XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmotif
在快速生长素反应中TIR1/AFB生长素受体的鸟苷酸环化酶活性
类似的小分子CGMP是GC活性的产物，是动物中的另一个关键第二信使（16）。通过审查的序列分析，我们发现了一个相对保守的GC基序（17），与先前表征的AC基序（15）相邻，在TIR1/AFB的C末端区域（图1a）。为了测试TIR1/AFB生长素受体的潜在GC活性，我们使用了从SF9昆虫细胞中纯化的HIS-GFP-FLAG-TIR1，GST-AFB1以及GST-AFB5蛋白纯化了30
边缘扩展的曲折石墨烯Nanoribbons的地下合成
石墨烯纳米纤维（GNR）由于通过边缘结构和色带宽度的变化来精确调整电子性能的潜力，因此在纳米电子学上引起了显着关注。然而，GNR与高度渴望的锯齿形边缘（ZGNR）的合成，对旋转和量子信息技术至关重要，仍然具有挑战性。在这项研究中，提出了用于合成一类称为边缘延伸ZGNRS的新型GNR类的设计主题。此基序可以定期沿曲折边缘的边缘扩展进行控制。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。 所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。 此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。
边缘扩展锯齿状石墨烯纳米带的表面合成
石墨烯纳米带 (GNR) 因其可通过改变边缘结构和带宽来精确调整电子特性的潜力而在纳米电子学中引起了广泛关注。然而，合成具有备受追捧的锯齿状边缘 (ZGNR) 的 GNR 仍然具有挑战性，这对于自旋电子学和量子信息技术至关重要。在这项研究中，提出了一种用于合成一种新型 GNR（称为边缘扩展 ZGNR）的设计图案。该图案能够以规则间隔沿锯齿状边缘受控地合并边缘扩展。成功演示了一种特定 GNR 实例（3 行锯齿状宽度的 ZGNR）的合成，其中双桑烯单元融合到带轴交替两侧的锯齿状边缘。使用扫描探针技术以及密度泛函理论计算，全面表征了所得边缘扩展 3-ZGNR 的化学结构和电子特性。这里展示的设计主题为合成多种边缘扩展的 ZGNR、扩展 GNR 的结构景观以及促进对其结构相关的电子特性的探索开辟了新的可能性。
APOBEC 介导的 SARS-CoV-2 基因组 RNA 编辑影响病毒复制和适应性
第 9 页，共 28 页 此外，病毒株序列分析还表明，SARS-CoV-2 中 AC 基序中 C 的突变率较高。
GE 网络解决方案的 ENMAC 概述手册
© 2002 GE Smallworld，一家在英格兰和威尔士注册的有限合伙企业，商业名称为 GE Network Solutions。保留所有权利。GE 和 g 是通用电气公司的商标和服务标志。ENMAC™ 是 IGE Energy Services (UK) Limited 在英国的注册商标。Oracle® 是 Oracle Corporation 的注册商标。UNIX® 是 The Open Group 的注册商标。Windows NT® 是 Microsoft Corporation 的注册商标。ANSI® 是美国国家标准协会的注册商标。Intel® 是 Intel Corporation 的注册商标。Compaq® 是 Compaq Computer Corporation 的注册商标。Visual Basic® 是 Microsoft Corporation 的注册商标。OSF/Motif® 是 Open Software Foundation, Inc. 的注册商标。本文件中提及的其他公司或产品名称可能是其各自公司的商标或注册商标。
ChIP-IT FFPE 染色质制备 II 53031
Active Motif 的 ChIP-IT® FFPE 染色质制备 II 和 ChIP-IT® FFPE II 试剂盒是我们的第二代 FFPE ChIP 试剂盒，其中繁琐的脱蜡和脱水程序已简化，可使用更少的试剂和手动时间制备高质量的 ChIP 富集 DNA。这种新的染色质制备方案最适合处理有限数量的新鲜制备或高质量 FFPE 组织（第一代 FFPE 染色质制备方案应用于珍贵或高度降解的 FFPE 样本）。ChIP-IT FFPE II 试剂盒已针对染色质制备后使用进行了优化，使用专门配制的试剂和方案指南来提高灵敏度，并能够从极其有限的起始材料中进行 qPCR 和下一代测序分析。
丝状病原体效应物通过内吞作用进入植物细胞
(RxLR) 基序，这是易位所必需的 [2,5]。RxLR 效应物递送到宿主细胞中的方式存在争议；关于 RxLR 基序与宿主质膜脂质结合和细胞自主摄取的说法受到了质疑 [4]。有证据表明 RxLR 基序是蛋白水解加工的位点，在分泌过程中被切割和去除 [5]。与卵菌效应物相比，真菌细胞质效应物缺乏与易位相关的明显氨基酸基序。然而，卵菌和真菌效应物中保守的结构折叠被认为有助于效应物递送 [4]。有趣的是，真菌病原体稻瘟病菌 [ 6 ] 和卵菌晚疫病菌 [ 7 ] 的细胞质效应物都是通过非常规蛋白分泌 (UPS) 途径从这些病原体中输出的，也就是说，尽管它们具有分泌信号肽，但它们的输出对抑制剂布雷菲德菌素 A 不敏感，因为抑制剂布雷菲德菌素 A 会阻断细胞内囊泡运动，从而阻止通过内质网 (ER) 和高尔基体的常规分泌。分泌途径可能是决定这些病原体向宿主输送的关键步骤。事实上，有证据表明，通过 UPS 途径从丝状病原体中输出细胞质效应物的情况非常普遍 [ 4 ]。除了了解细胞质效应物的分泌之外，一个关键问题是：它们如何进入植物细胞？
主题感知的Riemannian图神经网络具有生成对抗性学习
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来，Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。，里曼尼亚方法仍处于早期阶段：无论结构复杂性如何，大多数方法都会出现单个曲率（半径），由于指数/对数映射而导致数值不稳定，并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题，我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题，寻求数值稳定的编码器，以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此，我们提供了一种具有生成对比度学习（Motifrgc）的新型主题Riemannian模型，该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先，我们提出了一种新型的Riemannian GCN（D-GCN），在该GCN（D-GCN）中，我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管，并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二，我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习，以捕获构造的歧管中的主题规律性，并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。
