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功能性 BOLD MRI (fMRI) 序列设置
在本文中，我们将回顾 fMRI BOLD 采集的设置。PBS 研究人员主要使用梯度回波 (GE) 回波平面成像 (EPI) 单次激发序列进行 fMRI BOLD 采集。我们也安装了相同的序列，但 CMRR 也对其进行了高度可定制的 WIP。因此，我们拥有通用的西门子版本和相同序列的多功能 CMRR 版本。使用 CMRR BOLD 序列，我们还可以采集多回波 fMRI 数据，这些数据可以用 TEDANA 或 fMRIprep 进行预处理。CMRR 序列还能够采集可用于失真校正的 fMRI 向上闪烁向下闪烁数据，其中 AFNI 具有内置算法来处理此类数据。下面将提到如何选择这些选项的参数。
机器人编程-固定指令-顺序控制
如果机器人太大，无法用物理方式操控，可以用几何形状基本相同的机器人复制品代替实际机器人。在编程过程中，操纵复制品会更容易。连接到机器人或复制品手腕的示教按钮可充当特殊编程设备。按下按钮时，操纵器的运动将成为程序的一部分。这允许程序员进行不属于程序一部分的手臂动作。程序员能够借助特殊编程设备定义最终程序中未包含的运动。
水稻中靶向、高效的序列插入和替换
CRISPR–Cas9 方法已被用于在植物中产生随机插入和缺失、大量缺失、短序列的靶向插入或替换以及精确的碱基变化 1 – 7 。然而，用于功能基因组学研究和作物性状改良所需的长序列和基因的靶向插入或替换的通用方法很少，并且很大程度上取决于选择标记的使用 8 – 11 。基于在哺乳动物细胞中开发的方法 12 ，我们利用化学修饰的供体 DNA 和 CRISPR–Cas9 将长达 2,049 个碱基对 (bp) 的序列（包括增强子和启动子）插入水稻基因组，效率为 25%。我们还报道了一种依赖于同源性定向修复、化学修饰的供体 DNA 和目标位点串联重复序列的基因替换方法，以 6.1% 的效率实现了长达 130 bp 的序列的替换。在哺乳动物细胞中，使用平端的、5'-磷酸化的双链寡脱氧核苷酸 (dsODN)，在两条 DNA 链的 5' 和 3' 端带有两个硫代磷酸酯键，可导致寡脱氧核苷酸 12 的强有力靶向整合。硫代磷酸酯键修饰旨在稳定细胞中的寡核苷酸，而 5'-磷酸化可促进非同源末端连接 (NHEJ)，这是修复双链断裂 (DSB) 的主要途径，尤其是在培养细胞中。在用于再生小植株的培养植物细胞中，例如水稻愈伤组织细胞，NHEJ 也是主要的 DSB 修复途径 10,13。因此，这种类型的修饰 dsODN 可能会提高植物细胞中靶向插入的效率。为了验证这一假设，从水稻ADH1（酒精脱氢酶1）14 的5′非翻译区（UTR）中取出一个60bp的翻译增强子（ADHE）作为供体DNA，插入水稻的主要耐盐基因座SKC1（补充表1）15。如图1a所示，体外合成的ADHE供体DNA两侧有两个带有硫代磷酸酯键和5′-磷酸化修饰的核苷酸（ADHE；见补充图1b）。为了与传统供体DNA进行比较，还合成了未修饰的单链和双链寡脱氧核苷酸（ssADHE和dsADHE），带有三核苷酸多态性以供检测（图1b和补充图1b）。设计了一个针对 5 ʹ UTR 的单向导 RNA (sgRNA) (sgRNA-1)，并将其构建到 CRISPR–Cas9 载体 pCBSG032 中（图 1c 和补充图 1a）。将三个供体 DNA 寡核苷酸按等摩尔比例混合，然后通过粒子轰击法将其与 CRISPR–Cas9 质粒 DNA (sgRNA-1) 一起引入中花 11 (ZH11) 水稻愈伤组织中。
crispRdesignR：CRISPR/Cas9 的引导序列设计
描述 设计用于 CRISPR/Cas9 基因组编辑的指导序列，并提供与指导效率相关的序列特征信息。序列特征包括用户选择的基因组中注释的脱靶预测和基于 Doench 等人 (2016) < doi:10.1038/nbt.3437 > 中描述的模型的预测效率分数。用户可以导入其他基因组和基因组注释文件，以便在搜索和注释脱靶命中时使用。所有指导序列和脱靶数据都可以通过带有 sgRNA_Design() 的“R”控制台或带有 crispRdesignRUI() 的“crispRdesignR”用户界面生成。CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）和相关蛋白质 Cas9 是指用于基因组编辑的技术。
难以捉摸的巨型鱿鱼的基因组序列草图......
