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诊断基因组测序可提高诊断产量
抽象目的基因组测序（GS）有望减少罕见疾病遗传学的诊断差距。我们旨在评估基于基因组分析的可扩展框架“超越外显子”的遗传性视网膜变性患者（IRD）或遗传性神经病变（ION）。方法在常规诊断中使用IRD/ION的1000个探针上进行无PCR的短读GS。互补的全血RNA测序（RNA-Seq）是在74例患者中进行的。为结构变体（SV）调用和组合RNA/DNA变异解释优化了开源生物信息学分析管道。结果在57.4％的病例中确定了明确的遗传诊断。对于另外16.7％，在已知的IRD/离子基因中鉴定出了不确定意义的变异，而潜在的遗传原因在25.9％中仍未解决。svs或非编码基因组区域的变化占观察到的变体的12.7％。RNA-seq研究支持了两个不清楚的变体的分类。结论GS在临床实践中是可行的，并可靠地识别了很大一部分个体中的因果变异。gs将诊断产率扩展到罕见的非编码变体，并可以精确确定SV。RNA-Seq的附加诊断值受到血液中主要IRD疾病基因的低表达水平的限制。
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摘要在现场进行了一个实验，以根据D 2统计数据的29个定量性状来评估水稻种质的现有变异性。整个种质被分为5个簇，其中群集III和群集II之间记录了最高的群间距离。群集I显示出发芽率，植物高度，圆锥体重，尖峰生育能力，根长，总氮，粗蛋白，谷物N％，nute，Nute，100粒度和谷物产量的最高平均值。已经发现，群集II在几天至50％开花的天数，成熟天数，植物圆锥体，干重的天数，耳朵干tiller的数量，收获指数，叶绿素A和植物III的谷物产量和谷物III显示最高的平均值的最高平均值，淀粉干重，淀粉蛋白酶含量，PNUE，生物学产量和NHI。群集IV记录了圆锥花长度，叶绿素B和总叶绿素的最高平均值，而群集V的旗帜叶长度，旗叶宽度和旗帜叶面积的最高平均值。主成分分析显示，PC 1（18.2％）和PC 2（16.2％）贡献的基因型中总变异性为34.4％。叶绿素A和总叶绿素（7.41％）对观察到的多样性贡献了最大值。thupfu lha和cluster i的thupfu lha和rcm和群集III的Tap Youli具有理想的特征，即，谷物n％，pnue，pnue，nute，by和nhi，可以选择进行交叉。因此，建议同时选择这些特征，以改善水稻育种计划。关键字：D 2统计，欧几里得距离，遗传差异，主成分分析，贡献％。
生长，产量和生理活性不同的滴水...
cow-pea [Vigna unguiculata（L。Walp]]是一种重要的豆类植物作物，其营养谷物，绿色豆荚和新鲜叶子种植，它们富含大量和微量营养素，例如碳水化合物，蛋白质，维生素和矿物质（Badiane等。2004，Carvalho等。 2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2004，Carvalho等。2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2019，Bai等。2020，El Masry等。2021，Silva等。2021）。根据Sprent等人的说法。（2009），将运输用作动物的饲料。由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。2022）。在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，
大型农作物的语言模型产量预测
准确的农作物产量预测对于农业计划和粮食安全至关重要。传统方法通常难以整合多种数据集，从而导致次优预测。本文介绍了一种新颖的方法，该方法杠杆模型（LLMS）（特定于GPT-4）结合了迅速的工程，以提高预测精度。我们的方法进行了特定的特定提示，以指导LLM从天气塑料，土壤特性，历史收益率和恢复感应的数据中综合数据。我们进行了广泛的实验，将我们的方法与传统机器学习模型和思想链（COT）方法进行了比较。结果表明，我们的方法在上下文的准确性，解释质量和场景适应性方面显着优于这些基准。这项研究强调了LLM在推进农业分析方面的潜力，并为该领域的未来研究奠定了基础。
遗传变异性，遗传力，遗传进步和水稻产量和产量成分之间的相关性（Oryza sativa L.）
这项研究是在2015年夏季在尼泊尔Dipayal的区域农业研究站进行的，以估算使用低地灌溉水稻的26个先进基因型的基因型和表型可变性，遗传力，遗传性，遗传进步和谷物产量和相关性状相关性。差异分析表明，天数与开花，成熟度，植物高度，圆锥花序长，千粒重量和谷物产量存在显着差异。估计开花的天数（0.88），成熟度（0.79），千粒重量（0.48）和植物高度（0.43）表明这些特征在高遗传控制下。观察到谷物产量（24.87％），谷物/圆锥花序数量（22.45％），圆锥花序数量/m 2（20.95％）和稻草产量（20.75％）的高表型变化（22.45％），而谷物产率的产量（12.02％）（12.02％）（12.02％）以及剩余的特征显示较低的基因型变量（<10％）。与基因型变异系数相比，估计的高表型变异系数显示出对性状表达的环境影响。谷物的产量（11.98）和开花天（10.32）显示出培养基，其余特征播下了低基因型前进，为平均值的百分比。高至低遗传力，具有中等至低基因型的进步，因为平均值的百分比表明这些特征受非添加剂基因的控制，因此直接选择无益。通过创建变异和选择，建议对这些基因型的产量潜力和产量特征的进一步提高。圆锥花序长度（r = 0.230），开花天（r = 0.247），有效的分ers（r = 0.488）和稻草产量（r = 0.846）表现出与谷物产量的显着正相关，表明如果选择有利于这些产率分量的选择，则可以提高产量。
与裂隙基岩含水层井产量相关的因素...
