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CcdB 毒素是 CRISPR 的有效选择标记...
蓝藻是唯一能够进行产氧光合作用的原核生物，是重要的初级生产者，在农业、水生生态和环境保护领域发挥着关键作用。它们多功能的代谢使它们成为各种生物技术应用的有趣候选者。最近，通过基于 CRISPR 的方法的发展，它们的基因操作领域取得了巨大进展。然而，大多数可用的质粒都很难操作，这使得它们的使用具有挑战性。在本研究中，我们使用 CcdB 毒素作为选择标记来改进用于蓝藻基因组编辑的基于 Cpf1 的质粒。我们的结果表明，这种选择提高了质粒构建的成功率，从而提高了基因组编辑的成功率。
使用选定的微生物
AA：辅助活动29 A. Goss。 ：Ashbya Gossypii 30 Cazy：碳水化合物活性酶数据库31 Cazyme：碳水化合物活性酶32 CBM：碳水化合物结合模块33 CE：碳水化合物酯酶34 C. PIN。 ：Chitinophaga Pinensis 35 C. Vacc。 : Chromobacterium vaccinii 36 FTIR: Fourier Transform InfraRed (spectroscopy) 37 G. alk.. : Gordonia alkanivorans 38 GH: Glycoside Hydrolase 39 GT: Glycosyltransferase 40 LAP: L-Leucine-7-amido-4-methylcoumarin hydrochloride 41 OD: Optical density 42AA：辅助活动29 A. Goss。：Ashbya Gossypii 30 Cazy：碳水化合物活性酶数据库31 Cazyme：碳水化合物活性酶32 CBM：碳水化合物结合模块33 CE：碳水化合物酯酶34 C. PIN。：Chitinophaga Pinensis 35 C. Vacc。: Chromobacterium vaccinii 36 FTIR: Fourier Transform InfraRed (spectroscopy) 37 G. alk.. : Gordonia alkanivorans 38 GH: Glycoside Hydrolase 39 GT: Glycosyltransferase 40 LAP: L-Leucine-7-amido-4-methylcoumarin hydrochloride 41 OD: Optical density 42
治疗所有在冈比亚选择HBV感染者进行抗病毒治疗的策略与有针对性的策略：西非：成本效益分析
方法，我们使用预防非洲肝纤维化和癌症的数据在冈比亚开发了一种自然历史模型，该模型是冈比亚的20岁个体的HBV感染队列。The algorithms included in the model were a conventional strategy using the European Association for the Study of the Liver (EASL) 2017 criteria, a simplified algorithm using hepatitis B e antigen and alanine aminotransferase (the Treatment Eligibility in Africa for the Hepatitis B Virus [TREAT-B] score), a Treat All approach for all HBV-infected individuals, and the WHO 2015 criteria.衡量有效性的结果是残疾调整的寿命（DALY）和挽救的寿命（YLS），这些寿命（YLS）被用来计算WHO 2015标准作为基础案例场景的增量成本效益比（ICER）。从修改后的社会角度评估了费用。还进行了预算影响分析。我们通过一系列灵敏度分析（包括概率灵敏度分析）测试了结果的鲁棒性。
使用重叠块和多类加权交叉熵的基于深度学习的选择性注意的全自动脑肿瘤分割
Mostefa Ben Naceur、Mohamed Akil、Rachida Saouli、Rostom Kachouri。使用重叠块和多类加权交叉熵，通过基于深度学习的选择性注意实现全自动脑肿瘤分割。医学图像分析，2020 年，�10.1016/j.media.2020.101692�。�hal-02533454�
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
主要瘤胃的选择性文化和丰富
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审证明）提供，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月30日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.08.23.608987 doi：biorxiv preprint
