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U 39 加利福尼亚州旧金山修订版加州 PUC 表...
适用性：根据决定 (D.) 22-12-056，本附表不对 2023 年 4 月 14 日之后提交申请的新客户开放，除非客户申请的是特殊条件 6 中详述的负荷聚合 (NEM2A)，在这种情况下，根据 D.23-11-068，本附表不对 2024 年 2 月 14 日之后提交的新申请开放。尽管有上述规定，在 2024 年 2 月 15 日或之后申请互连的负荷聚合客户，但在 D.23-11-068 采用的净计费费率 (NBT) 的负荷聚合子费率获得批准之前，可根据本附表申请互连，但须遵守特殊条件 11 的条款。在 2024 年 2 月 15 日之前申请的负荷聚合客户须遵守特殊条件 3（互连）中规定的申请要求，以保持 NEM2A 的资格。
基因编辑技术的改进提高了其在牲畜中的应用
基于新型CRISPR/CAS9基因组编辑技术的加速开发提供了一种可行的方法，可以在哺乳动物基因组中引入各种精确的修饰，包括同时引入多个编辑，并有效地将长DNA序列的插入插入到特定的目标位置以及执行核核的特定位置。因此，CRISPR/CAS9工具已成为引入牲畜基因组改变的首选方法。新的基于CRISPR/CAS9的基因组编辑工具的列表正在不断扩展。在这里，我们讨论了为提高基因编辑工具的效率和特殊性的方法，以及可用于基因调节，基础编辑和表观遗传修饰的方法。此外，将讨论两种用于生产基因编辑农场动物的主要方法的优势和缺点：将讨论体细胞核转移（SCNT或克隆）和合子操作。此外，我们将回顾基因编辑技术的农业和生物医学应用。
幼儿学习轨迹：证据基础
每个轨迹都将域将域的域拆除到其复合子域和链中，并为描述学习方式的每个链规定了4个指标。教师和教育工作者可以使用指标将他们在游戏和日常工作期间对儿童学习的观察重点，并解释他们的观察和评估。系统地使用学习轨迹也可能支持教师和教育者专业学习。Each domain contributes to the learning outcomes of the Early Years Learning Framework (EYLF, EYLF V2.0) (Department of Education, Employment and Workplace Relations [DEEWR], 2009; Australian Government Department of Education [AGDE], 2022) and Victorian Early Years Learning and Development Framework (VEYLDF) (Victorian Department of Education and Training [DET VIC] & Victorian Curriculum and Assessment Authority [VCAA], 2016）。本报告借鉴了原始EYLF和修订版，EYLF v2.0于2023年1月发布。
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
CAS9生成条件小鼠等位基因的方法
1。我们对Yang等人发表的MECP2基因座的结果。已通过Jaenisch（8 - 10％正确的等位基因），Yang（8％正确的等位基因）和Hatada的组（2 - 6％正确等位基因）[3]的独立实验复制。此外，多个同行评审的出版物[3-7]成功使用了此方法来创建条件敲除（CKO）小鼠（在11个基因座中有9个成功，效率为2.5％至18％）。我们注意到，CRISPR/ CAS9生成CKO小鼠的效率可能会有所不同，这可能是由于平台特征或实验条件的不同。2。Gurumurthy等人使用的条件。[1]与我们论文中使用的条件不符。Gurumurthy等人使用的CRISPR试剂的浓度。 '在MECP2基因座上的研究[1]（Cas9 mRNA的10 ng/μL，SGRNA的10 ng/μL，寡核素的10 ng/μL）比Yang等人所用的 sgrNA的RNA和10 ng/μL）。 ' s实验（CAS9 100 ng/μL，SGRNA 50 ng/μL和100 ng/μL的实验）[2]和Yang等。 ' s先前[8]和以下出版物[9-12]。 众所周知，CRISPR试剂的浓度与基因组编辑效率密切相关。 3。 我们在原始论文中使用了压电驱动的合子注入方法，该方法允许以更高的浓度注入CRISPR组件。 Gurumurthy等人使用的该方法和前核注射方法之间的差异。 也可能有助于成功的利率差异。sgrNA的RNA和10 ng/μL）。 's实验（CAS9 100 ng/μL，SGRNA 50 ng/μL和100 ng/μL的实验）[2]和Yang等。 's先前[8]和以下出版物[9-12]。众所周知，CRISPR试剂的浓度与基因组编辑效率密切相关。3。我们在原始论文中使用了压电驱动的合子注入方法，该方法允许以更高的浓度注入CRISPR组件。Gurumurthy等人使用的该方法和前核注射方法之间的差异。也可能有助于成功的利率差异。
