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引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
2025.02.23.639730.full.pdf
摘要。大肠杆菌是一种无处不在的肠道，但也是一种机会性病原体，负责严重的肠道和肠外感染。shiga毒素产生的大肠杆菌（STEC）构成了重大的公共卫生威胁，尤其是在儿童中，在儿童中，感染会导致血腥的腹泻并发展为溶血性尿毒症综合征（HUS），这是一种长期并发症的危及生命状况。抗生素在STEC感染中禁忌，因为它们有可能诱导携带志贺毒素（STX）基因的预言，从而触发毒素的产生。在这里，我们提出了一种基于CRISPR的抗菌策略，该策略有选择地靶向并消除O157 STEC临床分离株，同时预防毒素释放。我们设计了一个Cas12核酸酶，以裂解> O157菌株中所有STX变体的99％，从而导致细菌杀死和抑制毒素的产生。为了实现有针对性的输送，我们设计了一个噬菌体衍生的衣壳，以将非复制性DNA有效载荷特异性地转移到大肠杆菌O157上，从而防止其传播。在小鼠STEC定植模型中，我们的治疗候选者EB003使细菌负担减少了3x10 3。在婴儿兔疾病模型中，EB 003缓解了临床症状，消除了STX介导的毒性，并在治疗相关剂量时加速了上皮修复。这些发现证明了基于CRISPR的抗菌药物对治疗STEC感染的潜力，并支持EB003作为针对抗生素性抗生素性细菌病原体的精确治疗。
勒布里库珠单抗治疗12年及以上的人的中度至重度特应性皮炎
3.1特应性皮炎是一种慢性，经常燃烧的，普遍的皮肤状况，影响儿童，年轻人和成人。特应性皮炎的症状包括干燥，片状和发炎的皮肤，可能发痒。患者专家解释说，这种病经常被误解和解雇，但是瘙痒可能会对生活质量产生严重影响，包括引起睡眠障碍。患者专家进一步解释说，这种病正在使人衰弱和孤立，并影响生活的各个方面（身体，心理，社会和财务）。临床专家指出，患有特应性皮炎的成年人的心理健康状况（包括抑郁，焦虑和自杀）的证据比普通人群中的迹象更高。他们解释说，特应性皮炎是一种异质性疾病，具有多种治疗选择，包括其他生物药物，例如勒布里库珠单抗，很有用。
使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
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[4] Besl＆McKay：一种注册3D形状的方法。PAMI（1992）[15] Horaud等。 ：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。 PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。 PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。 CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）PAMI（1992）[15] Horaud等。：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。pami（2011）
肠道小鼠模型中的肠道菌群和代谢产物变化
偏头痛是一种普遍的临床疾病，其特征是复发性单侧跳动头痛发作，并伴随着恶心，呕吐，恐惧症和恐惧症等症状。尽管发生了常见，但偏头痛的诊断，病理生理和治疗仍然存在争议。广泛的研究已将肠道微生物群涉及各种中枢神经系统疾病，包括焦虑症，抑郁症和帕金森氏病。一些研究还表明，偏头痛可能源于对神经激素和代谢的中断。这项研究旨在研究偏头痛小鼠模型和正常小鼠之间肠道微生物群和代谢产物的差异，以阐明潜在的机制和潜在的治疗方法。在偏头痛小鼠模型和正常小鼠之间观察到肠道微生物组成的明显差异，表明这些变化与偏头痛的发病机理之间存在潜在的相关性。这项研究提供了肠道菌群组成和偏头痛小鼠模型和正常小鼠之间代谢物差异的证据，这表明Akkermansiaceae构成了假注射小鼠组中最丰富的分类群，而Lachnospiraceae构成了迁移小鼠模型组中最普遍的组。Akkermansia Muciniphila和Lachnospileceae细菌与代谢产物的丰富性之间的关联表明它们在偏头痛发病机理中的潜在作用。在偏头痛的小鼠中观察到的lachnospileaceae的丰度及其与代谢物变化的相关性表明它可能会影响宿主的健康。因此，益生菌治疗是偏头痛的可能治疗方法。此外，在偏头痛小鼠和正常小鼠之间观察到肠道代谢产物的显着差异。这些变化涵盖了多种代谢途径，表明代谢障碍也可能有助于偏头痛的发展。
基于冰核记录的反向建模
格陵兰岛在公元86年至1997年的2厘米分辨率下，年度为NS1-2011年年表。Pangea，272 https://doi.org/10.1594/pangaea.940553; Colle Gnifetti：Sigl，Michael；艾布拉姆（Nerilie J）加布里里（Jacopo）；詹克（Jenk），273西奥（Theo M）；奥斯蒙特，迪米特里； Schwikowski，Margit（2018）：Black Carbon（RBC），Bismuth，Lead和274个从1741年至2015年的公元174个年度记录，来自Colle Gnifetti Ice Core（瑞士/意大利阿尔卑斯山）。Pangea，275 https://doi.org/10.1594/pangaea.894785；山Elbrus：doi：10.5194/acp-17-3489-2017;通过加拿大极地数据目录：TTPS：//www.po- 277 lardata.ca/pdcsearch/pdcsearch.jsp？可以根据要求从通讯作者那里获得后处理278个代码。279
