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World File Search System下一代
使用下一代测序
摘要。鸟类paramyxoviruses 1具有编辑其P基因以生成三种氨基蛋白（P，V和W）的能力，但其动力学变化尚不清楚。在这项研究中，下一代测序（NGS）用于分析纽卡斯尔病毒病毒（NDV）的P基因编辑。对鸡胚胎组织和Fabricius的Bursa的转录组分析显示，P-Gene编辑频率为45.46–52.70％。为了研究随时间的P-Gene编辑规则，PVW的比率分别通过基于PCR的深层测序在被速溶性和遗传源性菌株感染的细胞中的多个时间点上确定。结果证实了具有转录组数据的类似编辑频率，并且PVW比在不同的NDV之间沿时间稳定，但在速度菌株感染上具有更大的V基因转录本（P <0.001），这与先前的报告不同。另外，还表明，P衍生的成绩单中插入的G残基的数量不仅限于 +9G，并确定了 +10G转录本。这些结果证实了NDV P-Gene编辑频率，并提供了具有NDV毒力的NDV P基因编辑的新观点。
情报报告 - 下一代农民
这种不情愿强调了有关可持续实践的长期利益和可行性的支持和教育的差距。年轻农民可能缺乏采用这些做法的必要信息和资源，将前期成本视为重大障碍。为了解决这个问题，需要采用多方面的方法，例如增强的财务激励措施，有针对性的教育计划以及同行成功案例，这些故事证明了Sus tainable农业的生存能力和好处。通过创建一个支持和协作的环境，可以鼓励这些新兴的农业领导人更积极地将可持续实践融入其运营中。
使用下一代测序
摘要：目标：探索胃癌患者中BRCA1/2突变的景观。方法：下一代测序（NGS），Sanger测序，逆转录定量聚合酶链反应（RT-QPCR），免疫组织化学，癌症基因组地图集（TCGA），GNOMAD和DAVID。结果：由于95％的基地具有超过30的PHRED评分，最低覆盖深度为500倍，我们的NGS方法可确保高质量的数据获取。分析BRCA1和BRCA2序列分别揭示了11和4突变，每个基因中都鉴定出一个致病性突变。这强调了胃癌中BRCA1突变的突出。sanger测序验证证实了在某些情况下存在致病性突变，并巩固了我们的发现。利用GNOMAD数据库的频率分析阐明了亚洲人群中这些突变的稀有性，从而强调了它们的独特性。探索TCGA数据进一步证实了这种稀有性，强调了这些突变在胃癌中的独特性质。RT-QPCR分析在具有致病性突变的样品中揭示了BRCA1/2表达的显着降低，这暗示了它们在下调基因表达中的潜在作用。免疫组织化学证实了在具有致病性MU的样品中蛋白质表达降低，从而巩固了我们的观察结果。Kaplan-Meier生存分析表明，与没有致病性BRCA1/2突变的患者相比，与没有致病性BRCA1/2突变的患者相比，生存率明显差，强调了其在预后中的潜在作用。此外，KEGG途径分析强调了BRCA1/2在关键癌症相关途径中的参与，强调了它们在肿瘤发生中的作用。结论：我们的全面发现强调了胃癌中BRCA1/2突变的临床意义，主张进一步研究以阐明其机械意义和治疗机会。
下一代技术：移动性
•固态电池：固态电池长期以来一直被认为是电动汽车未来的重要创新技术，这要归功于以下优势，包括：1）较高的能量密度：固态电池使用纯锂金属制成的阳极，并且与传统的锂离子电池相比，固态电池可容纳纯净的液体，并导致双重电池，从而导致打火机和小型电池和小型电池和较小的电池和较小的电池； 2）提高安全性：用固体组件代替当前锂离子电池中发现的液体电解质有助于防止与电解质泄漏或火灾有关的安全问题； 3）寿命：较厚的分离器使电池对高温具有更具耐药性，这使阳极和阴极之间的分离更加可靠，并且随着时间的推移和更长的使用寿命而保持一致的性能； 4）快速充电：改善高温的阻力也提供了快速充电的功能 - 与传统的锂离子电池相比，固态电池最高可快6倍。
下一代服务台解决方案
下一代服务办公桌解决方案将带您超出传统服务台的局限性。这项智能工作场所服务通过服务体验加速器结合了专家交付人员，强大的流程控制和高级技术，这是多个Unisys解决方案背后的智能技术。将其用于一线用户支持，票务管理，事件管理和自我修复。它还提供远程帮助，知识管理和自动响应。
下一代放射学人工智能.pdf
放射学作为一门医学专业，极其依赖数据。因此，放射学是第一个遭受数据过载困扰的专业，也是第一个通过新技术正确利用数据而受益的专业。在这种背景下，人们对新一代放射学人工智能系统寄予厚望，这些系统可能会影响日常放射学工作流程。从一开始，人工智能生态系统就有两个驱动力。一方面是谈论长期趋势的远见卓识者。他们提出了愿景，营造了培育氛围并鼓励投资。另一方面，是专注于算法“细节”的技术专家。回想起来，如果没有这两个社区之间的合作，就不可能取得任何进展。现在是缩小这两个群体之间差距的时候了。为了成功实现向下一代人工智能的转型，人工智能生态系统必须对整个放射学工作流程采取整体观点。人工智能生态系统应该从谈论算法和模型转向涵盖临床结果以及人工智能增强工作流程带来的经济效益。为了取得成功，我们相信医学影像 AI 生态系统将发展成为一个三层系统，包括算法层、产品层和解决方案层。每一层都将解决整体解决方案的不同方面（并具有不同的关键绩效指标 (KPI)）。然而，只有所有三层的结合才能为该领域带来真正的价值。本白皮书回顾了 AI 的现状，并探讨了实现完整的三层解决方案概念所需的条件。它旨在帮助放射科医生、信息学专家和其他医疗保健专业人士了解 AI 的新方向以及下一代 AI 将如何使放射科医生和患者受益。