新罕布什尔州基岩含水层评估旨在提供可供社区、行业、专业顾问和其他利益相关方使用的信息，以评估该州裂隙基岩含水层的地下水开发潜力。评估是在全州、区域和井场范围内进行的，以确定可能增加在裂隙基岩含水层中定位高产水源成功率的关系。在全州范围内，收集了井建设和产量信息、基岩岩性、地表地质、线性构造、地形以及这些基本数据集的各种衍生物的数据。在区域范围内，收集了新罕布什尔州 Pinardville 和 Windham 四边形的地质、断裂和线性构造数据。该研究的区域规模考察了作为全州侦察调查的一部分而开发的预测井产量关系可以通过使用四边形尺度地质测绘得到改善的程度。
持续改进带来高回报 - 艾默生
预测智能有助于工厂提高绩效，减少设备调试和启动所需的时间，加快常规仪器校准，改善故障排除，避免非计划停机。直观的屏幕图形使人员可以轻松检查实时警报，以确定任何设备和相关生产设备的状况。一旦评估了警报，就可以预测该设备的使用寿命，并且可以决定是否需要立即维护或是否可以将维修/更换推迟到下一次定期停产。这是预测性维护的本质。对设备状态做出这些实时决策的能力使这种维护策略的价值远远超出了预防性或反应性维护实践。
MIM电容器的降低缺陷和产量提高
关键字：制造产量，MMIC，MIM电容器，压力，摘要这项工作的目的是观察和分析MIM电容器结构中的应变相关效应，从而导致制造产量的降解。我们的结果表明，形成MIM结构的层之间的应变差会导致SIN X绝缘子层中应力诱导的缺陷。可以观察到这些缺陷，当MIM结构的面积 /电容增加时，它们成为一个显着的屈服限制。根据我们的技术，我们提出了一些过程和设计修改，以解决与压力相关的问题。测试了每种方法，并提出了产生的产量。ntroduction 用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。 在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。 另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。 因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。 我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。 此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。 可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图 [1]的5个）。用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图[1]的5个）。从我们的优化工作中，降低MIM电容器产量的原因如下：用于MIM结构的介电（SIN X）的材料特性和质量，底部电极的表面质量，由于夹层MIM结构而导致的热和/或机械应力相关问题。在这项工作中，我们提出了基于SIN X的MIMS的设计修改，以减少与热 /机械应力引起的绝缘体菌株相关的电容器故障。
ANZEN 印度能源收益加信托
2014 年印度证券交易委员会（基础设施投资信托）条例第 14(2) 条 拟在印度国家证券交易所有限公司（“ NSE ”）和孟买证券交易所有限公司（“ BSE ”，与 NSE 合称“ 证券交易所 ”）上市。 NSE 和 BSE 分别于 2022 年 9 月 6 日和 2022 年 9 月 7 日原则上批准该单位上市。 NSE 是指定证券交易所。 应向证券交易所申请获得根据发行分配的单位的最终上市和交易批准。 证券交易所对本文所作的任何陈述、表达的意见或报告的正确性不承担任何责任。根据发行而配发的基金单位获准在证券交易所交易，并不应视为 Anzen Trust 或基金单位优点的指标。
气候引起农作物产量变化的经济影响
气候变化对农业的潜在影响一直是气候变化文献中讨论最多的话题之一。尽管气候变化对农作物产量的可能影响已被广泛研究，但对于不同经济体对气候引起的农作物产量变化的不同社会经济反应，尤其是在更高水平的变暖下，仍然缺乏定量的了解。本研究评估了 1.5° 至 4°C 的八种变暖情景对中国、印度、巴西、埃及、加纳和埃塞俄比亚大米和小麦产量的社会经济影响。通过将统计作物模型 (ClimaCrop) 和全球经济模型 (GTAP) 结合起来，考虑了自然因素和社会因素在农作物生产中的作用。介绍了经济产出、消费者和生产者价格以及国家经济福利的变化。该研究表明，在 3.5°C 和 3.0°C 的变暖下，农作物产量变化对中国 GDP 和福利的边际效益分别为。这是由于预计大米产量将增加，从而降低国内消费大米价格。尽管在更高的变暖水平下，这些趋势开始逆转。其他国家则因农作物产量下降而受到负面影响，国内和进口大米和小麦的消费价格上涨。国内生产总值和福利下降，随着气温升高，降幅更为严重，尤其是在印度和埃塞俄比亚。这种方法是有益的，因为经济产出可以更深入地反映全球市场的反应，并最终反映农业影响对区域的影响，这对决策者来说非常重要。