摘要要改善人为气候变化的未来预测,对CO 2(P CO 2)的全球温度与大气浓度之间的关系有更好的理解,或者需要气候敏感性。对过去的气候变化发作中的代理数据进行分析对于实现这一目标是必要的,例如某些地质时期,例如中新世气候最佳(MCO),这是一个瞬时的全球变暖时期,全球温度高达〜7°C,高达〜7°C,比今天越来越高,越来越高,越来越多地将其视为对未来的良好的对未来的气候良好的态度。然而,问题仍然是气候模型不能以低于800 ppm pc co 2的速度再现MCO温度,而大多数先前发表的代理记录P CO 2 <450 ppm。在这里,我们使用p CO 2重建的四种当前方法,使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物,并使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物,并使用了PO CO 2重建的四种方法,将MCO P CO 2重建了MCO P CO 2。这些方法主要基于气孔密度,碳同位素或两者的组合,从而提供独立的结果。总共六次重建大多数记录了〜450 - 550 ppm的P CO 2。尽管略高于先前重建的P CO 2,但仍保留气候模型所需的约800 ppm的差异。我们得出结论,在MCO期间,气候灵敏度升高,表明在相对中度的P CO 2处可能发生高度升高的温度。在气候变化的未来预测中应非常重视气候敏感性,温度升高。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-8hnrh-v2 ORCID:https://orcid.org/0000-0002-5449-2253 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可证:CC BY-NC-ND 4.0
CRISPR-Cas9 技术被广泛用于精确和特异性地编辑酿酒酵母基因组,以获得无标记的工程宿主。靶向双链断裂由向导 RNA (gRNA) 控制,该 RNA 包含用于 Cas9 结合的结构片段和与基因组 DNA 靶标杂交的 20 碱基引导序列。将 20 碱基引导序列引入 gRNA 表达载体通常需要复杂、耗时和/或昂贵的克隆程序。我们提出了一种用于酿酒酵母 CRISPR-Cas9 基因组编辑的新质粒,pCEC-red。该工具可以(i)在单个质粒中将 Cas9 和 gRNA 表达盒转化酵母,(ii)借助 Golden Gate Assembly 将 20 碱基序列高效插入质粒,以及(iii)进行基于染色质的筛选以加快选择正确的质粒。我们通过靶向 ADE2 基因测试了 pCEC-red 的基因组编辑效率。我们选择了三个不同的 20 碱基靶标并设计了两种类型的修复片段来测试 pCEC-red 的精确编辑和大型 DNA 区域替换程序。我们获得了两种工程程序的高效率(∼ 90%),表明 pCEC 系统可用于快速、可靠的无标记基因组编辑。
CRISPR-Cas9 技术被广泛用于精确和特异性地编辑酿酒酵母基因组,以获得无标记的工程宿主。靶向双链断裂由向导 RNA (gRNA) 控制,该 RNA 包含用于 Cas9 结合的结构片段和与基因组 DNA 靶标杂交的 20 碱基引导序列。将 20 碱基引导序列引入 gRNA 表达载体通常需要复杂、耗时和/或昂贵的克隆程序。我们提出了一种用于酿酒酵母 CRISPR-Cas9 基因组编辑的新质粒,pCEC-red。该工具可以(i)在单个质粒中将 Cas9 和 gRNA 表达盒转化酵母,(ii)借助 Golden Gate Assembly 将 20 碱基序列高效插入质粒,以及(iii)进行基于染色质的筛选以加快选择正确的质粒。我们通过靶向 ADE2 基因测试了 pCEC-red 的基因组编辑效率。我们选择了三个不同的 20 碱基靶标并设计了两种类型的修复片段来测试 pCEC-red 的精确编辑和大型 DNA 区域替换程序。我们获得了两种工程程序的高效率(∼ 90%),表明 pCEC 系统可用于快速、可靠的无标记基因组编辑。
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镍金属氢化物(IEC代码:ZR)经过长期尺寸的电池电池包括但不限于:ZR03,ZR1,ZR6,ZR6,ZR14,ZR14,ZR20,ZR22C429镍ZINC电池电池,密封通风电池电池电池电池经过的长期HDPE电池,并带有高清电池端口,并带有固定通风型电池,均可用孔高型电池(Hoseed Termed Potter Exted Potter Exted Potter Enter Potter Enter Potter Enter Pattery Patteries)Casted Pattery(Hdpy Pattery)Casty Pattery(HDPE)HDPE(HDPE)HDPE(HDPE)HDPE(HDPE) 〜160C硫二酰氯化锂(IEC代码:E)长期尺寸的电池电池包括但不限于:E14250Sample
1 乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系,瑞典乌普萨拉 751 85 2 肿瘤治疗学研究中心,化学和应用生物医学科学研究院,托木斯克国立研究型理工大学,托木斯克 634050,俄罗斯 3 俄罗斯科学院 Shemyakin-Ovchinnikov 生物有机化学研究所分子免疫学实验室,莫斯科 117997,俄罗斯 4 乌普萨拉大学药物化学系,瑞典乌普萨拉 751 23 5 乌普萨拉大学生命科学实验室,瑞典乌普萨拉 751 23 6 生物纳米光子实验室,生物医学工程物理研究所 (PhysBio),国立研究核大学‘MEPhI’,莫斯科 115409,俄罗斯 7 谢切诺夫大学生物医学工程中心,莫斯科 119991,俄罗斯 * 通讯作者: anzhelika.vorobyeva@igp.uu.se
年份 名称 平台 2009 upd4t3 Twitter、Tumblr 2014 Garybot Twitter 2015 Hammertoss Twitter、GitHub 2015 MiniDuke Twitter 2017 ROKRAT Twitter、Yandex 2017 PlugX Pastebin 2018 Comnie GitHub、Blogspot 2018 HeroRat Telegram 2019 DarkHydrus Google Drive 2019 Glupteba Bitcoin 2019 Pony Bitcoin 2019 IPStorm IPFS 2020 Turla Gmail
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统,无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性,因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而,深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题,我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本,CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法,这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外,我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果,我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性,与未应用所提方法相比,四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此,我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口,脑电图,数据增强,运动想象;
