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World File Search Systemcaerulea
机器学习介导的梭状芽孢杆菌的ca虫calleoseation优化
Callogenesofene是用于体外次生代谢产生和间接器官发生的最强大的生物技术方法之一。可以通过应用机器学习（ML）和优化算法的组合来获得对呼应和优化方案的全面知识。在当前的研究中，p的call灭响应（即call灭率和愈伤组织新鲜重量）。caerule。使用多层感知器（MLP）。此外，将开发的模型集成到遗传算法（GA）中，以优化PGRS和Explant类型的浓度，以最大程度地提高卡尔生成反应。此外，进行了敏感性分析，以评估每个输入变量对卡尔生成响应的重要性。结果表明，在训练和测试集中，MLP具有高预测精度（R 2> 0.81），用于建模所有研究参数。基于优化过程的结果，将从补充有0.52 mg/l IBA的培养基中培养的叶植物中获得最高的卡生成率（100％），加上0.43 mg/l NAA，加上1.4 mg/l 2,4-D 2,4-D Plus 0.2 mg/l bap。敏感性分析的结果表明，PGRS外源应用对call菌的外源性的影响。gentally，结果表明，MLP和GA的组合可以显示出具有前瞻性的辅助工具，以优化和预测体外培养系统，并因此应对巴西列拉组织培养中目前面临的几个挑战。
雷的地中海lig骨的基因组（Linnaeus，1758）
patella caerulea（Linnaeus，1758）是胃足类的软体动物。地中海流行，它被认为是基石物种，因为它在结构和调节潮汐和潮汐栖息地的生态平衡中的主要作用。目前，它被用作评估沿海海水的环境质量的生物指导者，并用作了解适应海洋酸化的模型物种。在这里，我们为闭藻提供了高质量的参考基因组组装和注释。我们从一个个体中生成了约30 GB的太平洋生物科学高保真数据，并提供了最终的749.8 MB组件，其中包含62个重叠群，包括线粒体基因组（14,938 bp）。n50为48.8 MB，其中98％的组装中包含在18个最大的重叠群中，该组件靠近染色体规模。基准的通用单拷贝直系同源物分数很高（Mollusca，87.8％完成； Metazoa，97.2％完成），与其他染色体级the骨基因组观察到的指标相似，突出了Mollusca数据库中可能的偏差。，我们从相同位置收集的第二个人产生了转录组光照明数据，并将其与蛋白质证据一起注释基因组。总共发现了23,938个蛋白质编码基因模型。通过将该注释与其他已发表的patella注释进行比较，我们发现，尽管方法不同，但外显子和基因长度的分布和中位数与其他patella物种相媲美。目前可在GenBank上获得的高质量P. caerulea参考基因组（Bioproject：PRJNA1045377；组装：GCA_036850965.1），是未来生态和进化研究的重要资源。