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Illumina DNA准备化学
除了提供快速工作流程外，Illumina DNA准备化学为输入类型和输入量提供了非凡的灵活性，包括直接的新鲜血液或唾液的直接样品输入，并支持广泛的应用（表1）。Illumina DNA Prep与全基因组测序（WGS）应用兼容，包括人，小/微生物和大型复杂基因组测序。对于有针对性的DNA富集应用，包括不同尺寸的固定和自定义面板以及全外显子组测序（WES），Illumina提供具有富集的Illumina DNA Prep，其具有丰富的珠子连接的转座体（EBLTS），以提供丰富的兼容库兼容库。此外，具有富集的Illumina DNA准备与Illumina和第三方富集探针/面板兼容，从而使内容可移植性提高了灵活性。
研究miRNA变异在神经退行性脑疾病中的作用
结果：FTD患者中MiR656，MiR423，MiR122和MiR885的WES鉴定的稀有种子变体。这些miRNA中的大多数与FTD相关基因结合，涉及不同的生物学途径。此外，一些miRNA变体创建了与FTD相关的基因的新型结合位点。与对照组相比，AD队列中MiR885基因座的测序最初显示出AD患者中MiR885变体的显着富集（SKAT-O，P值= 0.026）。遗传关联并不保持。使用Mirvas预测工具，变体RS897551430和RS993255773似乎引起了主要miRNA的显着结构变化。这些变体还预计将强烈下调成熟的miR885级别，这与在AD背景下报告的MiR885所报告的水平相一致。
医疗保健咨询委员会会议2024年8月13日
Justin Bennett FNP -BC - 农村健康护理迈克尔·博丁，医学博士 - Olol医师小组Cheryll Bowers -Stephens，医学博士，MBA，MBA - 健康的蓝色Yvonne Domingue，MS，RN - 儿童和家庭服务部 - 迈克尔·戈里兰多（Michael and Family Services），迈克尔·乔治（Michael and Family Services） Louisiana Nursing Home Association Shantel Hebert-Magee, MD, MPH – LDH Medicaid Larry Humble, PharmD, PhD – University of Louisiana Monroe Glenda Johnson, MD – United Healthcare Ann Kay Logarbo, MD - Aetna Rodney Wise, MD – AmeriHealth Caritas of Louisiana Members Via Zoom: Joseph Biggio Jr., MD, MS – Ochsner GERERLELDA DAVIS，MBA - 路易斯安那州初级保健协会
Colby T. Ford，博士学位 - 简历Vitae
在Azure建立了可扩展的云计算体系结构，以在发现肿瘤学抗体开发的治疗靶标中支持转化科学组。这包括可伸缩的RNA-Seq，WES，蛋白质对接和药效学管道的自动化的，基于Kubernetes的工作流以及支持GXP的数据平台，数据湖和机器学习体系结构。与临床前和临床团队合作，为针对肿瘤靶标的抗体候选抗体设计可扩展的，基于云的蛋白质结构分析。使用基因表达数据生产化的大型药物敏感性ML模型。2023年12月 - 2024年5月。ML＆Cloud Engineering，生物信息学，P -Fifier肿瘤学2021年9月至2023年12月。ML＆Cloud Engineering，生物信息学，Seagen，2021年3月 - 2021年9月科学家，生物信息学，Seagen
Illumina DNA准备外显子组2.5富集
Illumina DNA Prep和Exome 2.5富集提供经济的人类全外观测序（WES）结果，具有出色的性能和数据质量。易于使用的库的准备和富集解决方案是从样本到报告的端到端工作流程的一部分（图1）。Illumina合格的方法可通过我们的合作伙伴提供一系列自动化平台。Illumina DNA与Exome 2.5富集的PrEP始于提取的基因组DNA（GDNA）或直接血液或唾液输入，并结合了快速的珠宝上标记文库制备化学化学，然后进行混合捕获外部体富集（图2）。1具有富集化学的Illumina DNA准备支持高质量输入DNA（≥50ng）的综合归一化，这可以实现简单的基于体积的合并进行杂交，并提供来自每个富集外来图书馆的测序输出。库在Novaseq
关岛的优先气候行动计划
