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部分地方茄子基因型的分子表征和 DNA 指纹分析
1207，孟加拉国 电子邮件：kashpia_tas@live.com 摘要 — 收集和表征地方基因型和地方品种是任何作物改良计划的先决条件。分子多样性和 DNA 分析显示了任何作物的确切基因蓝图。因此，该实验旨在确定一些地方茄子基因型及其野生近缘种之间的分子多样性和多态性，以供未来的育种计划使用。该实验在孟加拉国达卡的 Sher-e-Bangla 农业大学生物技术实验室进行，使用了 25 种茄子地方品种和 2 种野生近缘品种（Solanum sisymbriifolium 和 S. villosum），以研究这些基因型的分子多样性和 DNA 指纹。五个众所周知的 SSR 引物（EPSSR82、smSSR01、EM114、EM120 和 smSSR04）用于基因型的分子表征。分离出具有 27 种基因型的优质 DNA，并使用这些引物进行 PCR 扩增。扩增的 DNA 片段通过 2% 琼脂糖凝胶显影，并通过 POWERMAKER（版本 3.25）和 NTSYS-PC（版本 2.2）分析数据。总共产生了大约 10 个不同的等位基因，每个基因座的范围为 1 至 3 个等位基因，平均为 2.0 个等位基因。在引物 EPSSR82 和 smSSR01 中观察到了最多的多态性带数（2）。SSR 标记的多态性信息含量 (PIC) 范围为 0.37 至 0.67，平均值为 PIC = 0.54。基因多样性范围从 0.49（smSSR01）到 0.72（EPSSR82），平均值为 0.61。 UPGMA 方法将 27 种基因型分为两个主要簇（I 和 II）。在这些簇中，野生种 Solanum villosum 属于亚簇（IIb），显示出与其他品种的明显差异。另一方面，野生种 Solanum sisymbriifolium 与 13 种地方茄子基因型形成同一簇，显示出密切的亲缘关系。在 25 种地方茄子种质及其野生近缘种中鉴定了分子多样性和 DNA 分析。
科学现状：人体工程学中的心理工作量 - Typeset.io
心理负荷 (MWL) 是人体工程学和人为因素中最广泛使用的概念之一，代表着日益重要的主题。由于许多工作环境中的现代技术对操作员的认知要求越来越高，而体力要求却越来越低，因此了解 MWL 如何影响绩效变得越来越重要。然而，MWL 也是最模糊的概念之一，具有众多定义和维度。此外，MWL 研究倾向于关注复杂、通常安全至关重要的系统（例如运输、过程控制）。在这里，我们概述了过去三十年来在复杂系统设计中对 MWL 的理解、测量和应用的现状。最后，我们讨论了应用研究面临的当代挑战，例如认知工作量和身体工作量之间的相互作用，以及工作量“红线”的量化，该红线指定操作员何时接近或超过其性能容忍度。
针对性疗法的新希望和挑战和原发性中枢神经系统淋巴瘤的免疫疗法
原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）是与中枢神经系统相关的非霍奇金淋巴瘤（NHL）。大多数患者最终出现复发/难治性（R/R）PCNSL，PCNSL的总体预后仍然令人沮丧。最近，基因测序，转录组测序和单细胞测序平台提供了大量数据，揭示了PCNSL中发病机理和耐药性的基础机制，包括肿瘤细胞中NF-K B信号途径的激活，肿瘤细胞，肿瘤的异质性和免疫质量tumoremronosemronosmorodronenment。PCNSL分子病理学研究的进步已导致确定新的治疗靶标并开发新的药物。新的治疗策略，例如创建小分子靶向剂，免疫调节药物，免疫检查点抑制剂和嵌合抗原受体T（CAR-T）细胞疗法，为PCNSL患者带来了新的希望，尤其是R/R PCNSL。本综述提出了PCNSL治疗，审查和讨论有针对性治疗和免疫疗法的效率和挑战的最新进展，并为PCNSL治疗策略的未来发展提供了前景。
Typesy 官方调查结果报告_2024 年 6 月 - ISTE
Typesy 提供用户友好的界面，主页组织有序，便于导航和快速理解程序。教师可从预览模式等功能中受益，用于规划课程、单点登录 (SSO) 登录选项，以及从学习管理系统上传学生姓名以便高效访问学生。主菜单位于屏幕左侧，包含清晰的标题和面包屑路径，便于导航。教师可以切换到学生视图，了解学生看到的内容并进行必要的调整。支持选项随时可用，包括视频教程、实时聊天和电子邮件线程。该平台允许教师和学生自定义界面，提供更改背景和其他功能的选项，并确保课程模块化，并根据不同学习水平适当分块。
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具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。
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21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可