A3A 和 eA3A 表达。A3A 表达构建体 (Addgene #109231) 之前已有描述,可用于纯化 A3A 作为融合蛋白 (MBP-A3A-His),可进一步加工以生成分离的 A3A 结构域。32,33 对于 eA3A (A3A-N57G),N57G 突变是通过 Q5 定点诱变 (New England Biolabs, NEB) 引入的。A3A 和 eA3A 构建体的细菌表达之前已有详细描述。 33 将纯化的 MBP-A3A-His、MBP-eA3A-His 或分离的 A3A 在 50 mM Tris-Cl(pH 7.5)、50 mM NaCl、10% 甘油、0.5 mM DTT 和 0.01% Tween-20 中透析过夜,并使用 BSA 标准曲线确定蛋白质浓度。基于 SwaI 的脱氨酶对 ssDNA 和嵌合底物的活性。5'-荧光素 (FAM) 荧光标记的底物 S35-dC 或具有单个靶核糖胞嘧啶的匹配底物(在其他 DNA 骨架中)(S35-rC)由 Integrated DNA Technologies (IDT) 合成,以及相关产品对照(S35-dU 和 S35-rU)。在最佳 A3A 反应条件(最终为 20 mM 琥珀酸:NaH 2 PO 4:甘氨酸 (SPG) 缓冲液 pH 5.5,0.1% Tween-20)下,用 6 倍稀释的未标记 A3A(从 1 µM 到 4 pM)处理 100 µM 寡核苷酸。反应在 37 ˚C 下进行 30 分钟,然后终止(95 ˚C,10 分钟)。然后加入 200 nM 互补链并退火。加入 SwaI (NEB),在室温下消化过夜。加入甲酰胺上样缓冲液,样品加热变性(95 ˚C,20 分钟),然后在 50 ˚C 下在 20% 变性 TBE/尿素聚丙烯酰胺凝胶上运行。使用 Typhoon 成像仪(GE Healthcare)上的 FAM 滤光片对凝胶进行成像。使用 ImageJ 中的面积量化工具进行定量分析。720 碱基对 ssDNA 底物的合成。为了生成 ssDNA,使用 720 bp gBlock 基因片段 (IDT) 作为模板 (补充图 2a),并使用 Taq 聚合酶 (NEB) 进行扩增,采用指数后线性 (LATE) PCR 反应方案,该方案采用相对于磷酸化的反向引物过量的正向引物。32 对反应物进行纯化 (NucleoSpin、Fisher),然后在 37 ˚C 下用 核酸外切酶处理 1 小时以降解磷酸化链,然后进行热失活 (90 ˚C,10 分钟)。然后将产物在 2% 琼脂糖凝胶上运行,并使用凝胶 DNA 回收试剂盒 (Zymoclean) 回收 ssDNA。通过乙醇沉淀进一步纯化 ssDNA,并使用 Qubit ® 荧光计 (ThermoFisher) 测量其浓度。对于一个重复,ssDNA 以大分子寡核苷酸 (IDT) 的形式获得,并通过乙醇沉淀进一步纯化。720 聚体 RNA 底物的合成。使用 720 bp 基因块 (IDT) dsDNA 作为模板,在推荐条件下使用 TranscriptAid Enzyme Mix (ThermoFisher) 通过体外转录生成 RNA,并在 37 ˚C 下孵育两小时。然后通过苯酚-氯仿提取和乙醇沉淀纯化 RNA。将样品重新悬浮在无核酸酶的水中,并进一步用 MspI、XbaI 和 AclI 限制性酶 (NEB) 处理以消化任何剩余的 DNA 模板。在 37 ˚C 下孵育 1 小时后,使用 RNA Clean and Concentrator-5 试剂盒 (Zymo Research) 纯化 RNA。为了进一步确保完全去除模板 DNA,在 37 ˚C 下用 DNase I (Ambion) 处理 RNA 30 分钟。重复纯化 (RNA Clean and Concentrator-5),并使用 Qubit ® 荧光计测量纯化 RNA 的浓度。通过“预测二级结构网络”预测 720 聚体中几个中尺度区域的二级结构
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自 2000 年代中期以来,市场监测机构一直建议区域输电组织 (RTO) 和独立系统运营商 (ISO) 在日前和实时市场清算过程中优化互连,以解决这些低效率问题。尽管有这些建议,但各地区仍选择只采用协调交易调度 (CTS),希望 CTS 能够解决这些低效率问题。与这些希望相反,现有的经验表明,CTS 并未显著提高区域间输电的经济或运营效率。市场监测机构清楚地记录了新英格兰 ISO (ISO-NE)、纽约 ISO (NYISO)、中部大陆独立系统运营商 (MISO)、西南电力联盟 (SPP) 和 PJM 互联网络 (PJM) 之间的接缝处持续存在的低效率问题。
1 例如,用于安全和资源部署的命令和控制、按需能源管理、使用数字孪生进行模拟和建模、使用数据分析和机器学习来识别建筑系统中的低效率以进行优化等。
• 加价幅度和利润份额都随着时间的推移而增加这一事实表明,估计加价幅度的增加不是(至少不是完全)由生产固定成本的增加引起的,而是由于企业收取低效率高价的能力增强而导致的。
最近,Ekşioğlu 的研究团队(由阿肯色大学、克莱姆森大学、德克萨斯大学圣安东尼奥分校的教职员工和学生以及爱达荷国家实验室 (INL) 的研究人员组成)正在开发分析模型,以设计一个可靠且高效的生物精炼厂生物质加工系统。这项研究由美国能源部的能源效率和可再生能源计划赞助。这项工作的动机是观察到散装固体处理和材料流经生物质加工系统的低效率。这些低效率是由于生物质特性(例如水分和灰分含量)的随机性,这会导致加工生物质的颗粒大小、形状和密度发生变化。过大的颗粒和灰分会堵塞气锁和气动传输管线,导致设备运行时间短/不可靠,反应器利用效率低。