警报:谨慎,该电子邮件起源于组织之外。如果您没有期望,请勿打开附件或单击链接。来源水保护地方援助赠款计划|华盛顿州卫生部 - $ 30,000的上限,以帮助水文地质建模和气候弹性饮用水状态循环基金(DWSRF)|华盛顿州卫生部 - 请参阅规划和工程贷款/赠款部门。Ben Majors性别代词:他/他/他的饮用水西南地区环境公共卫生部门的环境规划师Ben.majors@doh.wa.gov 564-669-669-0855 | www.doh.wa.gov
64-4.XXX 合格患者和护理人员的暂停和撤销 澄清 64-4.023 医用大麻治疗中心差异程序 澄清 64-4.XXX MMTC 许可申请 澄清 64-4.201 MMTC 续期申请要求 澄清 64-4.205 食用大麻生产标准 澄清 64-4.206 低 THC 和医用大麻包装和标签 澄清 64-4.208 MMTC 背景筛查 澄清 64-4.209 MMTC 溶剂萃取 澄清 64-4.210 MMTC 罚款、暂停和撤销 澄清 64-4.211 MMTC 补充许可费 澄清 64-4.212 MMTC 法规合规性测试 澄清64-4.213 MMTC 补救措施 澄清 64-4.XXX MMTC 所有权变更申请和程序 澄清 64-4.XXX MMTC 广告和营销 澄清 64-4.XXX MMTC 大麻投放设备 澄清 64-4.XXX MMTC 授权程序 澄清 64-4.XXX MMTC 财务保证 澄清 64-4.XXX MMTC 收获失败和批发转让程序 澄清 64-4.XXX MMTC 种子到销售跟踪系统程序 澄清 64-4.XXX CMTL 种子到销售跟踪系统程序 澄清 64-4.XXX MMTC 种子到销售跟踪系统集成 澄清 64-4.XXX CMTL 种子到销售跟踪系统集成 澄清 64-4.XXX MMTC 召回和销毁未通过 CMTL 检测的大麻
在过去的几年中,已经做出了多种努力,以准确预测癌症患者体细胞突变的新抗原,以开发个性化的治疗疫苗或研究癌症免疫疗法后的免疫反应。在这种情况下,肿瘤活检和匹配的正常组织以及RNA测序(RNA-SEQ)配对的全外观测序(WES)的可及性提高为开发生物信息学工具提供了基础,这些工具可以预测和优先确定新抗原候选者。大多数管道都依赖于候选肽对患者主要的组织相容性复合物(MHC)的结合预测,但是这些方法返回了大量的假阳性,因为它们缺乏与其他影响T细胞对新抗原反应的特征相关的信息。本评论探讨了可用的计算方法,这些方法结合了有关T细胞偏好的信息,以预测其激活后遇到肽-MHC复合物。具体而言,预测i)可能会增加肿瘤可利用的生物特征的方法,即暴露于免疫系统,ii)自相似性的指标,代表了新抗原破坏免疫耐受性的机会,iiii)病原体免疫原性,以及IV)肿瘤免疫原性。另外,本综述描述了这些工具的特征,并在新型的基准测试数据集中在一项II期临床研究中接受了用黑色素瘤疫苗(Vaccimel)治疗的患者的实验验证的新抗原的基准数据集解决了它们的性能。评估的总体结果表明,当前工具预测针对新抗原的细胞毒性反应激活的能力有限。基于此结果,讨论了使该问题成为免疫信息中未解决的挑战的局限性。
近来,量子信息处理(QIP)已被证明能够在密码学10,11和数据库搜索方面提供有效的解决方案。12分子自旋作为构建块的多功能性,正成为QIP领域的竞争性材料。13基于分子磁体的“量子位”的高自旋态符合Leuenberger和Loss提出的Grover算法的要求。14该提案要求自旋系统拥有非等距能级和足够长的量子相位记忆时间。磁配位化合物的设计将使我们有机会精细控制量子相干性和构建量子门。15然而,这些条件之间存在显著的矛盾,因为各向异性高自旋系统与环境的强耦合很容易破坏其量子相干性。解决该问题的一种可能方案是使用具有高自旋基态和小各向异性的稀土离子。内嵌富勒烯的核壳结构可以满足 QIP 的要求,16,17 并且与其他基于分子的量子比特相比表现出更好的性能。各种顺磁性内嵌富勒烯表现出一些特殊现象,包括量子比特交叉现象 18 和不同的 Rabi 循环。19
摘要:据报道,内嵌铝化物 RuAl 6 具有超导性,其 T c = 1.21 K。T c 处的归一化热容量跃变 Δ C/ γ T c = 1.58,证实了块体超导性。金兹堡-朗道参数 κ = 9.5 表明 RuAl 6 为 II 型超导体。与其结构类似物 ReAl 6(T c = 0.74 K)相比,探讨了 RuAl 6 的电子结构计算。根据晶体轨道哈密顿布居(- COHP)分析讨论了相的稳定性。两种材料 T c 的差异是由 RuAl 6 中发现的明显更强的电子-声子耦合引起的,这是反键相互作用明显更强的结果。另一种由铝团簇组成的化合物中超导性的出现可能扩大了临界温度与 Ga 团簇所示结构的相关性。■ 简介
摘要:古基因组分析的标准做法是将映射的短读数据转换为伪单倍体序列,通常是从映射读堆栈中随机选择一个高质量的核苷酸。这可以控制由于差异测序覆盖率而导致的偏差,但不能控制差异率和测序错误类型,这些错误在从古代样本获得的数据集中通常很大且多变。这些错误可能会扭曲系统发育和种群聚类分析,并误导使用 D 统计量的混合测试。我们介绍了一种生成伪单倍体序列的方法 Consensify,它可以控制由差异测序覆盖率导致的偏差,同时大大降低错误率。错误校正直接来自数据本身,无需额外的基因组资源或简化假设(例如同时采样)。对于系统发育和种群聚类分析,我们发现与基于单读采样的方法相比,Consensify 受人工制品的影响较小。对于 D 统计量,Consensify 对假阳性的抵抗力更强,并且与其他常用方法相比,不同实验室协议导致的偏差似乎影响较小。尽管 Consensify 是针对古基因组数据开发的,但它适用于任何低到中等覆盖率的短读数据集。我们预测,Consensify 将成为未来古基因组研究的有用工具。