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大豆中不含 DNA 且不依赖基因型的 CRISPR/Cas9 系统
简介 CRISPR/Cas9 系统彻底改变了植物基因工程领域 1-3 。为了促进植物中先进而精确的定点诱变，CRISPR/Cas9 系统的表达模块经常作为外来 DNA 整合到宿主基因组中。这种整合通常通过粒子轰击或农杆菌介导的转化等方法实现 4-5 。然而，基因组编辑过程通常会在特定的目标植物物种和菌株中遇到挑战。这些挑战主要源于转化过程中植物再生关键步骤可用基因型的限制。值得注意的是，农杆菌介导的拟南芥花浸法 6 或小麦粒子轰击 7 等方法已成功直接生产出基因组编辑植物，
ROS如何诱导Netosis？氧化DNA损伤，DNA修复和染色质脱凝
摘要：即使采用现代疗法，心力衰竭的患者只有50％的生存率。要改善新的治疗策略的发展，需要临床前疾病模型才能正确模仿人类状况。确定最合适的模型代表可靠且可翻译的实验研究的第一个关键步骤。心力衰竭的啮齿动物模型在人体体内相似性与进行大量实验并探索许多治疗性候选者之间提供了战略性妥协。我们在这里回顾了当前可用的心力衰竭啮齿动物模型，总结了其生理病理学基础，心室衰竭发展的时间表以及其特定的临床特征。为了促进心力衰竭领域的未来调查计划，提供了每个模型的优势和可能缺点的详细概述。
基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。
以人为本的AI和机器人技术
在小尺度的限制中h→0（更精确，但雄辩的定义较少由（12）提供）。该工具的第一个成功是，它允许丢弃通过FBM在小尺度下对完全发育的湍流速度建模的可能性；实际上，此过程具有线性缩放函数，这不是湍流数据的情况，请参见[32]和Ref。其中。关于对缩放函数提供的信息的理解的关键步骤是由于U. Frisch和G. Parisi在1985年引入的关键思想而获得的[60]：他们将缩放函数的严格凹入性解释为表明所分析函数的点型规律性所赋予的不同值的存在。让我们更加精确：局部界限函数f：r→r的指数定义如下。
人工智能（AI）战略
人工智能 (AI) 与警务的结合代表着一场变革，它有可能增强公共安全、提高行动效率和效能，如果实施得当，还能加深社区信任。该投资组合将重点关注该战略中的关键成果，该战略概述了在英国警务中部署人工智能技术的一些关键步骤，重点是在创新与道德考量和公共问责之间取得平衡。它将为警队提供指导和护栏，指导他们如何提供人工智能技术以及如何有效地做到这一点。它将代表英国警务部门确保资金和服务，并计划提供可持续的国家人工智能能力，并与生态系统中的关键合作伙伴合作建立这一能力。
嵌套自我组织和共享马尔可夫毛毯...
免疫系统是人类有机功能的核心组成部分。本文解决了生物系统的自组织，并嵌套在怀孕中的其他生物系统中。妊娠构成了人类实施的基本状态，也是我们物种进化和保护的关键步骤。并非所有人类都可以怀孕，但我们在另一个人的身体内的最初出现和生长状态是普遍的。因此，怀孕的状态并不关心某些人，而是所有人。的确，妊娠中的分层关系反映了胚胎中更早的自动植物过程，通过该过程，单个胚泡中的个体数量由细胞 - 相互作用动态地确定。怀孕期间两个自组织系统之间的关系和相互作用可能在理解
pomelo种子衍生的碳对超级电容器性能的影响
化石燃料的耗尽以及日益严重的环境问题引起了开发高性能储能设备的极大关注。在各种储能设备中，超级电容器正在成为研究的热点，并且由于它们的巨大优势，包括高功率密度，高电荷/放电率和长期循环寿命，它们弥补了电池和常规电容器之间的不同。1 - 5通常，根据电容器来源：电容器来源：电气双层电容器（EDLCS），伪电容器和混合电容器，可以分为三类。6 - 8在EDLC中，电容源自电极和电解质界面处的纯静电电荷积累。9，电极成为影响性能的重要因素。此外，电极的性能主要取决于电极材料。因此，电极材料的选择是电容器的关键步骤。
范围范围的定量转录组和蛋白质组揭示了酵母中基因表达变异的明显遗传控制
基因表达的调节对应于基因组中编码的信息转化为表型的过程中的关键步骤。尽管已经对转录水平变化的遗传起源进行了广泛的分析，但我们的知识仍然非常有限，因为人群水平上蛋白质丰度变异的遗传起源。在这里，我们生成了近一千个天然酵母菌株的定量蛋白质组。通过与其转录组相比，我们的分析共同表明，转录组和蛋白质组显然是两种不同的调节水平，受自然种群中不同遗传基础的控制。在一起，我们的结果突出了访问这两个级别的基因表达以更好地理解基因型 - 表型关系的相关性。