淀粉样蛋白-β阳性在认知无损的klotho kl-vs杂合子中较少普遍抑制ALKB核酸脱甲基酶-UCL发现抑制ALKB核酸脱甲基酶-UCL发现
摘要：核酸脱甲基酶的ALKB家族目前具有强烈的化学，生物学和医学兴趣，因为它们在几个关键的细胞过程中具有关键作用，包括表观遗传基因调节，RNA代谢和DNA修复。新兴证据表明，ALKB脱甲基酶的失调可能是几种人类疾病的发病机理，尤其是肥胖，糖尿病和癌症。因此，对这些酶开发选择性抑制剂的浓厚兴趣是促进其机械和功能研究并验证其治疗潜力的兴趣。在这里，我们回顾了过去二十年来ALKB脱甲基酶抑制研究所取得的显着进步。我们讨论了报告的抑制剂的合理设计，它们的结合方式，选择性，细胞活性和治疗机会。我们进一步讨论了ALKB亚家族的未开发的结构元素，并提出了潜在的策略以实现亚家族选择性。希望这种观点能够激发新型抑制剂设计并推进该领域的药物发现研究。
2024-CDKL5-试点拨款-RFA-和-...
背景 CDKL5 缺乏症 (CDD) 是一种单基因神经发育障碍，其特征是难治性癫痫和严重的神经发育迟缓。该疾病是由 CDKL5 基因的功能丧失突变引起的，该基因编码一种蛋白激酶，其表达是正常神经元功能所必需的。CDKL5 表达缺失导致这种神经发育障碍的机制仍不清楚。编码这种蛋白质的基因位于 X 染色体上，主要受影响的是杂合子雌性。该疾病不会表现出神经退行性，动物模型强烈表明与 CDKL5 缺失相关的表型具有可逆性。虽然新型疗法的临床开发正在进行中，但目前的标准治疗并不能完全有效地控制所有患者的癫痫发作，也不能治疗神经发育或运动缺陷等非癫痫症状。
OMNI 技术平台
1. 强化低密度脂蛋白胆固醇降低在心血管疾病预防中的作用：机遇与挑战。Heart。2021 年 9 月；107(17)：1369–1375。2. 动脉粥样硬化性心血管疾病患者不遵守降脂治疗以及改善依从性的策略。临床心脏病学 46.1 (2023)：13-21。3. 欧盟范围内二级和初级保健中使用脂质调节疗法的横断面观察研究：DA VINCI 研究，《欧洲预防心脏病学杂志》，第 28 卷，第 11 期，2021 年 11 月，第 1279–1289 页。4. 阿利罗库单抗在降低脂质和心血管事件方面的有效性和安全性，《新英格兰医学杂志》372.16 (2015)：1489-1499。 5. Raal, Frederick J. 等人。“Inclisiran 用于治疗杂合子家族性高胆固醇血症。”《新英格兰医学杂志》382.16 (2020): 1520-1530。
QTLDESIGN：QTL的设计（定量性状基因座）实验
效果我们要检测到的QTL效应。对于PowerCalc和样品，这是一个Nu-erseric（向量）。为可检测到它指定了间交叉的附加成分和优势成分的相对大小。效应的规范取决于十字架。对于反向交叉而言，这是杂合gote和纯合子的均值。对于RI线来说，这是纯合子均值的一半，对于间卷，它是C（a，d）的两个组成矢量，其中A是添加效应（纯合子之间的差异），而D是主导效应（杂合子和纯合量的平均值之间的差异）。基因型均值为-A-D/2，D/2和A-D/2。对于可检测到的，可选的对于间折，可以使用字符串指定QTL效应类型。字符串“ add”或“ dom”用于分别表示表型的加性模型或主导模型。可能是表格C（a，d）的数量向量，表明添加剂和优势成分的相对幅度（如上所述）。默认值为“ add”。
使用
我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是，Kearns等人的减少。 是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。 在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是，Kearns等人的减少。是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。