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使用基于CRISPR的设计器外显子插入
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2020年12月3日。 https://doi.org/10.1101/2020.12.03.409417 doi：Biorxiv Preprint
Grannot，一种通过Pangenome图的有效且可靠的注释转移的工具
基因组序列的可用性的增加，突显了我们单个参考基因组以表示物种内部多样性的局限性。pangenomes，涵盖了来自多个基因组的基因组信息，因此对二种情况的多样性进行了更稳定的代表。然而，图形形式的pangenomes通常缺乏注释信息，这限制了其对正向分析的效用。我们在这里介绍Grannot，该工具是通过将现有注释从源基因组投射到图表，然后随后转移到其他嵌入式基因组的工具，该工具专为使用此类图的效率和可靠的注释传输。Grannot针对的是大米，Human和E. coli的Pangenome图和线性基因组的最新工具进行了基准测试。结果表明，Grannot在准确性或速度方面是共识，保守和快速，超过基于对准的方法，或两者兼而有之。它提供了提供信息的输出，例如基因的存在 - 缺乏矩阵，以及源和靶基因组之间传递特征的比对，有助于研究杂物变化和进化。grannot的鲁棒性和不同物种的可复制性使其成为增强pangenome分析的宝贵工具。Grannot可在https://forge.fr/diade/dynadiv/grannot的GNU GPLV3许可下获得。
切斯特概况
在JEC世界2025年，Arkema将推出针对工业和环境过渡挑战的创新。将引入用于电池回收和维修的新解决方案，而由Elium®树脂制成的生态设计的垂直风力涡轮机刀片将突出循环经济中的进步。Arkema还将介绍RILSAN®聚酰胺11，这是一种100％基于Bio的复合材料解决方案，以及UDX®磁带，将碳纤维和基于生物的热塑性聚合物结合在一起。此外，海科帕斯航空航天演示器将展示下一代热塑性复合材料的性能，以及来自PI高级材料的聚酰亚胺膜。Bostik今年彻底改变了工业和流动性的拆卸，揭幕了Prep DB，该底漆旨在应对车辆维修和寿命终止回收的挑战。作为开放创新策略的一部分开发，这种热激活技术使键可以破裂，从而可以拆卸组件而不会损害周围材料。与Zebra Project的JEC奖可再生能源类别提名的复合材料中的开创性循环，Arkema'sElium®树脂正在通过启用复合材料回收来推动循环经济。作为JEC创新奖的决赛入围者，Northern Light Composites将展示一个由Arkema的展台上的Elium®树脂制成的生态设计的垂直风力涡轮机叶片。进一步采取了这一承诺，Arkema将推出一部独家电影，重点介绍了首个树脂回收的工业设施的推出。通过与综合回收，贝内多，维奥利亚，欧文斯·康宁和乔马拉特的战略合作伙伴关系，使这一突破成为可能，将综合回收转化为工业且经济上可行的现实。推动高性能和可持续性RILSAN®聚酰胺11的边界用于生产100％基于生物的复合材料，用于运输，航空航天，体育和消费品。具有优化的熔点，RILSAN®聚酰胺11可以轻松地使用自然纤维（例如亚麻，大麻和竹子）而不会降解。聚酰胺11和天然纤维均来自可再生资源，使这些复合材料与传统材料相比更具可持续性和可回收性。
RSC Advances
其中，单分子测序（SMS）代表了第三代测序技术的变革性飞跃。与传统的短阅读测序方法不同，SMS可以直接对10 kbp或更长的单个DNA分子进行直接测序，而无需PCR扩展，从而在基因组学研究中具有前所未有的优势。这项技术提供了长长的读取长度，高精度和统一的基因组覆盖范围，使其广泛适用于检测基因组结构变体，高度重复的区域和临床诊断。5 - 7个平台，例如PACI的单分子实时（SMRT）测序（PACBIO）（PACBIO）和牛津纳米孔技术（ONT）的纳米孔测序，已经证明了SMS在基因组组装到临床诊断和个性化药物中的不同应用中的潜力。8,9完成
absp：有效分析区域的自动化R工具 -
