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评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
RFP用于选择顾问
印度国家银行（在此称为“ SBI/银行”之后），在孟买Nariman Point，其他各种办事处（LHOS/HEADECERS/ZONAL OFICES/GLOBAL LINK SERVICES，全球IT IT中心，外国办公室等）都有其公司中心，分支机构/其他办事处，子公司和合资企业在各个地方可用，并由银行管理。该提案请求（RFP）是由银行向合格的管理咨询公司寻求申请，该公司通过采用最新技术工具来评估工程，项目管理，组织过程管理及其优化方面的专业知识。SBI打算任命一名顾问来评估其在孟买公司中心，孟买及其当地总部办公室PAN INDIA的职能，并提交建议采用基于技术的机制来规划和监视印度各地的高价值项目。i。为了满足咨询要求，银行建议邀请在线投标
在墨西哥Yaqui Valley的盐水的F1玉米杂种初步选择1
摘要：杂交作为盐度耐受性的玉米育种计划的一部分，可以有助于提高盐水的盈利能力，并减轻盐胁迫对植物的有害影响。本研究旨在评估从基于Griffing的方法I获得的42个F1混合体的生理和谷物产量性能，以开发最佳杂种的初步选择，用于中等盐水，以用于中等盐水，以在墨西哥Yaqui Valley，墨西哥Yaqui Valley中进行未来的研究。这些杂交在适度的盐水条件下，在晶格（7×7）设计中具有四个复制。与植物气体交换有关的六个变量，并评估了谷物产量。ANOVA，当杂种之间发现显着差异时，通过Tukey的事后测试比较了平均值，为1％。Pearson相关性均在所有变量之间估计。大多数变量表现出统计差异，除了叶绿素含量和归一化差异植被指数（NDVI）外。变量中的差异最大的光合作用，蒸腾，用水效率和气孔电导揭示了中等盐度条件下杂种内的遗传变异性。这些结果使我们能够提出具有较高光合作用的混合体（> 27 µmol CO 2 m -2 s -1），中等蒸腾作用（2-3 µmol H 2 O M -2 S -1），高水利用效率（> 8 µmol CO 2 µmol CO 2 µmol H 2 µmol H 2 O M -2 S -2 S -1）和高率（s seline for Selire for Seleter），以适用于SALINE（s）。
鱼类遗传改良中的标记辅助选择（MAS）
洛斯里奥斯。厄瓜多尔 angelica.macias@iniap.gob.ec 摘要 必须针对每个物种和每个种群定义遗传改良的目的。一般来说，所有重要的经济特性都应包含在育种目标中。标记辅助遗传改良是解决该问题的可行方法。本综述的目的是了解与生产性状相关的基因的最新进展，这些基因允许在鱼类遗传改良中进行标记辅助选择 (MAS)。我们进行了一项文献类型的调查，其中通过批判性阅读不同类型的文件和书目材料来回顾最新进展。综述强调了三类基因，即抗病基因、性别决定因素基因和生长激素基因，最后是通过微卫星进行 DNA 分析，所有这些都是为了确定与生产性状相关的遗传因素，这样更容易选择动物来提高生产力和动物福利。总之，标记辅助选择在育种计划中具有很高的潜力，因为它可以通过在发育的早期阶段选择个体来缩短世代间隔。关键词：微卫星、技术、遗传学、动物福利
职位描述和人员规格选择标准
由凯文·塔尔伯特（Kevin Talbot）教授领导的纳菲尔德临床神经科学系（NDCN）拥有400多名员工和150名研究生。ndcn拥有一项既定的研究和教学作品集，并以卓越的国家和国际声誉。ndcn基于约翰·拉德克利夫医院西翼的高质量研究和临床设施，以及该部门的世界级惠康综合神经影像学中心（WIN）和韦瑟尔分子医学研究所（其中包括我们研究小组的3个），并提供从板凳上将研究转换为床边的理想设施。符合NIHR综合生物医学研究中心地位的授予，即牛津大学与牛津Radcliffe医院NHS Trust之间的合作伙伴关系，我们开发了一个高度融合和跨学科的环境，其中研究，教学，教学，临床培训和临床护理互动。这使我们能够为脑部疾病的理解，诊断和治疗建立新的方法。为此，部门在全球范围内促进了合作，热情欢迎来访的科学家，临床研究员和学生。
SuperCDMS HVEV检测器的轻度暗物质约束在地下操作，并选择了抗收费事件
