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酶促DNA合成的人工核苷酸密码子
核糖体将核酸中编码的遗传信息转化为蛋白质。即使将氨基酸逐一组装在一起，这种解码过程也需要mRNA上的三核苷酸密码子与同源氨基酰基-TRNA的相应反密码子之间的watson-Crick相互作用。遗传密码是退化的，由于序列柔韧性主要在第三核苷酸的水平上，因此由一个或多个TRNA识别。1，2另一方面，核酸的合成是由聚合酶介导的，并通过在生长链上组装单个单字母核苷酸来进行进行。由于机制的差异，这些基本生物聚合物的合成涉及的错误率大大差异从非常低的DNA复制到更容易出错的DNA转录到mRNA中，以及将mRNA转换为蛋白质的较小的忠诚度（分别为〜10 -8，〜10 -5，〜10 -5，〜10 -5，〜10 -10 -4，误差率将mRNA转换为蛋白质。3，4
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
基于检查的后处理器，用于消息传递量子LDPC代码
量子低密度平价检查代码的固有退化性对它们的解码构成了挑战，因为它大大降低了经典消息传播解码器的错误校正性能。为了提高其性能，通常采用后处理算法。为了缩小算法解决方案和硬件限制之间的差异，我们引入了一种新的后处理后处理，并具有硬件友好的方向，从而提供了与最新艺术技术相关的错误校正性能。所提出的后处理，称为校验，灵感来自稳定器的启发，同时大大减少了所需的硬件资源，并提供了足够的灵活性，以允许不同的消息时间表和硬件体系结构。，我们对一组帕累托架构进行了详细的分析，这些帕累托架构在延迟和功耗之间具有不同的权衡，这些分析源自FPGA董事会上实施的设计的重新分析。我们表明，可以在FPGA板上获得接近一个微秒的延迟值，并提供证据表明，对于ASIC的实现，可以获得较低的延迟值。在此过程中，我们还揭示了最近引入的T覆盖层和随机层调度的实际含义。
使用QCA技术的2：4和3：8解码器的设计 div>
从图中可以明显看出6（a），极化随温度升高而降低。对于在可耐受范围内的输出，电路的运行温度为1至9K。在该温度框架内，记录的最低能量为0.0237 eV，如图6（b）。扭结能量的计算在基于QCA的设计电路中很重要。扭结能量是两个相邻或相邻细胞之间的能量差。两个细胞之间的扭结能取决于QCA细胞的维度以及相邻细胞之间的间距。它与温度无关。它是设计稳定性的最显着参数之一。具有最低扭结能量的状态是最稳定的状态。使用公式：
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
通过CRISPR-CAS靶向裂开志贺毒素基因的靶向裂解在动物模型中
摘要。收音机和手机使用振荡载体信号的频率调制（FM）来可靠地传输多路复用数据，同时拒绝噪声。在这里，我们使用遗传编码的蛋白振荡器（GEOS）作为电路中的载波信号来建立该范式的生化类似物，以实现单细胞数据的连续实时FM流。GEOS是由进化多样的思想家庭ATPase和激活因子模块构建的，这些模块在人类细胞中共表达时会产生快速的合成蛋白振荡。这些振荡用作单细胞载体信号，频率和振幅由GEO组件水平和活动控制。我们系统地表征了169个ATPase/Activator Geo对和具有多个竞争激活剂的工程师复合GEO，以开发一个用于波形编程的全面平台。使用这些原理，我们设计了对细胞活性调节地理频率的电路，并使用校准的机器学习模型解码其响应，以证明单个单元中转录和蛋白酶体降解动力学的敏感，实时FM流。GEOS建立一个动态控制的生化载体信号，解锁抗噪声的FM数据编码范式，为动态单细胞分析开辟了新的途径。简介。细胞动态调节不同时间尺度的基因表达，蛋白质定位和信号传导状态，以执行必不可少的生物学功能1-4。虽然基因组，转录组和蛋白质组学方法可以提供单细胞态5-8的快照，但实时遵循单个细胞的轨迹的能力对于理解动态细胞和生物体行为如何编码和功能1,9,10至关重要。这些单细胞动力学通常是使用荧光记者在显微镜下进行跟踪的，其强度或定位为您感兴趣的数据提供了代理10-16。虽然功能强大，但这些工具对扩展单细胞动力学和数据聚合的扩展跟踪构成了挑战，因为任意信号强度在仪器上各不相同，并且对光漂白和噪声17敏感。此外，传统基于荧光的工具生成的信号缺少元数据来识别信号的基本细胞来源，从而使密集的细胞环境中重叠信号的分离变得困难。
DNA生命项目的DNA条形码SOP
该协议集合描述了达尔文生命项目中DNA条形码的标准操作程序。SOP涵盖了海洋生物协会的大型藻类和海洋生物，真菌和地衣的条形码，牛津大学的生物，爱丁堡皇家植物园的植物和地衣在伦敦自然历史博物馆的植物和地衣。
13 SB559/562/2324在MI基金计划中制作...
一项法案，修改，修改，合并和分类与心理健康有关的法律；规定某些州和地方机构以及官员以及某些私人机构和个人的权力和职责；规范某些机构和设施，提供心理健康或药物使用障碍服务；提供某些费用和费用；为患有精神疾病，药物使用障碍或发育障碍的人建立民事录取程序；为发育障碍的人建立监护程序；建立有关刑事司法系统中的精神疾病，药物使用障碍或发育残疾的人的程序；提供处罚和补救措施；并废除行为的行为和部分。
DNA在牛津纳米孔上的条形码：多路复用多达24 x 96孔板
本协议描述了用于测序标准COI标记的实验室协议（即DNA条形码），多路复用多达2,280个标本（24 x 96井板，每个板的一个阴性对照孔），以在牛津纳米孔技术上运行，in 10.4.1在占用量序列仪上流动细胞。所有索引都是通过PCR使用标记的引物来完成的，这意味着图书馆准备仅在单个管中进行，所有2,280个PCR均得到了合并。这是通过不对称索引来完成的，其中带有96个唯一分子标识符（UMIS）的正向引物提供了映射到96孔板的孔，而带有24 UMIS的反向引物则将其映射到板上。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。