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FortiGate 200F 系列数据表
版权所有 © 2025 Fortinet, Inc. 保留所有权利。Fortinet®、FortiGate®、FortiCare® 和 FortiGuard® 以及某些其他商标是 Fortinet, Inc. 的注册商标，本文中的其他 Fortinet 名称也可能是 Fortinet 的注册和/或普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。本文中包含的性能和其他指标是在理想条件下的内部实验室测试中获得的，实际性能和其他结果可能会有所不同。网络变量、不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。本文中的任何内容均不代表 Fortinet 的任何约束性承诺，Fortinet 不承担任何明示或暗示的保证，除非 Fortinet 与购买者签订了由 Fortinet 高级副总裁及以上人员签署的具有约束力的书面合同，该合同明确保证所确定的产品将按照某些明确确定的性能指标运行，并且在这种情况下，只有该具有约束力的书面合同中明确确定的特定性能指标对 Fortinet 具有约束力。为绝对清晰起见，任何此类保证仅限于在与 Fortinet 内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet 完全否认根据本协议做出的任何承诺、陈述和保证，无论是明示的还是暗示的。Fortinet 保留更改、修改、转让或以其他方式修订本出版物的权利，恕不另行通知，且最新版本的出版物应适用。
Fortigate 200E系列数据表
版权所有©2025 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他标记是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
推断微阵列数据集揭示了帕金森氏病的关键生物标志物和潜在的药物靶标
帕金森氏病（PD）是一种严重的神经系统疾病，其特征是失去自愿运动和运动的大大减慢。传统上归因于环境因素，但最近的研究强调了遗传学在PD发作和进展中的重要作用。这项研究旨在通过分析来自四个数据集（83个PD和53个控制质量Nigra样品）的基因表达数据来鉴定PD中差异表达的基因（DEG）和相关途径，这些数据来自基因表达综合（GEO）数据库。使用GEO2R，我们通过富集确定了常见的DEG并进行了功能注释和KEGG途径富集分析。我们使用StringDB构建了蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，并通过CytoHubba鉴定了集线器基因。结果显示，在多巴胺能突触和可卡因成瘾等途径中富含18个临界DEG。关键集线器基因包括酪氨酸羟化酶（Th），溶质载体家族18构件A2（SLC18A2）和钾在内部整流的通道亚家族J成员6（KCNJ6）。这些发现提供了对PD分子机制的见解，突出了潜在的生物标志物和治疗靶标。本研究为未来的研究和制定帕金森氏病的有效治疗策略提供了强大的框架。
DNA序列数据证实了在Afri>上存在两个密切相关的柏树蚜虫
cinara属（半翅目：蚜虫）中的蚜虫是全球针叶树的害虫。这些蚜虫中的一些在世界各地都变得侵入性，并导致了巨大的经济和环境破坏。在作为哨兵工厂项目的一部分进行的调查中，在南非开普敦Kirstenbosch国家植物园的Widdringtonia树上观察到严重的蚜虫侵扰。此外，还种植了widdringtonia wallichii endl。在其自然范围内，在南非西开普省Cederberg荒野地区的自然范围内被蚜虫感染。在这项研究中，我们使用DNA序列数据研究了线粒体细胞色素C氧化酶（COI）基因的物种身份。结果表明，存在两个密切相关的蚜虫物种，柏树蚜虫，cinara cupressi（Buckton）和柏树松树蚜虫，Cinara Tujafilina（Del Guercio）侵染Widdringtonia spp。在南非。 这两种蚜虫都与南非陌生。 这不是该国任何一种物种的第一个报告，但当前的研究提供了影响的证据，严重侵扰了分支死亡和树木死亡。 这一发现支持Cinara spp的调节。 在南非，迫切需要管理层。在南非。这两种蚜虫都与南非陌生。这不是该国任何一种物种的第一个报告，但当前的研究提供了影响的证据，严重侵扰了分支死亡和树木死亡。这一发现支持Cinara spp的调节。在南非，迫切需要管理层。
PSK-50E-DIN 系列数据表
CUI 产品未获授权或保证用作需要极高可靠性的设备中的关键组件。关键组件是指生命支持设备或系统中的任何组件，如果其发生故障，可以合理地预期会导致生命支持设备或系统发生故障，或影响其安全性或有效性。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
