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计算 DNA 谱概率目标
STR？3) 具有特定 DNA 图谱（13 个 STR 的基因型）的概率是多少？4) 如何使用 DNA 证据来比较犯罪现场的证据（计算有意义的比率并处理混合样本）？简介：使用 PCR 和凝胶电泳分析 13 个不同的 STR（26 个等位基因）将为您提供相关样本的 DNA 图谱。下图是 DNA 图谱的示例：DNA 图谱提供所分析的每个 STR 的基因型。基因型由每个等位基因的串联重复次数表示。例如，贡献此样本的个体是 TPOX STR 纯合子，基因型为 8,8。数字 8 指的是等位基因或目标序列中的重复次数。等位基因或目标序列通过重复次数来识别。样本还表明，供体是 CSF1PO STR 的杂合子，基因型为 11,12（或 11,12 重复）。虽然不太可能，但有可能在人群中找到具有相同 DNA 图谱的其他人。在法庭上，最好能够计算出随机人员具有该图谱的概率。它将为嫌疑人和证据之间的匹配提供定量值。对每个 STR 都进行了大量的研究。根据对数百人的 DNA 的研究，法医分析人员确定了至少 13 个存在于所有人类中的 STR。下表按基因座名称说明了我们了解的不同 STR 的信息。
37 硅缺陷的拉曼光谱...
众所周知，几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环，这不可避免地会导致各种缺陷的形成，并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心（DC）的形成产生重大影响（Abdurakhmanov等人，2019年；Utamuradova等人，2006年；Utamuradova等人，2023年）。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中，缺陷之间会发生各种相互作用，这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定（Normuradov等人，2022年；Turgunov等人，2020年）。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质，它们既存在于间隙位置，也存在于替代位置，以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
细胞系开发符合拉曼光谱
30肯定选择了Cho-M Cell Lines™，每种都会选择不同类型的重组蛋白。可行的细胞浓度（VCC）和细胞活力，以跟踪培养物的生长性能。然后，使用拉曼光谱法分析了每种培养的样品。与VI细胞BLU参考方法不同，与自动化液体处理系统相连的拉曼光谱设置消除了对消耗品（试剂）的需求，并允许进行全自动的采样和数据收集分析。
高温下钻石的一阶拉曼光谱
对293至1850 K的天然IIA钻石中一阶Rarnan光谱的测量。stokes和抗烟分量的组件都因其强度，拉曼的偏移和宽度而随温度而变化。光膜测量法用于进行温度测量值，其结果是由Stokes独立确认的 - 抗Stokes强度比。随着温度的变化和宽度变化与C. Z. Wang，C。T。Chan和K. M. Ho的分子动力学模拟一般一致。修订版b 42，11 276 {19901]。可以将样品加热到高达1850 K的真空中的温度，而无需任何有多态性转化为石墨的迹象，这也与先前的研究一致。使用CRN'和绝对温度的单位，我们的实验一阶拉曼移动可方便地表示为AV = a，t'+a，t+a，其系数为-1。075x10'cm'K'， - 0。00777 cm'K'和1334。5 cm'。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
微管症的临床和遗传谱
目的：微管疾病代表由微管蛋白基因中的变异引起的一组疾病，这些疾病具有广泛的脑畸形。进行了这项研究是为了洞悉韩国小儿种群中微调蛋白质的表型和遗传光谱。方法：在2011年6月和2021年12月在儿科神经病学诊所进行基因检测的个体中，回顾了15例微管蛋白基因变异的患者。临床特征，遗传信息和大脑成像发现进行了回顾性回顾。结果：患者的遗传光谱包括TUBA1A（n = 5，33.3％），tubb4a（n = 6，40.0％），tubb3（n = 2，13.3％），tubb（n = 1，6.7％）和tubb2a（n = 1，6.7％）。确定了两个新型突变：A c.497a> g; p。（lys166arg）tuba1a中的变体和c.907g> c; p。（ALA303PRO）TUBB中的变体。所有15名患者均表现出发育延迟，严重程度广泛。