鲁特· R. 达丰塞卡 1, 2,*, 阿尔瓦里娜·库托 3, 安德烈· M. 马查多 4, 布罗纳·布雷约娃 5, 卡罗琳· B. 阿尔贝丁 6, 菲利佩·席尔瓦 4, 36, 保罗·加德纳 7, 托比亚斯·巴里尔 8, 亚历克斯·海沃德 8, 亚历山大·坎波斯, 安杰洛 44. go Barrio-Hernandez 9, 亨克-扬·霍文 10, 里卡多·塔富尔-希门尼斯 11, 钟楚红 12, 芭芭拉·弗拉扎奥 4, 13, 本特·彼得森 14, 15, 费尔南多·佩纳洛萨 16, 弗朗西斯科·穆萨基亚 17, 亚历山大· Jr. 18，Hugo os ́orio 19，20，21，Inger Winkelmann 22，Oleg Simakov 23，Simon Rasmussen 24，M。ZiaurRahman 25，Davide Pisani 26，Jakob Vinther 26，Erich Jarvis 27，Erich Jarvis 27，Guojie，Guojie，Guojie，13，33，33，33，33，33，33，Jan M.Strugnell 34，34，34，34，34，34，34，L. IO 29，Qiye Li 37，Sara Rocha 3，38，Agostinho Antunes 4，36，39，Remo Yu B 41，42，Tomas Vinar 5，Blagoy Blagoy Blagoy Ev 9，Thomas Sicheritz-Ponten 14，15
Interpro：2025年的蛋白质序列分类资源
Antonina Andreeva 1，1，Srawing Lazaro 1，Emma Hobbs 1 1，Irina Ponazar 1，Gusta V o A. Salazar Aruno 10，奇妙的我的11，Darren A. Natale 12，Christine A. Orengo A. Orengo 2，Arunn P. Pandur，6，6，Damiano Pio PioCycr是4，在感谢7，Thomas 7，Paul D. Thomas 11，Silvio C.E.
词典：对数百万...
与基因组数据库的一致性是生物信息学的基本操作，被BLAST推广了12。但是，测序的微生物基因组的速率持续增加，现在有13个数据集，现在数百万的数据集远远超出了现有的对齐工具的能力。我们14引入了词典，这是一种核苷酸序列比对工具，用于有效查询中度长度15个序列（> 500 bp），例如基因，质粒或长期读取数百万个原核生物16基因组。关键创新是构造一小部分探针K -Mers（例如n = 40,000）17“窗口覆盖”整个数据库的索引，从某种意义上说，每18个数据库基因组的每500 bp窗口都包含多个种子k -mers，每个k -mers每个都带有一个带有一个探针的共享前缀。19存储这些种子，并由他们同意的探针索引，在层次索引中可以实现20个快速和低内存可变长度匹配，伪有序，然后完全对齐。我们21表明，词典比BlastN能够与更高的灵敏度保持一致，因为查询≥1kb的查询差异从90％降至80％，然后在Small（GTDB）和大23（Allthebacteria和GenBank+GenBank+Repeq）数据库上基准基准。我们表明，与最先进的方法相比，词典词法可以达到更高的24个灵敏度，速度和较低的记忆。对25个基因的比对与来自Genbank和Refseq的234万个原核生物基因组的比对需要36秒26（稀有基因）至15分钟（16S rRNA基因）。词典MAP以标准格式27产生输出，其中包括BLAST的输出，可在MIT许可证28 https://github.com/shenwei356/lexicmap上获得。29 div>
成对序列对准技术的方法 - 评论
根据序列比对技术分析生物数据。序列比对对于检测病原体，鉴定常见基因以及药物发现很重要。基本上，两种方法用于序列比对，它们是成对序列比对和多个序列比对。成对序列比对是一种基本和有效的方法，用于识别两个生物数据序列之间的相似性和差异程度。本文分析了成对序列比对技术的类型，即点矩阵方法，动态编程和用于序列对齐的单词方法与插图进行序列对齐并讨论其优点和局限性。通过此分析发现，成对序列比对是确定两个基因组之间关系的最佳方法之一。
生物学2019 v2.0-替代序列资源
所有科学努力的核心是对宇宙本质的调查。科学使用一种系统的思维方式，涉及创造性和批判性推理，以获取更好，更可靠的知识。科学家认识到知识不是固定的，而是容易犯错的，并且易于挑战。因此，从来没有孤立地进行科学努力，而是基于并挑战现有知识体系，以追求更可靠的知识。这个合作过程，从而获得了新的知识，对于21世纪的科学，技术，健康和社会的合作发展至关重要。