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燕麦基因组——超级食物的序列
古罗马人曾将燕麦视为“病小麦”，不适合人类食用。但近年来，燕麦作为健康的超级食品和生活方式产品，重新受到人们的青睐。例如，纯素卡布奇诺含有燕麦奶，燕麦被用作植物性肉类替代品的蛋白质来源，而植物性肉类替代品是食品行业增长最快的市场之一。由于燕麦中混合链 β-葡聚糖纤维含量高，因此被宣传为可以降低胆固醇水平的特别健康食品。然而，对燕麦基因组资源的投资落后于小麦和大米等主要谷物。特别是，缺乏染色体级参考基因组，这限制了基于基因组学的农学重要性状（包括食品品质性状）的分子基础研究。
特拉华科学范围和顺序
1-LS3-1 通过观察构建一个基于证据的理论，即幼小的植物和动物与它们的父母相似但不完全相同。1-LS1-1 * 使用材料设计一个解决人类问题的方法，通过模仿植物和/或动物如何使用它们的外部部分来帮助它们生存、成长和满足它们的需求。1-LS1-2 阅读文本并使用媒体来确定父母和后代的行为模式，这些模式有助于后代生存。K-2-ETS1-1 提出问题、进行观察并收集有关人们想要改变的情况的信息，以定义一个可以通过开发新的或改进的物体或工具来解决的简单问题。K-2-ETS1-2 绘制一个简单的草图、绘图或物理模型来说明物体的形状如何帮助它根据需要发挥作用以解决给定的问题。K-2-ETS1-3 分析两个旨在解决同一问题的物体的测试数据，以比较每个物体性能的优缺点。
人工智能用于直线车辆顺序控制
摘要 制造业（尤其是汽车行业）的客户对个性化产品的需求很高，而其价格水平与传统大规模生产相当。提供各种产品和以最低成本运营的目标与此相反，因此引入了基于混合模式装配线稳定订单顺序的高度生产计划和控制机制。这一发展面临的主要威胁是顺序混乱，它是由操作和产品相关的根本原因引发的。尽管引入了准时制和固定生产时间，但汽车行业的顺序混乱问题仍然没有得到部分解决。负面的下游影响包括准时制供应链中断，以及生产过程中断。在早期阶段精确预测顺序偏差允许引入对抗措施，在出现混乱之前稳定顺序。虽然程序原因在研究中得到了广泛解决，但手头的工作需要从不同的角度来考虑产品相关的观点。基于来自现实世界全球汽车制造商的独特数据，对监督分类模型进行了训练和评估。这包括设计、实施和评估 AI 工件的所有必要步骤，以及数据收集、预处理、算法选择和评估。为了确保长期预测稳定性，我们包括一个持续学习模块来应对数据漂移。我们表明，最多 50% 的主要偏差可以提前预测。但是，我们不考虑任何与过程相关的信息，例如机器状况和轮班计划，而只关注产品特征的利用，例如车身类型、动力传动系统、颜色和特殊设备。
通过比较反馈
图1。侧翼序列可以差异地调节核酶自切解活性。（a）二胞胎核酶的二级结构和第三纪相互作用（PK1和PK2）。核酶结构根据其共有结构10绘制并表征了晶体结构。13-16裂解位点被指定为L1中的N-1和A1之间的红色箭头。显示了一般酸（A1）和一般碱（G）。（B- C）上游和下游侧翼序列和核酶分别为蓝色，洋红色和黑色。裂解位点用红色箭头标记用于活性核酶或用于灭活的核酶的“ X”。（b）侧翼区域与核酶之间缺乏相互作用，通过允许核酶假设其催化结构（R ACT）来促进催化。上游和下游侧翼序列分别采用自我结构P向上和p向下。（c）可以通过侧翼序列和核酶之间的相互作用来抑制自切解，从而产生替代配对P Zym，迫使核酶采用核酶原（R INTAC）采用灭活状态（R INTACT）。通过添加与抑制区域结合的互补ASO（蓝绿色）可以缓解这种抑制作用，此处是上游侧面。然后，核酶可以重新折叠以假定其催化结构（R ACT）和自裂。
R 中的多序列比对艺术
本文档旨在说明使用 DECIPHER 在 R 中进行多序列比对的艺术。尽管多序列比对的美常常被人忽视，但它在很多方面都是一种艺术。请看图 1，它说明了多序列比对的幕后情况。序列比对需要一定的技巧，而本文想要传达的正是这种技巧。仅仅将序列“插入”多序列比对器并盲目地相信结果是不够的。我们需要欣赏这种技巧，并仔细考虑结果。多序列比对到底是什么？是否存在单一正确的比对？一般来说，比对旨在执行将多个相同“类型”的不同生物序列拟合成反映某些共同特性的形式的操作。这种特性可能是它们的结构外观、它们如何从共同祖先进化而来，或者数学构造的优化。与大多数多序列比对器一样，DECIPHER 经过“训练”以最大限度地提高得分
一项研究以评估...
