非整倍性通常对细胞存活和生长构成挑战。然而,最近的研究发现了异倍性对某些调节基因突变的细胞有益的例外。我们的研究表明,缺乏纺锤体检查点基因BUB3的细胞表现出精选染色体的非整倍性。与野生型细胞相比,BUB3和BUB1的主轴检查点并不是萌芽的酵母,但BUB3和BUB1的损失增加了Chro Mosome错误分析的可能性。与普遍的假设相反,即由于生长缺陷,非整倍性细胞将胜任,我们的发现表明,bub3δ细胞在许多世代中始终保持特定染色体的脑倍倍倍。我们研究了这些额外的Chromo躯体在BUB3δ细胞中的持久性是由某些基因的有益表达升高而导致的,还是仅仅是耐受性。我们确定了涉及染色体分离和细胞周期调节的几个基因,这些基因赋予了对Bub3缺乏细胞的优势。总的来说,我们的结果表明,特定基因通过非整倍性的增益可能为染色体隔离保真度较差的菌株提供生存优势。
营业利润率从 2021 财年的 10.83% 提高至 2022 财年的 24.75%,原因是铁合金实现价差与原材料成本的比例增加导致利差较大。Acuite 认为,尽管原材料价格波动,但中期利润率仍将保持健康。 强劲的财务风险状况 该公司的财务风险状况以健康的净值、低负债率和强大的债务保护指标为标志。该公司的净值为 2022 财年的 133 千万卢比,而第二财年为 56.71 千万卢比。截至 2022 年 3 月 31 日,该公司的负债率为 0.21 倍,而 2021 年 3 月 31 日为 0.66 倍,处于舒适状态。该公司对基金限额的依赖较低,这反映在其营运资金限额的低使用率上。 TOL/TNW 在 2022 财年为 0.72 倍,而 2021 财年为 1.05 倍。利息覆盖率 (ICR) 在 2022 财年保持强劲,为 56.05 倍,而 2021 财年为 13.70 倍。债务偿还覆盖率 (DSCR) 在 2022 财年也保持强劲,为 22.23 倍,而 2021 财年为 4.09 倍。2022 财年净现金应计额与总债务 (NCA/TD) 为 2.76 倍,而上一年为 0.53 倍。Acuite 认为,在中期内没有任何大型债务融资资本支出计划的情况下,财务风险状况将在中期内保持健康。弱点
所有这些都促使我们更加关注投资组合的价值。例如,在我们没有激进的盈利增长预测的情况下,我们投资组合的平均股息收益率为 Netflix 提供了很大一部分回报。自 2008 年以来,我们加拿大股票的市净率和总市值与销售额之比已经翻了一番(见图 3)。早在 2008 年 8 月,LBA 的加拿大股票交易价格为账面价值的 2.3 倍,而标准普尔/多伦多证券交易所的市净率为 2.4 倍,或为市场倍数的 95%。2020 年 5 月,我们的股票交易价格为账面价值的 0.6 倍,而市场为 1.6 倍,或为市场倍数的 40%。同样,我们股票的企业价值与销售额之比从 2.0 倍上升到 1.1 倍,而市场在同一时期从 2.2 倍上升到 2.6 倍,相对估值下降了 90% 至 42%。尽管这些倍数有所下降,但我们投资组合中的股票总回报率为 92%,而市场回报率为 59%。显然,相对下降不是因为我们公司的成长速度低于一般市场,而是因为它们的价格变得便宜得多。
• 等级 1:100% 弹性价值为平均电价的 3 倍。换句话说,关键负载的无限能源弹性价值为平均电价的 3 倍。鉴于典型设施的等级 1 负载约占总负载的 10%,应用 3 倍 VOR 等级 1 乘数可使电费增加 20%。• 等级 2:80% 弹性价值为正常电价的 1.5 倍。换句话说,为优先负载提供至少 80% 时间的能源弹性价值为平均电价的 1.5 倍。鉴于典型设施的等级 2 负载约占总负载的 15%,应用 1.5 倍 VOR 等级 2 乘数可使电费增加 7.5%。 • 第 3 层:尽管标准尺寸的太阳能微电网可以在相当大比例的时间内为第 3 层负载提供备用电源,但第 3 层负载在定义上是可自由支配的,因此第 3 层 VOR 乘数可以忽略不计并假定为零。
STAR ( Spliced Transcripts Alignment to a Reference )是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知( splice aware ) 比对的工具。注意, STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具,这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比,其具有较高的准确率,映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性,还可以检测到嵌合(融 合)转录本。除了映射短读取数据(例如 ≤ 200 bp ), STAR 还可以准确地映射长读取数据 (例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据)。 STAR 在变异检测( SNP 和 INDEL ) 方面具有更好的灵敏度,因此, STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程,用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
