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通过腺嘌呤碱基编辑将HBS转换为HB G-Makassar与正常血红蛋白功能兼容 对体内基础编辑的LNP优化通过腺嘌呤碱基编辑将HBS转换为HB G-Makassar与正常血红蛋白功能兼容对体内基础编辑的LNP优化
Yamano，Takashi和Al。 单元格165.4（2016）：949-962; Old，Ayal和自然运动33.9（2015）：NBT-3290； Yin，Hao和Nature Biotechnology 35.12（2017）：1179-1187; Finn，Jonathan D.和Al。 报告22.9（2018）：2227-2235。Yamano，Takashi和Al。单元格165.4（2016）：949-962; Old，Ayal和自然运动33.9（2015）：NBT-3290； Yin，Hao和Nature Biotechnology 35.12（2017）：1179-1187; Finn，Jonathan D.和Al。报告22.9（2018）：2227-2235。
引用出版版本（APA）：Christian，M.，Curse，A.，Jensen，P.G.，Theodorescu，R。，＆Larsen，K。（2023）。 SOC/SOT双重平衡
摘要 - 电动汽车中的电池包由电池管理系统管理，这些电池管理系统会影响包装中的电池状态，在这些系统中，此类系统在研究中受到了很多关注。最近，平衡细胞之间的脾气已成为研究主题。在我们的工作中，我们考虑了一个双平衡问题，我们旨在平衡充电状态和温度的两个参数。我们考虑一个智能电池组，可以绕过单个单元格，这意味着没有电流往返或从单元格，这使得单元在电池不充电或放电时冷却。此外，智能电池组可以估计每个单元的特性，进而可以用来定义单元格和电池组行为的模型。我们使用电池组的模型进行实验，其中每个细胞的配置都作为衰老的效果。对于具有异质细胞的这样的包装，我们在Uppaal Stratego中使用Q学习来合成一个控制器，该控制器最大化在平衡状态下所花费的时间，这意味着所有单元格的状态彼此之间都在特定的范围内。与两个基于阈值的控制器相比，我们在两个方面都有显着改善，这些控制器平衡了充电状态或温度状态。合成的控制器仅在1-4％的时间之间，温度在15-20％的时间之间是不平衡的。基于阈值的控制器的充电状态不平衡，多达37％的时间，或者在温度的时间内是44％的时间。最后，电荷状态和温度的最大变化减少。索引术语 - 启动电池组，数字双胞胎，SOC和SOT，双平衡，增强学习
微生物组种类分析，用于全长16S rRNA测序的kinnex套件
结果表明，Kinnex 16S测序可以在单个Revio SMRT单元格上以1,536-plex或在续集IIE SMRT单元格上的768-plex下的平均读数> 30k平均读数。图5a显示了续集II系统上的常规全长16S库的显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。 此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。 将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。 在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。
电池性能，老化，可靠性和安全性
为此，第一个步骤是研究和分析失败或衰老机制和模式[1-6]。要执行此操作，必须利用现有数据，或者必须通过执行单元格的加速衰老（骑自行车和/或日历）来创建数据[7，8]。这需要包装中每个单元格的表征[9]。可以通过电测量，热测量，化学测量，物理测量或通过死后分析来进行老化机制的研究[10-14]。可以考虑到温度，充电状态，排放深度，C率等的建模[15，16]。当有大量数据可用时，统计研究或人工智能的使用也可以[17-19]。
Biostimulants和EU立法 - 您标记的产品的曲目
Hasanuzzaman，M。；帕尔文（K。）； Bardhan，K。；纳哈尔（K. Nahar）； Anee，T.I。 ; Masud，A.A.C。 ; Fotopoulos，V。非生物胁迫下植物中活性氧代谢的调节生物刺激物。 单元格2021，10，2537。https：//doi.org/10.3390/cells10102537Hasanuzzaman，M。；帕尔文（K。）； Bardhan，K。；纳哈尔（K. Nahar）； Anee，T.I。; Masud，A.A.C。; Fotopoulos，V。非生物胁迫下植物中活性氧代谢的调节生物刺激物。单元格2021，10，2537。https：//doi.org/10.3390/cells10102537
![arxiv：2108.06079v1 [cond-mat.soft] 2021年8月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\104d7f85da40b2f4e4d39b84ccd93f39ce303843.webp)
arxiv：2108.06079v1 [cond-mat.soft] 2021年8月13日
单元格在0左右。5（源自我们的模型（0。5 -k 12）f 1（t）=（k Vivo 2 + k 21）f 2（t），231