其他共同的表现包括小头畸形（n = 10; 66.7％）和sei Zures（n = 9; 60％）。对神经影像数据的综述揭示了一系列基因型特异性和基因型重叠的发现。在TUBA1A突变（n = 5）的情况下，四名患者（80％）出现了pachygyria和Polymicrogyria，而三名（60％）的患者表现出Cere Bellar发育不全和发育不良。所有TUBB4A变异的患者（n = 6）均表现出低霉素的症状，三名（50％）均患有小脑发育不良。结论：这项研究代表了韩国小儿种群中与微管蛋白质病有关的微管蛋白基因突变的首次队列分析。表明，这些突变可以促进各种神经发育和神经影像学发现，应在相关临床方面的鉴别诊断中考虑。
CRISPR-Cas9 介导诱导人类支气管上皮细胞发生大型染色体倒位
1. 通过 UCSC 基因组浏览器 ( https://genome.ucsc.edu/ ) 可获得用于设计两个 gRNA 的目标 DNA 序列。a. 选择感兴趣的基因组版本。在我们的例子中，使用的是“人类 GRCh38/hg38”。b. 根据已知的倒位断点 1 的位置，标记断点前 100-150 bp 到断点后 100–150 bp 范围内的基因组区域。例如，如果断点 1 位于 chr3:2,920,305，则在 UCSC 基因组浏览器搜索框中输入“chr3:2,920,205–2,920,405”以标记所需的染色体区域，然后单击“Go”。c. 在 UCSC 基因组浏览器工具栏上选择“查看”，然后单击“DNA”选项。d.在新窗口中，单击“获取 DNA”以获得准确的 DNA 序列。这是使用 CRISPOR 算法设计 gRNA 引物所需的序列（见下面的步骤 2a）。e. 对倒位的断点 2 重复步骤 1a-1d。2. 要设计 gRNA，请使用 CRISPOR 算法（http://crispor.tefor.net/）：a. 输入从步骤 1d 获得的断点 1 的 DNA 序列。确保参考基因组与 UCSC 浏览器（步骤 1a）中使用的基因组相匹配，然后选择可通过转染载体编码的 Cas9 酶类型识别的 Protospacer Adjacent Motif (PAM)。如果转染载体表达 SpCas9，则选择 20 bp-NGG PAM 格式。单击“提交”以获得针对模板 DNA 的候选 gRNA 序列。b. CRISPOR 算法默认按特异性从高到低对候选 gRNA 序列进行排序，因为这是关键参数。从新页面上出现的候选 gRNA 列表中，选择具有最高麻省理工学院 (MIT) 和切割频率确定 (CFD) 特异性得分的指导序列（Doench 等人，2016 年；Hsu 等人，2013 年；Tycko 等人，2019 年）。这些分数根据以下方面评估候选 gRNA
枪声识别的机器学习分析
公共安全是全球任何城市的重要问题。为了确保执法部门快速响应，可靠且逼真的枪声检测系统必不可少。为了加快调查进程，必须了解犯罪现场，并且当局应有能力重现现场。强大的枪声识别系统将通过协助犯罪现场重建、估计射手的位置和射弹的轨迹以及核实目击者提供的细节而变得有用。随着犯罪率的上升，视听监控系统越来越受欢迎。ShotSpotter [ 1 ] 是 SoundThinking 推出的 SafetySmart 平台中的枪声检测系统。执法机构通过在城市地区战略性地放置音频和视频传感器网络来使用 ShotSpotter。该系统捕捉所有周围的声音；如果它检测到任何枪声，它会对位置进行三角测量并向有关当局发出警报。该系统收集并分析数据，以创建易发生枪支暴力地区的地图。但是，该系统不会提供有关暴力事件所用枪支的信息，并且可能会对汽车回火或烟花等声音发出误报。大多数关于枪声检测系统的研究都使用来自使用多个麦克风或传统录音设备的严格受控环境的训练数据 [ 2 ]。此类数据通常仅包含光谱信息，因此使用几种模式识别方法来实现没有任何空间信息的枪声检测系统。输入时域信号通常分为多个短窗口帧和一些广泛使用的特征 - 例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），线性预测系数（LPC），线性预测倒谱系数
迈向嵌入式边缘 AI 实现...
在实验室模拟中，结合使用声音和图像来检测传送带的纵向撕裂，准确率达到 86.7% [11]。从传送带获取的图像经过滤波、二值化、提取和比特计数等处理，以确定是否存在撕裂。同时，麦克风阵列捕获传送带产生的噪声，并使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 和高斯混合模型 - 通用背景模型 (GMM-UBM) 对其进行处理。此处理可识别传送带上撕裂的可能特征。音频和视频识别相结合，可得出传送带有无撕裂的结果。