2 鉴于数据集的不平衡,使用精确度-召回率曲线下面积 (PRAUC) 作为准确度指标 [21]。3 首先,排除观察次数少于 10 次的参与者,以便在 5 倍交叉验证方案中每倍至少有 2 次观察。其次,如果用户的观察结果只对应于一个结果(即,他们总是做这项练习或从不做这项练习),他们也会被排除,因为如果没有两个类别,则多个模型是未定义的。排除后会剩下一组 26 位用户,称为热启动队列。4 使用 5 个外倍,并报告保留倍的平均准确度。对于组倍,超参数在 5 个内倍上进行优化。但是,由于每个参与者可用的数据量很少,因此不会在个体级别模型上执行超参数调整。在这两个层面上,折叠都是随时间随机化的,这样可以减轻由季节影响(例如假期开始)引起的任何偏差。
摘要:在被动 BCI 研究中,一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据,并将这些试验划分为较短的“时期”,以作为分类中的单个样本。虽然众所周知,在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠(由于来自同一试验的样本存在自相关),但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外,如果清楚地知道问题的严重性,也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中,一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV(k 折的替代方法,旨在缓解自相关问题)进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明,在某些条件下,k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%,但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议,在单受试者分析中,应尽可能减少来自同一次试验的样本数量,并报告 k 折和块级 CV 结果。
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源:新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑,可能将基本组件缩小 1,000 倍,同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对,它们彼此连接,用量子物理学术语来说,是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中,并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重,无法集成到计算机芯片中。
亨廷顿舞蹈症 (HD) 是一种常染色体显性神经退行性疾病,由亨廷顿蛋白 ( HTT ) 外显子 1 的 CAG 三核苷酸重复扩增引起。目前,HD 尚无治愈方法,HD 患者的临床治疗侧重于症状管理。之前,我们展示了使用 CRISPR-Cas9 通过靶向附近 ( < 10 kb) 的 SNP(在外显子 1 附近产生或消除原间隔区相邻基序 (PAM))来特异性删除扩增的 HTT 等位基因 ( mHTT )。在这里,我们使用 Oxford Nanopore 平台上的多重靶向长读测序方法,全面分析了 983 名 HD 个体中 HTT 外显子 1 两侧 10.4 kb 基因组区域内的所有潜在 PAM 位点。我们开发了计算工具(NanoBinner 和 NanoRepeat)来对数据进行解复用、检测重复并对扩增或野生型 HTT 等位基因上的读数进行分阶段。通过此分析,我们发现 30% 具有欧洲血统的 HD 患者共有一个 SNP,这被证实是人类 HD 细胞系中 mHTT 等位基因特异性删除的有力候选者。此外,多达 57% 的 HD 患者可能通过组合 SNP 靶向成为等位基因特异性编辑的候选者。总之,我们提供了受 HD 影响的个体中 HTT 外显子 1 周围区域的单倍型图。我们的工作流程可应用于其他重复扩增疾病,以促进用于等位基因特异性基因编辑的指导 RNA 的设计。