您的计划应包括所有准备,服务,储藏室和座位区以及所有厕所,穿衣和洗衣设施。所有存储区域都应标有其预期用途。应显示所有制冷,烹饪设备,排气罩,准备桌,架子,水槽,热水器和食品保护设备,例如打喷嚏和檐篷,并在计划中清楚地标记。台面设备,例如烤面包机,切片机,搅拌器,榨汁机和咖啡壶,也应在计划中清楚地标记并明确标记。所有设备都应在设备时间表上列出,并且每个项目都应随附规格表,以符合设备时间表。所有设备必须是商业级和NSF或同等批准的。最后,计划应包括一个平面管立管图,任何裸露的高架废物线应明确标记。
图表列表 图 1.1:限制性酶的发现时间表及一般历史里程碑……………………………………………………………………………………………………… 2 图 1.2:中心法则图…………………………………………………………………… 4 图 1.3:不同类型的限制性酶;ZFN 和 TALEN 序列特异性分别与特定三联体或有限特定 bp 序列有关。粉红色高亮表示所示限制性酶或内切酶的结合位点。粗线表示切割位点………………………………………………………… 5 图 1.4:CRISPR-Cas9 系统的功能组件(Bortesi, L. 和 Fischer, R.,2014 年)。面板 (a) 显示了 Cas9 正常发挥功能所必需的各个 RNA 组件。图 (b) 显示 RNA 成分连接在一起形成 sgRNA 序列。……………………………………………………………………...… 8 图 3.1:设计引物的 Lambda DNA 凝胶电泳(目标大小 1000bp)。孔 1 显示大小标准(以“M 表示),孔 2 和 3 显示成功 PCR …………………………………………………………………………………..... 20 图 3.2:基于 Origene 的 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳。含有梯状物的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物储备孔标记为“P”。标签 2/3、1X 和 4X 表示反应中使用的 DNA 浓度。标准浓度为 1X。孔 2-4、6-8、10-12、14-16、18 和 19 显示 CRISPR/Cas9 反应产物 .……………………………….…….….… 21 图 3.3:基于 Origene 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图,其中模板 DNA 浓度和 Cas9 试剂浓度均增加。含有梯度的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物原料孔标记为“P”。孔 3-6、7、8、10-13、14 和 15 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 10uL 模板 DNA .…………………………………………………..……………………..……...…. 22 图 3.4:基于 IDT 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图。含有梯状物的孔标有“L”。含有未切割的 PCR 原液产物的孔标有“P”。孔 2 不含任何产物。孔 3-6、7-10 和 11-14 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 tracrRNA。孔 11-14 含有 3 倍量(uL)的模板 DNA……… ...
1。将组件A的一端连接到stick 1上的Simpliphi 6.6控制器上标有RS-485的开放式RJ45端口,另一端是stickiphi 6.6 Controller在stack 2上的打开rj45端口can。每个控制器都包含一个组件A的一个单位。如果需要更长的电缆,则可以使用标准的CAT-5E或CAT-6以太网电缆。注意:这可能已经作为电池安装的一部分完成了。
蛋白质的来源:从大肠杆菌的菌株中纯化,该菌株过表达了噬菌体T4的基因32蛋白。分子量:33,506 Daltons质量控制分析:使用带有单链,荧光标记的寡核苷酸标记的凝胶移位测定法测量了单链DNA的DNA结合。Serial dilutions of the enzyme were made in 1X T4 GP32 reaction buffer(50mM Potassium Acetate, 20mM Tris Acetate, 10mM Magnesium Acetate, 1mM DTT pH 7.9) and added to 10 µL reactions containing a 5'-FAM labeled oligonucleotide substrate, and 1X T4 GP32 Reaction Buffer.在37°C下孵育20分钟,将其浸入冰上,并在15%的TBE-TEREA凝胶上耗尽。DNA结合能力被视为在TBE-rea凝胶上寡核苷酸的表观分子量中的带移。蛋白浓度(OD 280)由OD 280吸光度确定。物理纯度,然后进行银色染色检测。通过比较浓缩样品中污染物带的聚集质量与稀释样品中蛋白蛋白蛋白带的质量来评估纯度。
虽然神经网络架构的进步已导致语义分割任务最近取得了重大进展,但获取大量标记分割掩码的挑战限制了它在医学图像分析等实际应用中的广泛使用。这导致了一系列专注于半监督分割的新兴工作,其中可以使用大量未标记数据和少量标记数据来训练分割模型。半监督分类的最新研究表明,当有效使用一致性正则化等简单技术时,性能提升可能非常显著。在这项工作中,我们探索了一致性正则化在半监督分割中的有效使用,并表明当我们将一致性损失与选择信息标记图像的鉴别器结合使用时,生成的模型在多个标准基准上的表现明显优于之前的半监督语义分割工作。我们的实现代码可在 https://github.com/samottaghi/brain-segmentation 上找到。
PEP 用异硫氰酸荧光素 (FITC) 标记。EXO-PEP 中 FITC 的荧光强度与 PEP 相等(图 S3A,支持信息),表明在外泌体存在的情况下,PEP 在体外得到了充分利用。图 2C 表明,在仅用外泌体处理的钛盘上几乎没有发育抑制剂释放偶联剂 (DiR) 标记的外泌体的荧光,而在 EXO-PEP1 上装载外泌体处理的钛盘上的荧光小于 EXO-PEP2 和 EXO-PEP3。EXO-PEP3 处理的钛盘在所有组中显示出最强的荧光