注意到，给定祖先生成的X染色体遗传线上的许多可能的祖先遵循斐波那契序列。一个男人有一个X染色体，他从母亲那里收到了X染色体，还有他从父亲那里得到的Y染色体。男性算作自己的X染色体𝐹1= 1的“起源”，在他的父母一代，他的X染色体来自单亲父母𝐹2=1。男性的母亲从母亲（儿子的外祖母）和父亲（儿子的外祖父）那里收到了一个X染色体，因此两个祖父母为男性后代的X染色体= 2 = 2 = 2.外祖父从母亲那里收到了X染色体，而祖母从父母的两个父母那里收到了X染色体，因此三名曾祖父母为男性后代的X染色体做出了贡献。五个曾曾祖父母为男性后代的X染色体𝐹= 5等做出了贡献。
一种使用...的生物序列比较算法
摘要 遗传信息被编码为核苷酸的线性序列，用数千到数十亿个字母表示。序列之间的差异是通过序列分析等比较方法识别的，其中变异可能发生在单个核苷酸水平上，也可能由于重组或缺失等各种现象而集体发生。检测这些序列差异对于理解生物学和医学至关重要，但基因组数据的复杂性和大小需要大量的经典计算能力。受人类视觉感知和量子计算机上的像素表示的启发，我们利用这些技术来实现成对序列分析。我们的方法利用量子图像的灵活表示 (FRQI) 框架，能够以细粒度比较基因序列中的单个字母或氨基酸。这种新方法提高了准确性和分辨率，通过精确捕捉细微的遗传变异超越了传统方法。总之，我们的方法提供了算法优势，包括降低时间复杂度、提高空间效率和准确的序列比较。新颖之处在于应用 FRQI 算法来比较基因组测序中的量子图像，从而可以在单个字母或氨基酸水平上进行检查。这一突破有望推动生物数据分析的发展，并使我们能够更全面地了解遗传信息。 1 简介 据 Lawrence 等人称，目前国际社会正在进行重大努力，以开发全面的基因目录，以识别导致疾病发生和进展的基因 1 。最近的研究结果表明，被认为重要的癌症相关基因名单正在迅速扩大，而且速度似乎令人难以置信。Wang 等人强调迫切需要实用的诊断工具来应对 COVID-19 大流行 2 。他们指出，当前的靶标，特别是核衣壳 (N) 基因引物和广泛用于诊断的探针，正在发生突变。Hasin 等人认为氨基酸序列不仅在基因组学中起着至关重要的作用，而且在其他“组学”中也起着至关重要的作用，例如蛋白质组学、转录组学和代谢组学 3 。氨基酸序列和突变提供了有助于疾病发展的基础信息流。在生物信息学中，氨基酸序列信息以字母序列表示，可以对其进行分析以识别 RNA 和蛋白质基因产物中的差异和共同点。这种分析有助于揭示功能和结构见解。基因组分析对于优化工业药物或食品生产过程也至关重要。量子计算机是一项革命性的技术，有望推动医学和生物化学领域的序列研究。当前近期系统的局限性包括但不限于退相干、门保真度、连接性、并且缺乏错误更正 4 。量子计算为各种生化研究做出了重大贡献。Fox 等人研究了使用量子退火器 (QA) 预测 RNA 的二级结构 5 。他们展示了 QA 在识别低能耗解决方案方面的速度和有效性，提出了一种比传统算法更具竞争力的替代方案，并为 RNA 折叠预测提供了潜在的进步。Wong 和 Chang 提出了一种利用 Grover 搜索算法进行蛋白质结构预测的量子算法。与传统方法相比，他们的方法实现了二次加速，展示了量子计算在提高蛋白质结构预测效率和准确性方面的潜力 6 7 。IBM Quantum 的 qasm 模拟器上的成功模拟支持了他们的发现，强调了这一进步在药物和疫苗开发中的重要性。Robert 等人提出了一种资源高效的蛋白质折叠量子算法 8 ，而 Chandarana
序列准备库Illumina Technology
本文档描述了使用Illumina技术请求库排序时要遵循的过程。本指南中提供了准备工作，图书馆提交，运输要求以及任何其他信息的详细说明。要避免请求处理的任何延迟，必须仔细遵循本指南中提供的说明。请注意，库的处理延迟将根据项目的大小而有所不同。建议与客户管理办公室联系以获取有关处理时间的信息。本指南中提到的要求还适用于图书馆质量控制项目。绘制流动池上群集边界并进行基本调用的Illumina软件取决于末端的序列复杂性，尤其是在插入的任一端，尤其是第一个十二左右的碱基对。因此，必须正确识别在这些区域中表现出足够序列复杂性的任何类型的库，否则测序数据将不足以最佳。这包括但不限于：•扩增子•BD狂想曲单细胞库•减少了基因组表示方法，例如限制性与位点相关的DNA（RAD）标记库•具有较低核苷酸复杂性（如双硫酸盐）的库中的库。为了通过低复杂性库克服此问题，可以在车道的10-50％处将控制库（例如，由Illumina提供的控制PHIX174库）升入，具体取决于初始库的复杂性。将PHIX添加到车道中将导致感兴趣的库的读数较低。上述相同的核苷酸复杂性问题适用于多路复用库时的索引序列。为了获得最佳结果，在多路复用库时，每条车道应至少使用3个索引。将按原样提供测序结果。CES对与库的设计，质量或序列复杂性有关的问题负责。
