然”一词（Shu 等，2012）。突变在进化中起着重要作用，因为生物体遗传的遗传物质的变化会导致表型创新（Wagner，2012）。
Pharming 提名新任执行董事和首席执行官......
我谨代表整个董事会感谢 Sijmen de Vries 在过去 16 年中对 Pharming 的巨大贡献，感谢他创建了如今的公司，为患者服务，并为公司的增长战略铺平了道路。我们非常感激 Sijmen 将继续留任到今年年底，以确保与 Fabrice 的顺利交接。”首席执行官 Sijmen de Vries 评论道：“我很高兴提名 Fabrice Chouraqui 为我的继任者。Fabrice 为 Pharming 带来了全球制药公司和高度创新的生物技术公司的丰富领导经验。为了让 Fabrice 接管公司的执行领导职位，我将在我们的股东任命 Fabrice 时辞去董事会职务。我期待着支持 Fabrice，在今年剩余时间里密切合作，并确保顺利交接。” Fabrice Chouraqui 评论道：“我很荣幸有机会接任 Pharming 的领导职位，在坚实的基础上继续发展，并在此时加入，我可以帮助推动公司在罕见病领域进入下一阶段的增长。Pharming 不断增长的产品组合给我留下了深刻的印象
人脑映射-2023 -Piccirilli-早产和新生儿中的脑血流模式，并评估了pdf
Chakraborty，C.，Joung，J.，Foo，L.C.，Thompson，A.，Chen，C.，Smith，S.J。，＆Barres，B。 A. （2013）。 星形胶质细胞通过MEGF10和MERTK途径介导突触消除。 自然，504（7480），394 - 400。https：//doi.org/10.1038/nature12776 de Vis，J. B.，Hendrikse，J.，Groenendaal，F.，de Vries，L.S.，Kersbergen，K.J.，Benders，M.J。，＆Petersen，E.T。（2014）。 新生儿血细胞比容变异性对血液的纵向松弛时间的影响：对动脉自旋标记MRI的影响。 Neuroimage Clin，4，517 - 525。https：//doi.org/10.1016/j.nicl.2014.03.006 de Vis，J. B.，Petersen，E。T.，De Vries，L.S.，Groenendaal，F.，Kersbergen，K。J.，Alderliesten，T. （2013）。 在脑成熟过程中脑灌注的区域变化，在新生儿中，通过动脉自旋标记MRI进行了非侵入性测量。 欧洲放射学杂志，82（3），538 - 543。https：//doi.org/10。 1016/j.ejrad.2012.10.013 Fyfe，K。L.，Yiallourou，S。R.，Wong，F。Y.，＆Horne，R。S.（2014）。 Devel-Chakraborty，C.，Joung，J.，Foo，L.C.，Thompson，A.，Chen，C.，Smith，S.J。，＆Barres，B。A.（2013）。星形胶质细胞通过MEGF10和MERTK途径介导突触消除。自然，504（7480），394 - 400。https：//doi.org/10.1038/nature12776 de Vis，J.B.，Hendrikse，J.，Groenendaal，F.，de Vries，L.S.，Kersbergen，K.J.，Benders，M.J。，＆Petersen，E.T。（2014）。新生儿血细胞比容变异性对血液的纵向松弛时间的影响：对动脉自旋标记MRI的影响。Neuroimage Clin，4，517 - 525。https：//doi.org/10.1016/j.nicl.2014.03.006 de Vis，J.B.，Petersen，E。T.，De Vries，L.S.，Groenendaal，F.，Kersbergen，K。J.，Alderliesten，T.（2013）。在脑成熟过程中脑灌注的区域变化，在新生儿中，通过动脉自旋标记MRI进行了非侵入性测量。欧洲放射学杂志，82（3），538 - 543。https：//doi.org/10。1016/j.ejrad.2012.10.013 Fyfe，K。L.，Yiallourou，S。R.，Wong，F。Y.，＆Horne，R。S.（2014）。 Devel-1016/j.ejrad.2012.10.013 Fyfe，K。L.，Yiallourou，S。R.，Wong，F。Y.，＆Horne，R。S.（2014）。Devel-
