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非洲木薯基因组的单倍型分辨DNA甲基
胞嘧啶DNA甲基化参与了转座元件（TE）沉默，烙印和X染色体灭活。植物DNA甲基化由Met1（Mammalian DNMT1），DRM2（哺乳动物DNMT3）和两个植物特异性DNA甲基转移酶，CMT2和CMT3介导（Law and Jacobsen，2010年）。DRM2通过植物特异性RNA指导的DNA甲基化（RDDM）途径建立了植物中的从头DNA甲基化，依赖于两个DNA依赖性RNA聚合酶，POL IV和POL V（Gallego-Bartolome et al。木薯的DNA甲基团先前已根据其单倍体倒塌的基因组进行了记录（Wang等，2015）。由于木薯基因组是高度杂合的，因此单倍型折叠基因组的DNA甲基团错过了甲基体的许多特征。With the development of long-read sequencing and chromosomal conformation capture techniques, haplotype-resolved genomes are available for highly heterozygous genomes (Mansfeld et al., 2021 ; Qi et al., 2022 ; Sun et al., 2022 ; Zhou et al., 2020 ), which provides high-quality reference genomes facilitating studies of haplotype-resolved DNA甲基组。为了剖析木薯的单倍型分辨DNA甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基（TME7和TME204）在两个单倍型基因组分辨率（TME7和TME204）中进行了研究。 Al。，2021;测序读数分别映射到不同的单倍型，允许零不匹配和一个最佳命中，这允许分离属于不同单倍型的读数。总体而言，我们发现尽管使用了WGB和EM-SEQ方法，但两种单倍型具有相似的整体
miso：微流体蛋白隔离能够从单个细胞集落
单个粒子冷冻EM可以通过将嵌入在纳米厚的玻璃体冰中的几百万个纯化的蛋白质颗粒可视化到几百万纯化的蛋白质颗粒，从而重建蛋白质的接近原子或什至原子分辨率3D蛋白质。这对应于纯化蛋白质的皮克图，这些蛋白质可以从几千个细胞中分离出来。因此，Cryo-Em具有最敏感的分析方法之一，该方法提供了高分辨率蛋白质结构作为读数。实际上，准备低温EM网格需要超过一百万倍的起始生物材料。为了缩小差距，我们开发了一种微分离（MISO）方法，该方法将基于微流体的蛋白质纯化与冷冻EM网格制剂相结合。我们验证了可溶性细菌和真核膜蛋白的方法。我们表明，Miso可以从一个微克的靶蛋白微克开始，并在几个小时内从细胞到冷冻EM网格。这将纯化缩短了几百到几千倍，并为迄今无法访问的蛋白质的结构表征打开了可能性。
长非编码单倍型区域的生理作用和作用机制
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2024 年 5 月 18 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.05.15.594413 doi：bioRxiv preprint
PETRONAS 节省了 1740 万美元，实现了 14 倍的投资回报
AVEVA Predictive Analytics 是一种资产绩效管理解决方案，可在设备故障发生前几天、几周甚至几个月提供预警通知和诊断。这有助于 PETRONAS 等资产密集型组织减少设备停机时间、提高可靠性、提高性能和安全性，并减少运营和维护支出。在 PETRONAS，该解决方案与 OSIsoft（现为 AVEVA 的一部分）的 PI System 配合使用，后者收集工厂中关键资产的数据。PI System 收集并构建这些数据以进行历史化和分析。基于 AI 的 AVEVA Predictive Analytics 模型使用这些数据来突出显示任何异常、趋势、潜在事件或故障，并使团队能够根据需要进行改进。
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
首先了解来自中世纪波斯尼亚的人群的线粒体DNA单倍群预测
抽象的人群遗传研究表明，波斯尼亚 - 黑塞哥维那（B＆H）的种群是欧洲基因库的一部分，但直到现在，有关古代B＆H种群的遗传结构的信息有限。在这方面，我们的研究目的是确定中世纪波斯尼亚人口的线粒体DNA（mtDNA）单倍群的频率和分布。根据中世纪波斯尼亚边界，从位于B＆H的中世纪墓地发掘的三十四个样本在本研究中进行了分析。对MTDNA HVS1区域的测序和RFLP分析进行了单倍群测定。在我们的研究中，所有32个样品均被鉴定为单倍群H，分别在30和2个样品中确定了亚aplogroups H2A和H5。在研究样本和先前对B＆H当代种群的研究之间，H单倍群的频率显着差异，其中H单倍型频率约为当前研究中确定的一半。与B＆H以外的其他中世纪种群相比，H单倍型频率也存在显着差异，而古代B＆H种群与古代
现代超级电容器技术及其在成熟电气工程应用中的适用性
摘要：与电解电容器相比，超级电容器每单位质量或体积可以存储多一百万倍的能量。由于其内部电阻低，它们能够驱动或吸收脉冲高电流。在过去的四分之一世纪里，超级电容器 (SC) 制造商开发了几种具有高功率密度和更长循环寿命的大规模设备系列，帮助最终用户改进其储能系统和产品。如今，有三种常见的设备系列，即 (i) 对称双层电容器 (EDLC)、(ii) 具有锂电极的混合电容器和 (iii) 基于伪电容概念的电池电容器。这篇评论文章比较了这些系列，并概述了电动汽车 (EV)、微电网和消费电子产品中的几种最新应用。
人工智能时代的学习创新
* 一百万支持者 ** 一百万晚预订量 *** 一百万次下载量 资料来源：公司通过 Business Insider/LinkedIn 发布的公告 https://www.digitalinformationworld.com/2023/01/chat-gpt-achieved-one-million-users-in.html
使用牡蛎蘑菇的basidiospores准备...
在整个组织培养步骤中，恒定温度为27°C。类似的温度提供，也许允许更高或更低度的差异在商业实践中足够。在一年的时间内，从一家植物开始的Gerbera植物增加了一百万倍。这是通过每个通过和通过4周的增加5倍分层来完成的。通过时间超过4周，同时产生了更多的划分，实际上是阻碍乘法的。遗传变异（1、4、5、8）。更常见的变异是，尽管也遇到了其他形式的遗传畸变，例如颜色突变体，但组织产生的植物的染色体数量增加。在每种情况下，植物都通过浮雕作为中间步骤来指出植物是通过浮雕的。现在描述的Gerbera的程序可以通过增加腋芽引起的分裂增加植物。尚无明显的突变体。
激光激发原子核：数十年后的重大突破
一些研究小组曾尝试将钍原子核单独固定在电磁阱中，以研究它们。然而，托尔斯滕·舒姆和他的团队选择了一种完全不同的技术。“我们开发出了一种包含大量钍原子的晶体，”在维也纳开发了这些晶体并与 PTB 团队一起测量它们的 Fabian Schaden 解释说。“虽然这在技术上相当复杂，但它的优势在于，我们不仅可以用这种方式研究单个钍原子核，还可以用激光同时击中大约 10 的 17 次方个钍原子核——比我们银河系中的恒星数量多一百万倍。”大量的钍原子核放大了这种效应，缩短了所需的测量时间，并增加了实际发现能量跃迁的概率。