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分生组织中的新干细胞建立需要抑制器官边界细胞命运
*信函的作者：patrick.laufs@inrae.fr A.N.，P.L。和A.M.C.构思了该项目和P.L.监督该项目。A.N. 在P.L.，A.M.C.，A.M.B。和M.S.的帮助下进行了大多数实验。 在S.B的监督下执行了Y1H屏幕。 A.M.C. 进行了初步的遗传分析。 B.A. 有助于产生双突变体和转基因线。 L.C. 构思了整个原位协议并监督A.N. 为此。 yu.l. 在Y.L的监督下进行了凝胶移位实验。 J.B.写了荧光平均脚本。 A.N. 和P.L. 用AMC的输入写了这篇文章。 根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。A.N.在P.L.，A.M.C.，A.M.B。和M.S.的帮助下进行了大多数实验。在S.B的监督下执行了Y1H屏幕。A.M.C. 进行了初步的遗传分析。 B.A. 有助于产生双突变体和转基因线。 L.C. 构思了整个原位协议并监督A.N. 为此。 yu.l. 在Y.L的监督下进行了凝胶移位实验。 J.B.写了荧光平均脚本。 A.N. 和P.L. 用AMC的输入写了这篇文章。 根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。A.M.C.进行了初步的遗传分析。B.A. 有助于产生双突变体和转基因线。 L.C. 构思了整个原位协议并监督A.N. 为此。 yu.l. 在Y.L的监督下进行了凝胶移位实验。 J.B.写了荧光平均脚本。 A.N. 和P.L. 用AMC的输入写了这篇文章。 根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。B.A.有助于产生双突变体和转基因线。L.C. 构思了整个原位协议并监督A.N. 为此。 yu.l. 在Y.L的监督下进行了凝胶移位实验。 J.B.写了荧光平均脚本。 A.N. 和P.L. 用AMC的输入写了这篇文章。 根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。L.C.构思了整个原位协议并监督A.N.为此。yu.l.在Y.L的监督下进行了凝胶移位实验。J.B.写了荧光平均脚本。A.N. 和P.L. 用AMC的输入写了这篇文章。 根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。A.N.和P.L.用AMC的输入写了这篇文章。根据作者指示（https://academic.up.com/plcell）中描述的政策，负责分配本文提出的材料积分不可或缺的材料的作者。
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。
用所有感官进行学习：多模式丰富是未来的最佳学习策略
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致，可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源：认知科学趋势 (2022)。DOI：10.1016/j.tics.2022.10.007
基因组测序和群体增强的实用性，以支持Marfan综合征中的剪接变体解释
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25321172 doi：medrxiv preprint
叶片切割蜜蜂（Ashmeadiella sculleni）物种占据了潜在的保护问题，蓝山国家森林
俄勒冈州的个体动物发生是由基于Natureserve指南（Natureserve 2024a），Orbic Expert Review以及其他考虑因素的分离距离来定义的，该物种以及与另一家机构使用的分离距离或跟踪方法相匹配的其他考虑因素。俄勒冈州的叶切割器蜜蜂的出现的默认分离距离为5 km；元素的发生（EOS）也可能由于地理障碍，宽阔的时间分离（例如，非常古老的，模糊的标本记录与最近的GIS映射站点）或管理单元（Orbic 2024）而分开。爱达荷州自然遗产计划记录可用于目标物种的数据。爱达荷州自然遗产计划记录了野生动植物观察数据，而不是出现，并且这些观察数据可能彼此紧密接近（IDFG 2023）。华盛顿天然遗产计划数据不适合动物，因为该计划无法维持稀有的动物记录（WNHP 2022）。来自观察数据集的源源不使用分离距离，并且可能在接近近距离处发生。易于识别时，仅报告了对位置的最新观察。
使用瓷砖扩增子（Heptile）和基于探针的富集在Illumina和Nanobore平台上的整个基因组测序
乙型肝炎病毒（HBV）全基因组测序（WGS）目前受到限制，因为许多临床样品的DNA病毒载荷（VL）低于使用当前测序方法产生完整基因组所需的阈值。我们使用基于探针的捕获和瓷砖放大器PCR（Hep-tile）开发了两种泛基因型病毒富集方法，用于HBV WGS。我们使用模拟样品证明了这两种富集方法都是泛基因型（基因型A-J）。使用临床样品，我们证明了HEP-TILE放大成功地放大了最低的HBV VL测试（30 IU/ mL）的完整基因组，并且可以使用纳米孔和Illumina平台对PCR产物进行测序。基于探针的捕获，具有Illumina测序需要VL> 300,000 IU/mL，以生成全长HBV基因组。捕获 - 紫罗兰和Hep-tile-nanopore管道在具有已知DNA序列的模拟样品中具有100％的共识测序精度。一起，这些方案将促进HBV序列数据的产生，从而使HBV分子流行病学的更准确，更具有代表性的描述，对持久性和发病机理进行启示，并增强对感染及其治疗结果的理解。
建立科罗拉多tick壁虱发烧病毒的反向遗传学系统
具有12个分割的双链RNA基因组的Colorado Tick热病毒（CTFV）是一种致病性arbovirus，可引起人类严重疾病。然而，在分析复制机制和致病性的分析中几乎没有取得进展。这种病毒学约束是由于缺乏CTFV的反向遗传学系统。因此，我们旨在建立系统。最初，在各种细胞系中研究了CTFV复制的功效。CTFV在许多来自不同宿主和器官的细胞类型中生长。随后，用编码编码12个CTFV基因段中每个链的质粒，编码所有CTFV蛋白的表达质粒和vercinia vercinia病毒RNA-RNA粘贴酶转染了稳定表达T7 RNA聚酶的BHK-T7细胞。转染后，将细胞与Vero或HeLa细胞共培养。使用该系统，我们营救了带有肽标记的病毒蛋白的单种植体和重组病毒。此外，还建立了使用表达T7 RNA聚合酶的Expi293F细胞的改进系统，从而使重组报告基因CTFV的产生。总而言之，这些用于CTFV的反向遗传学系统将极大地归因于了解病毒复制机制，发病机理和传染性，最终促进了有理处理和候选疫苗的发展。
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
PEAR：一种灵活的荧光报告基因，用于识别和富集成功进行先导编辑的细胞
(a) Prime Editor 活性报告基因 (PEAR) 的示意图。PEAR 的机制基于与 BEAR 相同的概念，并且包含相同的非活性剪接位点，如图 (a) 所示。PE 可以将“G-AC - AAGT”序列恢复为规范的“G-GT-AAGT”剪接位点。与 BEAR 不同的是，这里的 Prime 编辑发生在 DNA 的反义链上，因此，这种方法使我们能够将间隔序列定位在内含子内。这里，整个间隔的长度是可以自由调整的（显示为“N”-s）。剪接位点的改变的碱基显示为红色，编辑的碱基显示为蓝色。PAM 序列为深绿色，nCas9 为蓝色，融合的逆转录酶为橙色。