副本为：Hon。Susan C. Lee，国务卿Michael W. Lore，Esq。 1-888-874-0013（免费电话）;传真：（410）974-5190; tty：（410）333-3098电子邮件：dlmdsos_sos@maryland.gov web：http：//sos.maryland.gov/ hon。Teny Hamilton Hoyer（民主党），美国代表，第五国会乔治县王子县：美国地区法院，6500 Cherrywood Lane，Suite 310，Greenbelt，MD 20770（301）474-0119；传真：（301）474-4697 HON。 州长韦斯·摩尔·马里兰州州长100州圈安纳波利斯，马里兰州21401-1925 HON。 Angela D. Ashbrooks乔治王子县执行韦恩·K·库里管理大楼1301 McCormick Drive Largo，MD 20774Teny Hamilton Hoyer（民主党），美国代表，第五国会乔治县王子县：美国地区法院，6500 Cherrywood Lane，Suite 310，Greenbelt，MD 20770（301）474-0119；传真：（301）474-4697 HON。州长韦斯·摩尔·马里兰州州长100州圈安纳波利斯，马里兰州21401-1925 HON。Angela D. Ashbrooks乔治王子县执行韦恩·K·库里管理大楼1301 McCormick Drive Largo，MD 20774
对海上风力涡轮机的应用评估……
本文利用能源资源混合优化模型 (HOMER) 软件，对沙特阿拉伯延布地区的十种不同风力涡轮机进行了模型和经济性分析。这项研究可帮助决策者选择最合适的风力涡轮机来满足沙特“2030 愿景”中 58.7GW 的可再生能源目标。分析基于涡轮机的初始资本成本、运营成本、净现值成本 (NPC) 和平准化能源成本 (LCOE)。此外，还根据风力涡轮机的发电量、过剩能量和所需存储设备的大小对其进行了比较。结果表明，对于延布村庄的典型负载曲线，Enercon E-126 EP4 风力涡轮机的平准化能源成本 (0.0885 美元/千瓦时) 和 NPC (23.8 美元) 最低，而 WES 30 的平准化能源成本 (0.142 美元/千瓦时) 和 NPC (38.3 美元) 最高。
晚期非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂的长期反应的临床和分子特征
摘要◥目的：我们试图识别出晚期非小胞菌患者（NSCLC）WHOACHIEVELONG-TERMRESPONSE（LTR）到免疫检查点抑制剂（ICI）的特征，这些特征与短期响应（STR）的预测特征可能有所不同。实验设计：我们对2011年至2022年之间用ICI治疗的晚期NSCLC患者进行了多中心回顾性分析。ltr和str分别定义为响应≥24个月和响应<12个月。肿瘤编程的死亡配体1（PD-L1）表达，肿瘤突变负担（TMB），下一代测序（NGS）和全异位测序（WES）数据，以识别与STR和非LTR相比，在达到LTR的患者中富集的特征。结果：在3,118例患者中，有8％的LTR和7％的STR，5年总生存率（OS）为81％和18％
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
EPA-815-R-24-001 PFAS NPDWR 最终版经济分析
本文件由美国环境保护署 (EPA) 水资源办公室 (OW) 编写。该机构衷心感谢 OW 标准与风险管理部、水资源经济中心、科学技术办公室和政策办公室国家环境经济中心的 EPA 科学家和经济学家的宝贵贡献。本文件由 Katherine Foreman、Rachel Gonsenhauser、Austin Heinrich、Erik Helm、Kirsten Studer 和 Morgan Webster 编写。为本文件的制定做出宝贵贡献的 EPA 科学家和经济学家包括 Lena Abu-Ali、Carlye Austin、Wes Austin、Keelan Baldwin、Elizabeth Berg、Adam Cadwallader、Stanley Gorzelnik、Ashley Greene、Hannah Holsinger、Won Hyung Lee、Brittany Jacobs、Rajiv Khera、Alexis Lan、Casey Lindberg、Gregory Miller、Michael Trombley 和 Holly Young。该机构非常感谢 Chris Dockins 和 Ruth Etzel 的宝贵技术评审以及 Ryan Albert 和 Eric Burneson 的执行指导。