1不列颠哥伦比亚大学的物理与天文学系，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省V6T 1Z1，加拿大2 Triumf，不列颠哥伦比亚省V6T 2A3，加拿大3，加拿大3物理系，多伦多大学，多伦多大学，多伦多大学，多伦多，安大略省M5S 1A77，加拿大4 Deparivefiísicadefísicicicatehoma，deririririric，pecansica tehoma，deririririricriririric，Iddad nord de.马德里，西班牙5个InstitutodefísicaTeóricaUam-CSIC，校园，坎多布兰科校园，28049，马德里，西班牙6号，6迪勒姆大学，达勒姆大学，达勒姆大学，达勒姆DH1 3LE，英国7 SLAC国家加速器实验室 /卡夫利粒子粒子和自然公园，北科学杂志， 360 Huntington Avenue，马萨诸塞州波士顿，美国92115，美国9太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰市，华盛顿99352，美国10物理学和天文学系，以及米切尔基本物理和天文学研究所美国科罗拉多州丹佛大学物理学，美国13美国13，美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学物理系94305，美国14号南部卫理公会大学，德克萨斯州达拉斯75275，美国15美国加利福尼亚大学，加利福尼亚州伯克利大学教育学院。 JATNI 752050，印度17号物理与天文学系西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿，伊利诺伊州60208-3112，美国18号，南达科他州矿业与技术学院，南达科他州拉皮德城57701，美国19号9，1039区域道24号，萨德伯里，安大略省P3Y 1N2，加拿大20物理学和天文学学院，明尼苏达州明尼苏达州明尼苏达州55455，美国21 d。 Karlsruhe技术研究所（KIT），76344德国Eggenstein-Leopoldshafen，德国23Institutfür实验性菲西克，汉堡大学，22761汉堡，德国，德国24年汉堡，24物理学系 19282, United Arab Emirates 26 Division of Physics, Mathematics, and Astronomy, California Institute of Technology, Pasadena, California 91125, USA 27 Laurentian University, Department of Physics, 935 Ramsey Lake Road, Sudbury, Ontario P3E 2C6, Canada 28 Fermi National Accelerator Laboratory, Batavia, Illinois 60510, USA 29 Department of Electrical Engineering, University of科罗拉多州丹佛，丹佛，科罗拉多州80217，美国30，南达科他大学，南达科他大学，南达科他州57069，美国31劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州94720，美国32，美国32，美国圣克拉拉大学，加利福尼亚州圣克拉拉，
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
最低的选择排名一月第一轮
机构已发布2024年12年申请人进入每个课程所需的最低选择排名。12年级学生的选择排名由他们的ATAR和他们收到的任何调整点组成。因此，一门课程的最低选择等级不一定代表进入课程所需的最小ATAR。许多ATAR的学生低于最低选择排名获得优惠。请注意，这些最低的选择排名仅与12年级申请人有关。机构可能会考虑以下任何或全部， - 第三研究，中学研究，专上研究以及其他相关因素，例如就业历史和特殊情况。如果不出现N/A而不是最低的选择排名，则最低的选择等级不适用，这是由于以下原因之一：使用了ATAR以外的其他选择标准在本轮比赛中未向12年级申请人提供该课程。
更好地解释 AI 的好处？分析解释 AI 支持选拔的好处对申请人反应的影响
这是一篇根据知识共享署名 - 非商业许可条款开放获取的文章，允许在任何媒体中使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品且不用于商业目的。© 2022 作者。《国际选择与评估杂志》由 John Wiley & Sons Ltd. 出版。
对火星着陆点的类似物的深度学习选择
摘要：遥感观测和火星漫游者任务记录了火星沉积物中海滩，盐湖和风侵蚀地面的存在。所有这些观察结果表明，火星在其早期历史上得到了水分。曾经在火星上有海洋，但现在它们已经干燥了。因此，在此过程中形成的蒸发物中可以保留火星上一生的迹象。因此，蒸发区域的研究已成为火星生活探索的优先领域。本研究提出了一种从地面和火星的地面土地图像数据训练相似性指标的方法，可用于识别或验证应用。该方法将用于模拟任务，使用火星Analaogue的选择小型区域选择火星着陆点，Qinghai-pibet Plateau的Qaidam Basin蒸发区域。此学习过程最大程度地降低了区分损失函数，这使得相似性测量来自同一位置的图像较小，而对于来自不同位置的图像的图像较大。这项研究选择了基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型已经过训练，可以解释图像外观的各种变化并识别火星中的不同地面。通过识别不同的地貌，可以选择火星上的优先着陆点。