动机：如今，在生物学的每个部分中都研究了表观遗传基因法规，从胚胎发育到癌症和神经退行性疾病等疾病。目前，为了量化和比较特定目标区域的CpG甲基化水平，最容易访问的技术是BisulfE TE -TE测序PCR（BSP）。但是，没有现有的用户友好工具能够分析来自BSP所有方法的数据。因此，处理PCR产品的直接测序（Direct-BSP）处理结果的最方便方法是手动分析色谱图轨迹，这是重复性且容易出现错误任务。结果：在这里，我们实施了一种新的基于R的工具，称为ABSP用于分析BisulfE TE-FITE测序PCR，从而提供了直接-BSP和Cloning-BSP数据的完整分析过程。它使用原始测序痕量文件（.ab1）作为计算和比较CpG甲基化百分比的输入。它是完全自动化的，并包含一个用户友好的界面，作为内置的r闪亮应用程序，质量控制步骤并生成出版物就绪的图形。可用性和实现：ABSP工具和相关数据可在https://github.com/ absp-methylation-tool/absp上获得。联系人：chann.lagadec@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
高效的多重编辑：8x烟熏本尼亚和12倍拟南芥突变体的单发生成
通过RNA引导的核酸酶（例如SP Cas9）编辑的基因组编辑，已用于许多不同的植物特种中。然而，尚未得到充分记录在多大程度上可以通过多重独立基因座对准。在这里，我们基于高度内含器优化的ZCAS9I基因开发了一个工具包，该基因允许组装核酸酶构建体，该核酸酶构建体表达高达32个单导RNA（SGRNA）。我们使用此工具包探索了两个主要模型物种中多路复用的限制，并报告了无基因八个八个八杆的分离（8 3）Nicotiana Benthamiana和Duodecuple（12 3）拟南芥Thaliana thaliana突变线（分别是T 1和T 2，分别是T 1和T 2）。我们开发了新的本坦氏菌（N. benthamiana）的新颖的反式标记，最重要的是SL -Fast2，可与良好的拟南芥种子植物植物标记物和FCY-upp相当，并基于在存在先例的情况下产生有毒的5-氟中性含量。用九个不同的sgrNA靶向八个基因，并依靠fcy-upp选择非转基因t 1，我们确定了n。benthamiana突变型的n。benthamiana突变线，并具有惊人的高效效率：所有ana-属于所有基因的植物（大约112/11/11/11 target serited）。此外，我们在A. thaliana的24个sgrnas阵列获得了12个基因。效率在a中的显着较低。thaliana，我们的结果表明CAS9的可用性是这种高阶多路复用应用程序中的限制因素。我们通过表型筛选和扩增子测序的结合来识别十二指肠突变系。所呈现的资源和结果为如何使用多路复用来生成复杂的基因型或在功能上询问候选基因的基团。
引用出版物（APA）：Pernet，C.，Garrido，M.I.，Gramfort，A.，Maurits，N.，M.，Pang，E.
摘要 - MRI的自动脑肿瘤分割（BRAT）在诊断和治疗脑肿瘤中起关键作用。尽管3D U-NET达到最新的核心结果，但由于需要具有高记忆力的高端GPU，其临床使用受到限制。为了解决限制，我们利用几种技术来自定义基于2D U-NET的内存有效但策划的深层框架。在框架中，同时多标签肿瘤分割分解为顺序单标签（二进制）分割任务的融合。除了减少内存消耗外，它还可以提高分割精度，因为每个U-net都集中在子任务上，比整个Brats分割任务更简单。还采用了多模式MRI和批处理骰子损失功能的广泛数据增强，以进一步提高概括精度。对Brats 2020的实验表明，我们的框架几乎可以实现最先进的结果。在测试集中，完成了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的0.905、0.903和0.822的diCe评分。此外，我们的自定义框架可在预算GPU上执行，最低要求仅2G RAM。临床相关性 - 我们开发了一种记忆有效的深脑肿瘤分割工具，该工具可显着减少肿瘤分割的硬件需求，同时保持可比的准确性和时间。这些优点使我们的框架适合在临床应用中广泛使用，尤其是在低收入地区。我们计划将框架作为自由临床大脑成像分析工具的一部分释放。该框架的代码公开可用：https：//github.com/nima-hs/brats。
一种高效且基于轻巧的身份方案，用于在集群无线传感器网络中安全通信
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
延迟型高敏性胃肠道症状是由食物口服免疫疗法诱导的，并通过杜皮鲁马布有效治疗的：病例报告
这是根据Creative Commons Attribution-Noncormercial-Noderivs许可条款的开放访问文章，该许可允许在任何媒介中使用和分发，只要正确地提到了原始工作，该使用是非商业用途，并且没有进行修改或改编。©2023作者。由欧洲过敏和临床免疫学学院出版的儿科过敏和免疫学和约翰·威利（John Wiley＆Sons Ltd）。