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SALSA® Binning DNA SD031 分析证书
图 1 . 使用 SALSA MLPA Probemix P140 HBA (C1-0322) 分析 SALSA Binning DNA SD031-S01-0924 (约 50 ng) 的毛细管电泳图。图中标出了 136 nt 处的 Hb Contant Spring 突变 (HBA2:c.427T>C, p.*143Glnext*31) 特异性探针的位置。不同批次的 P140-C1 探针混合物的探针峰高可能有所不同。
产品描述 SALSA® Binning DNA SD022-S01
P043 MUTYH 外显子 7 188 18416-SP0654-L29811 E1 c.536A>G (p.Tyr179Cys) MUTYH 外显子 13 193 21267-SP0655-L23442 E1 c.1187G>A (p.Gly396Asp) P072 MUTYH 外显子 7 184 18416-SP0654-L23441 D1 c.536A>G (p.Tyr179Cys) MUTYH 外显子 13 258 18417-SP0655-L23442 D1 c.1187G>A (p.Gly396Asp) P378 MUTYH 外显子 7 184 18416-SP0654-L23441 D1 c.536A>G (p.Tyr179Cys) MUTYH 外显子 13 258 18417-SP0655-L23442 D1 c.1187G>A (p.Gly396Asp) 注意：请查阅相应的探针混合物产品说明以获取有关外显子编号、突变命名和所用基因转录本的更多信息。
产品描述SALSA®BINNINGDNA SD094-S01
一般信息SALSA BINNING DNA SD094仅是研究用途（RUO）试剂，可与莎莎（MS-）MLPA ME012-B1 ME012-B1 MGMT-IDH-TERT，SALSA MLPA MLPA试剂套件，SALSA HHAI和COFFALYSER.NET的链接相关性。探针长度。sd094包含上述探针中包含的所有探针的目标，包括突变特异性探针靶标：IDH1 P.R132H（C.395G> a）和P.R132C（C.394C> T），IDH2 P.R172K（C.515G> A）和P.R15G> A）和P.R172M（C.5G> r172m（C.515G）（c.515151） C228T和C250T。
产品描述 SALSA® Binning DNA SD031-S01
安全数据表 根据存在的浓度，所有成分均不属于《危害通识标准》所定义的危险成分。这些产品不需要安全数据表 (SDS)：所有制剂均不含有需要分发 SDS 的浓度的危险物质（根据 (EC) No 1272/2008 [EU-GHS/CLP] 法规及其修正案），根据 (EC) No 1272/2008 [EU-GHS/CLP] 法规及其修正案，根据 1907/2006 [REACH] 法规及其修正案）。如果发生泄漏，请用水清洗并遵循适当的现场程序。
分析证书Salsa®BinningDNA SD052
图1。用SALSA MLPA Probemix P003 MLH1/MSH2（D1-0224）分析的Salsa Binning DNA DNA SD052-S01-1124（约50 ng）的毛细血管电泳模式（约50 ng）。指示在265 nt和317 nt的反转特异性探针的位置。探针峰高可能在不同的P003-D1探针之间有所不同。
产品说明SALSA®BINNINGDNA SD069-S02
MPL exon 10 186 S1048-SP0405- L29871 B1 p.W515L=c.1544G>T MPL exon 10 181 S1048-SP0405-L29870 B1 p.W515K=c.1543_1544TG> AA KIT exon 17 200 17722-SP0542-L23707 B1 p.d816v = c.2447a> t jak2外显子12 * 167 16924-L21237 B1 p.n542_e543del = c.1624_1624_1629delaatgaa jak2 exon 12 * 172 16924-l21238 b1外显子14§24013190-L21572 B1 p.v617f = c.1849g> t Calr外显子9 124 S0999-L26702 B1 P.L367FS*46 = C.1092_1143DEL52 CALR EXON 9 130 S1001-L26517 B1 P.K3852 = C.1154_1155INstTGTC注意：请咨询相应的Probemix产品说明，以获取有关外显子编号，突变命名法和所使用的基因转录本的更多信息。
使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法
使用基于线性的频道和基于规则的算法的硅晶片制造中的表面缺陷分类，在硅晶片制造中，在硅晶片制造中使用基于线性的信道和基于基于规则的固定算法的硅晶片制造中的基于线性的基于线性的频道渠道晶体轴向循环和基于规则的基于基于规则的灯泡的局限性的线化算法在硅晶片制造中使用基于线性的旋转算法进行了表面缺陷分类，并 Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the基于线性的渠道和基于规则的包裹算法，使用基于线性的渠道和基于规则的双钉算法在硅晶片制造中进行表面缺陷分类，并使用基于线性的信中的硅晶状体和基于规则的基于基于线性的基于线性的基于硅的渠道临床构造的硅化算法分类的硅晶片制造中的硅晶片制造中的表面缺陷分类，并使用基于线性的渠道和基于规则的算法的晶圆制造，使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法使用基于线性的频道和基于规则的算法的硅晶片制造中的表面缺陷分类，在硅晶片制造中，在硅晶片制造中使用基于线性的信道和基于基于规则的固定算法的硅晶片制造中的基于线性的基于线性的频道渠道晶体轴向循环和基于规则的基于基于规则的灯泡的局限性的线化算法在硅晶片制造中使用基于线性的旋转算法进行了表面缺陷分类，并 Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the基于线性的渠道和基于规则的包裹算法，使用基于线性的渠道和基于规则的双钉算法在硅晶片制造中进行表面缺陷分类，并使用基于线性的信中的硅晶状体和基于规则的基于基于线性的基于线性的基于硅的渠道临床构造的硅化算法分类的硅晶片制造中的硅晶片制造中的表面缺陷分类，并使用基于线性的渠道和基于规则的算法的晶圆制造，使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法
大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
使用长阅读组装，融合和合并方法，来自人类肠道菌群的高度精确的元基因组组装基因组
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月11日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.10.10.593587 doi：biorxiv Preprint
∗这是以下文章的接受版本：[f.andreace，c.pizzi，m.com.in metaprob 2：使用m
∗ This is the accepted version of the following article: [F.Andreace, C.Pizzi, M.Comin MetaProb 2: Metagenomic Reads Binning based on Assembly using Minimizers and K- mers Statistics Journal of Computational Biology, 28(11), 1052-1062, 2021], which has now been formally published in final form at [Journal of Computational Biology] at [https://doi.org/10.1089/cmb.2021.0270]。该文章的原始提交版本可根据Pubishers的自治条款和条件的Mary Ann Liebert，Inc。使用。†帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程系，意大利35131‡应向其通信：comin@dei.unipd.it