使用对映选择性生物传感器进化不对称的生物催化剂
生物催化剂因其精致的立体化学而受到倡导，但是测量对映体多余的色谱分离速度缓慢，可以瓶颈它们的发展。为了克服这一限制，我们生成对映选择性转录因子（ETF），将对映异构体特异性分析物浓度转换为可编程基因表达输出。使用大量平行的报告基因测定法，我们测量了300,000多个转录因子变体的剂量反应曲线，以响应对映体中间体和药物溶性溶性的术前体。利用这个全面的数据集，我们定量比较由随机，位点饱和和shu thu诱变产生的变体的灵敏度，选择性和动态范围，从而使ETF分离具有特殊的特异性特异性。高分辨率结构进一步阐明了四个动物如何实现对映选择性和电荷相互作用，使亚胺反应产物与亚胺前体不同。最后，我们使用两个ETF来创建高通量手性屏幕，我们将其与荧光激活的细胞排序配对，以倒置的对映选择性发展亚胺还原酶。此方法为不对称反应筛选提供了一种快速且可扩展的方法，从而促进了药物制造的生物催化剂设计的进步。
控制FDR从多个数据源选择组级别的同时信号，并应用于国家covid Collaborative d
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是，预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的，并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率（FDR）控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列（N3C）中，电子健康记录（EHR）数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的，从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法，以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试（同时信号）的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用，从而允许两种异质性
基于自然的气候和生物多样性保护的解决方案在某些国家气候贡献中
《巴黎协定》旨在将全球温度升高到高于工业水平的2°C以下，最大为1.5°C。各方每五年提交全国确定的捐款（NDC），概述了2020年后的缓解和适应目标，目的是随着时间的流逝而增加野心。基于自然的解决方案（NBS）缓解气候变化正在在国家气候政策中越来越受欢迎，因为它们增强了天然碳汇，例如森林，草原和泥炭地，并以比技术度量低的成本提供了其他好处，例如生物多样性保护。nbs于2022年在联合国环境大会第五届会议上正式定义，以保护，保护，恢复，可持续使用和管理自然或修改的生态系统，同时应对社会，经济和环境挑战，同时为人类福祉提供益处，生态系统服务，恢复能力和生物多样性。2023年6月，德国为气候和生物多样性的基于自然的解决方案启动了联邦行动计划，“ AktionsprogrammymNatürlicherKlimaschutz（ANK）”，其中包括69种森林，泥炭地，泥炭地，沿海生态系统和农业土壤的森林，泥炭地，以减少温室气体的群体和其他造型库，并减少温室气体的组合。行动计划将NBS集成为缓解气候的NBS中，以支持实现国家气候和生物多样性减轻和适应目标的国家战略（BMUV 2023）。
通过选择支架序列来优化 DNA 折纸组装，以最大限度地减少脱靶相互作用
摘要。DNA 折纸是 DNA 纳米技术的支柱，人们已经投入了大量精力来了解自组装反应的各种因素如何影响目标折纸结构的最终产量。本研究分析了碱基序列如何通过在自组装过程中产生脱靶副反应来影响折纸产量。脱靶结合是一种未被充分探索的现象，可能会在折纸折叠途径中引入不必要的组装障碍和动力学陷阱。我们开发了一种多目标计算方法，该方法采用给定的折纸设计，并对不同的支架序列（及其互补的钉书钉）进行评分，以确定四种不同类型的脱靶结合事件的发生率。使用我们在 DNA 折纸上的方法，我们可以选择生物序列（如 lambda DNA 噬菌体）的“坏”区域，当用作折纸支架序列时，每种形状的脱靶副反应数量过多。我们利用高分辨率原子力显微镜 (AFM) 显示，尽管支架序列具有完全互补的订书钉组，但这些支架序列在体外大多无法折叠成目标三角形或矩形结构。相反，使用我们的方法，我们还可以选择生物序列的“良好”区域。这些序列缺乏脱靶反应，当用作折纸支架时，可以更成功地折叠成其目标结构，如 AFM 所表征。这些结果已在两个不同实验室的“盲”折叠实验中得到验证，其中实验者不知道哪些支架是好的或坏的折叠者。为了进一步研究组装行为，光镊实验揭示了不同的机械响应曲线，与支架特定的脱靶相互作用相关。虽然 GC 含量较高的变体显示出较高的平均展开力，但脱靶结合较低的变体表现出更均匀的力-延伸曲线。我们的分析证实，高脱靶结合会导致结构异质性增加，如 OT 实验展开轨迹的聚类行为所示。总体而言，我们的工作表明，如果脱靶反应足够普遍，碱基序列中隐含的脱靶反应会破坏折纸自组装过程，并且我们提供了一种软件工具来选择支架序列，以最大限度地减少任何 DNA 折纸设计的脱靶反应。