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World File Search System体效应
掺杂通道 SOI pMOS TCAD 描述包括浮体效应
几十年来，人们对 SOI 器件进行了广泛的研究，并将其应用于多种应用：具有厚硅膜（>60nm）的部分耗尽 SOI 器件用于 RF-SOI 应用 [1]，而具有薄 SOI 膜（<10nm）的全耗尽 SOI 器件用于 RF、数字和更多 Moore 应用 [2-4]。已知 PD-SOI 器件中会发生浮体 (FB) 效应 [5-6]，可以通过体接触消除 [7-8]，而 FD-SOI 器件由于具有薄 SOI 膜，因此不受 FB 效应的影响。最近，已经提出了在薄 BOX 上具有相对较薄的薄膜（22nm）的 SOI 器件，以满足 3D 顺序积分的成像器应用要求 [9]，其中 SOI 膜掺杂可用于 Vt 居中。本文的目的是确定这种 SOI 器件的操作，并提出相应的 TCAD 描述，考虑 SOI 膜掺杂。
丝状病原体效应物通过内吞作用进入植物细胞
(RxLR) 基序，这是易位所必需的 [2,5]。RxLR 效应物递送到宿主细胞中的方式存在争议；关于 RxLR 基序与宿主质膜脂质结合和细胞自主摄取的说法受到了质疑 [4]。有证据表明 RxLR 基序是蛋白水解加工的位点，在分泌过程中被切割和去除 [5]。与卵菌效应物相比，真菌细胞质效应物缺乏与易位相关的明显氨基酸基序。然而，卵菌和真菌效应物中保守的结构折叠被认为有助于效应物递送 [4]。有趣的是，真菌病原体稻瘟病菌 [ 6 ] 和卵菌晚疫病菌 [ 7 ] 的细胞质效应物都是通过非常规蛋白分泌 (UPS) 途径从这些病原体中输出的，也就是说，尽管它们具有分泌信号肽，但它们的输出对抑制剂布雷菲德菌素 A 不敏感，因为抑制剂布雷菲德菌素 A 会阻断细胞内囊泡运动，从而阻止通过内质网 (ER) 和高尔基体的常规分泌。分泌途径可能是决定这些病原体向宿主输送的关键步骤。事实上，有证据表明，通过 UPS 途径从丝状病原体中输出细胞质效应物的情况非常普遍 [ 4 ]。除了了解细胞质效应物的分泌之外，一个关键问题是：它们如何进入植物细胞？
变体效应预测因子中普遍存在的血统
人口测序技术的快速进步导致了人类基因组变异的广泛目录，从而显着增强了我们诊断，治疗和预防遗传疾病的能力。从历史上看，基因组研究主要集中在欧洲人群上，在我们对遗传变异及其影响的理解中引入了偏见1。尽管最近朝着包括更多样化的队列的转变开始减轻这些偏见，但许多序列资源仍然主要是欧洲。增加的基因组包容性不仅对于促进健康公平2至关重要，而且对于丰富了我们对人类生物学的理解3至关重要。通过检查更广泛的遗传多样性，我们可以更深入地了解不同人群中遗传疾病的复杂机制。
补充材料：关于腔体效应的拓扑保护范围
使用上述公式用于电流响应功能，可以获得偏振子系统的温度依赖性运输。相应的结果在手稿的主要文本中显示。用于完整性和支持计算，在图中1，我们为参考文献中的实验报道的参数提供了极化系统的有限温度转运。[9]，ω=2π×0。14thz和n 2d = 2×10 11 cm - 2，并扩大δ=2π×5×10 - 3 thz，我们在图中使用了2中的主要文本。图1（a）我们显示了两个不同高原ν= 8，4（b = 1，2 t）的霍尔电导偏离拓扑预期的量化值。图1（b）我们显示了纵向电导σyy的热行为。我们观察到预期的指数热激活。在低温方向上，t <0。4K，我们看到量子大厅传输的修改与图2中的主要文本。更精确，腔诱导的运输偏差在t <0。4 K，对于B = 1 T（ν= 8）为〜2×10-4，对于B = 2 T（ν= 4）为〜5×10-5。这些值与ω=2π×0的t = 0传输一致。14thz如图2中的主要文本。
DNA语言模型是全基因组变体效应的强大零拍预测指标
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，对广泛的蛋白质序列数据库的无监督预训练已被证明是成功地提取与蛋白质有关的复杂信息的成功。这些模型展示了他们使用零拍方法在编码区域学习变异效应的能力。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们在阿拉巴里亚山脉的不规则参考基因组中训练GPN，在铜管阶内进行了七个相关物种，并测试了其通过利用1001 Genomes genomes Project and Gensensed Datebase和G.Wasbase的拟南芥中遗传变异的功能影响的能力。没有，GPN的表现优于基于流行的保护评分，例如门类和PHASTCON。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn），以训练GPN的任何给定物种，仅使用其DNA序列，从而实现了整个基因组变异效应的零摄影预测。