第4章 - 氮沉积对森林生产力和碳固存的影响
氮（N）的可用性限制了许多森林生态系统的主要生产率，尤其是北方和温带地区的生态系统（Lebauer and Treseder，2008; Du等，2020a）。可用的n来自通过土壤N矿化和叶子N吸收的内部循环，以及通过生物膜固化，大气N沉积和基岩风化的外部输入（Cleveland等，2013; Du and de Vries，2018; Morford et ef and。作为外部N输入，N沉积刺激植物的生长，从而增加许多陆地生态系统的C固结，尤其是在一个持续存在大气CO 2浓度的世界中（De Vries等，2014; O''Sullivan et al。自从工业革命伴随着人为n排放和沉积的工业革命以来，全球n个周期已被Human活动发生了巨大变化（Galloway等，2008，2021）。已经发现大量N排放会导致严重的空气污染（例如雾霾，酸雨和臭氧），并导致负面的生态影响（例如生物多样性丧失，酸性，酸性），当时是在各种生态系统中沉积到各种生态系统中，两者都在当前的热点地区，主要发生在East and South Asia和South Aseborions和北方地区，欧洲;等人，2010年；这些负面影响引起了从1980年代，1990年代的美国和2010年代的中国遏制欧洲国家排放的政策（Amann等，2013; Li等，2017; Zheng等，2018）。因此，n沉积在
论投资网络及其发展*
* 我们感谢 Francisco Buera 和 Christian vom Lehn 的深刻讨论。如果没有 G. de Vries 提供的非洲国家使用表，这个项目就不可能实现。我们还要感谢 Manuel Garcia-Santana、Joseph Kaboski、Elisa Keller、Josep Pijoan-Mas、Ezra Oberfield、Diego Restuccia 以及 STEG 年度会议的研讨会参与者、国际货币基金组织、世界银行、多伦多大学、新加坡国立大学、剑桥大学和康奈尔大学、美联储委员会和 NBER SI EFEG 会议的宝贵意见。Casal 感谢 STEG 博士研究基金的慷慨资助。我们的投资网络数据集的网址是 https://investment-network.weebly.com
mpnowak@agh.edu.pl电话-MichałNowak
[30] H. Zhang，Ö。 Gül，St.Conesa-Boj，M。P。New，M。Wimmer，K。Zuo，V.Mourik，Vins，J。VanVen，M。D。Sant Bommer，D。J。J. van Woerkom，D.For St. R Plissard，E.P.A.M.支持者，M。Quintero-Pérez，M。C。Cassidy，S。nat。公社。8，16025（2017）。8，16025（2017）。
法律、人工智能和数字化
1 非常感谢瓦伦堡人工智能、自主系统和软件项目——人文与社会（WASP-HS）、人工智能驱动的高等教育实践中的伦理和法律挑战（MMW2020.0138）的支持。此外，我还要感谢 Teresa Cerratto-Pargman 教授、Cormac McGrath 副教授和 Cecilia Magnusson Sjöberg 教授，他们在本书开发的各个阶段对稿件或其中的部分内容提出了有益的评论。还要感谢本书的编辑、助理教授 Katja de Vries 和 Mattias Dahlberg 教授提出的建设性反馈意见。至于不足之处，全部是作者的责任。2 BS Bloom，《2 Sigma 问题：寻找与一对一辅导一样有效的小组教学方法》，13 Educational Researcher 4（1984）。
英国筛查中心的乳房 X 线摄影 AI 经验
2018 年，Innovate UK 拨款在阿伯丁和格拉斯哥建立数字诊断人工智能研究工业中心 (iCAIRD)。在阿伯丁，第一个示范项目是使用 Kheiron Medical Technologies（伦敦）的 Mia 算法对苏格兰东北部乳腺筛查服务机构四年的匿名筛查乳房 X 光检查进行回顾性分析。这项工作由阿伯丁大学的 de Vries 博士及其同事使用阿伯丁数据安全港 (DaSH)（阿伯丁大学的一个值得信赖的研究环境）进行，取得了一些重要发现，包括：人工智能在英国人口中的适用性；关于人工智能校准的经验教训；确定的工作量优势；以及人工智能的额外间隔癌症检测。1