三种侵入性昆虫物种的基因组和转录组序列数据
SAMN42831079 SRR30002755 Cp WGS 2,336,698 35,334,168,532 82.27 99.97 SAMN42831080 SRR30002754 Cp RNA-seq 74,625,830 11,105,068,576 35.60 82.67 SAMN42831081 SRR30002753 Cp RNA-seq 58,079,426 8,628,250,664 35.65 74.15 SAMN42831082 SRR30002764 Cp RNA-seq 71,460,408 10,610,626,515 35.60 68.61 SAMN42831083 SRR30002763 CP RNA-SEQ 54,014,740 8,019,510,478 35.60 84.22 SAMN42831084 SRR30002762 CP RNA-SESCP RNA-SEEQ 125,597,334 18,555555555555555555555555555,55555555,555599332.399999999999999999999999999990990年3月3日SAMN42831085 SR30002761 CP RNA-SEQ 66,358 9,926,612 35.65 84.51 SAMN42831072 SRR30002766 LO WGS 1,951,868 RNA-seq 44,803,922 6,693,029,521 35.55 58.32 SAMN42831074 SRR30002760 Lo RNA-seq 77,860,552 11,532,876,985 35.70 77.17 SAMN42831075 SRR30002759 Lo Hi-C 90,074,518 13,511,177,700 35.56 96.98 SAMN42831076 SRR30002758 TS WGS 1,260,730 14,430,962,962,962,962,828 84.60 99.98 8,895,621,390 35.55 36.92 SAMN42831078 SRR30002756 TS RNA-SEQ 94,062,578 13,956,137,243 35.65 73.33表2：阅读设定的统计数据，包括质量评估，包括质量评估。cp = Cydalima Perspectalis; lo = leptoglossus 69
neffy：用于计算有效序列数量的多功能工具
在最近的应用中，MSA的构建从有趣的查询顺序开始。该过程涉及搜索数据库以查找类似于查询的序列并将其对齐。DNA/RNA测序技术的最新进展扩大了Pub-LIC数据库，使能够产生具有高序列多样性的MSA [13，14]。通常认为这种MSA提供了更丰富的进化和协调性的见解，因此它们可以提高使用模型来下游任务的模型的有效性[9]。但是，由于MSA可以包含冗余序列，因此序列的数量本身可能不是其多样性的准确反映。“有效序列的数量”的概念，NEFF解决了这种冗余，并评估了MSA的质量。较高的NEFF值通常表明MSA更多样化和信息丰富，从而导致预测接触图和蛋白质或RNA分子的三级结构的精度[15，16]。例如，当NEFF值低于30 [5]时，Alphafold的准确性大大下降。此外，对于使用RNA的MSA作为输入的RNA结构预测模型（例如Trrosettarna），预测准确性与NEFF [7]相关，而对于高质量的MSA，这些模型可以胜过其他方法[17]。我们介绍了Neffy，这是一种快速而专用的独立工具，用于NEFF计算。neffy具有唯一装备的分析MSA，并在蛋白质和核酸序列的多种MSA格式中计算NEFF。它集成了NEFF工具（请参阅表1）中的所有功能，并提供一组新功能。neffy是在C ++中开发的，以实现最佳性能，并作为包装C ++可执行文件的Python库提供。这种方法可以使无缝集成到基于Python的工作流程中，从而简化了更广泛的受众的使用，同时保持效率。
随机模型可以从时间序列数据中更好地推断微生物组相互作用
AU：请确认所有标题级别均正确表示：我们如何才能弄清楚不同微生物在微生物群落中是如何相互作用的？为了结合理论模型和实验数据，我们经常将系统平均动力学的确定性模型与平均数据拟合。然而，在平均过程中，数据中的大量信息会丢失——而确定性模型可能无法很好地表示随机现实。在这里，我们基于实验和模型都是随机的想法开发了一种微生物群落推理方法。从随机模型开始，我们不仅推导出平均值的动力学方程，还推导出微生物丰度更高统计矩的动力学方程。我们使用这些方程来推断最能描述生物实验数据的相互作用参数的分布——从而提高可识别性和精度。推断出的分布使我们能够做出预测，同时也能区分相当确定的参数和现有实验数据无法提供足够信息的参数。与相关方法相比，我们推导出也适用于微生物相对丰度的表达式，使我们能够使用传统的宏基因组数据，并解释了随着时间的推移无法追踪单个宿主而只能追踪复制宿主的情况。