![b'Centers具有明确定义的电子环境，以相互定义的方向为了实现合作效应。在基于金属的性质，氧化状态和协调数的各种促成因素中，金属距离（M M）距离调制已成为识别（Hetero）双金属系统中识别和微调合作效应的一种有希望的方法。 [4]尤其是桥接配体设计是决定性的，将多个金属中心纳入定义的方向和中心，并由施加的施加。 [5]选择配位环境，配体效应，例如柔韧性，英尺，电子参数和适当的间隔者，允许系统变化M M M M M M距离是至关重要的因素。 [6]可以通过共轭或非 - '](/simg/1/1049c45fda67c27c54733cdf3bc12a4430de5b8e.webp)
b'Centers具有明确定义的电子环境，以相互定义的方向为了实现合作效应。在基于金属的性质，氧化状态和协调数的各种促成因素中，金属距离（M M）距离调制已成为识别（Hetero）双金属系统中识别和微调合作效应的一种有希望的方法。 [4]尤其是桥接配体设计是决定性的，将多个金属中心纳入定义的方向和中心，并由施加的施加。 [5]选择配位环境，配体效应，例如柔韧性，英尺，电子参数和适当的间隔者，允许系统变化M M M M M M距离是至关重要的因素。 [6]可以通过共轭或非 - '
b'Centers具有明确定义的电子环境，以相互定义的方向为了实现合作效应。在基于金属的性质，氧化状态和协调数的各种促成因素中，金属（M M）距离调制已成为识别（Hetero）双金属系统中识别和微调合作效应的一种有希望的方法。[4]尤其是桥接配体设计是决定性的，可以将多个金属中心纳入定义的方向，并通过施用的特点置于中心。[5]选择协调环境，配体效应，例如柔韧性，英尺，电子参数和适当的间隔者，允许系统地变化M M M M M M M M距离是至关重要的因素。[6]可以通过共轭或非 - '
对系统变体效应映射的优先基因
动机：临床上罕见的错义变体的致病性解释时，大多数被分类为不确定意义的变体（VUS）。尽管功能分析可以为变异分类提供有力的证据，但这种结果通常不可用。变体效应的多路复用测定可以生成实验性的“变异效应图”，该实验效果图几乎为选定蛋白质靶标的几乎所有可能的错义变体都对蛋白质功能产生影响。然而，这些努力并不总是优先考虑蛋白质的优先蛋白，这些蛋白质对临床变异的解释产生了最大的影响。结果：在这里，我们挖掘了临床解释的变体的数据库，并应用了三种策略，每种策略在上一个建筑物上，以优先考虑基因，以进行系统的功能测试。根据已报告给Clinvar的独特错义VU的数量，策略对基因进行了排名（i）； （ii）通过移动性和重新出现加权冲击评分，可以通过难以调整的影响分数为重新出现，可移动VU和（iii）提供额外的权重，以说明更长期基因的生成变异效应图的较高资源密集型性质。我们的结果可用于指导错义变化的系统功能测试，以更大的影响对临床变异解释。可用性和实施：源代码可用：https：//github.com/rothlab/mave-gene-prioritization联系人联系：robert.nussbaum@invitae.com或fritz.roth@utorento@utoronto.ca补充信息：补充数据可在Bioinformics Online上获得补充数据。
回顾 COVID-19 疫情中群体效应导致的群体免疫动态
摘要：新型冠状病毒 2 型严重急性呼吸道综合征 (SARS-Cov-2) 导致了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，令世界各地的卫生当局措手不及，并迅速引发了一场全球卫生危机。人们正在制定应对这种情况的不同措施，包括隔离、改善症状的不同治疗方法以及研制第一批疫苗。在流行病学中，群体免疫被认为是一个可以解决这一新的全球威胁的领域。在这篇综述中，我们介绍了群体免疫学的基础、诱导特异性免疫的感染传播动态，以及如何应用免疫流行病学和群体免疫学来控制实际的 COVID-19 大流行，并讨论了其有效性、局限性和应用。