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EZ DNA甲基化 - 光自动化试剂盒
1。样品制备 - 将20 µL纯化的DNA与130 µL闪电转换试剂混合。样品然后在热循环器上进行转换反应。建议这些步骤手动执行 - 甲板。2。仪器设置 - 试剂被装入槽中，并将实验室放在液体处理程序仪器上。翠鸟™Flex用户将手动将所有试剂装入深井板中。3。样品转移 - 步骤1的样品板被加载到液体处理程序仪器上，将其转移到包含600 µL M结合缓冲液和10 µL EZ EZ-EZ-甲基化的Magprep珠子的结合板中。翠鸟™Flex用户将在加载仪器之前手动将样品转移到装订板中。自动化脚本从这里开始。4。ez-甲基化的magprep珠子结合和缓冲液的去除 - 包含样品的深井板进行混合5分钟，而DNA与珠子结合。然后使用磁铁将珠子聚合4分钟，然后去除/分离结合缓冲液。5。m洗涤1 - 400 µL M洗涤缓冲液，并将深井板混合1-2分钟。然后使用磁铁将珠子聚合2分钟，然后去除/分离洗涤缓冲液。6。l-脱硫化孵育 - 添加200 µL L-脱硫化缓冲液并允许孵育15分钟。然后使用磁铁将珠子聚合2分钟，然后去除/分离脱硫化缓冲液。7。8。9。m洗涤2和3 - 步骤5重复两次以彻底洗涤珠子。残留洗涤缓冲液仔细去除以改善干燥。翠鸟™Flex用户可以在这里停止并手动执行剩余的步骤，以确保最小的收益率损失。珠干 - 将珠子在55°C下干燥20-30分钟或在室温下持续30分钟。洗脱 - 将25 µL的M液压缓冲液添加到珠子中并混合5分钟。然后使用磁铁将珠子聚合2分钟，然后将洗脱器转移到新的96孔微板板中。脚本在这里结束。
参考：DSHB3034技术数据表产品：板数琼脂（PCA）
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将23.5 g粉末悬挂在1升蒸馏水中。通过频繁搅拌将沸腾的溶解。分配到最终容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述板计数琼脂公式是根据Buchbinder等人的。在对微生物板计数的培养基研究中的建议。为了避免添加牛奶，已修改了标准化琼脂标准琼脂的原始配方。这种新的组成允许大多数微生物的生长，而无需进一步添加。该培养基的配方等效于“乳制品检查标准方法”，USP的“胰蛋白葡萄糖酵母琼脂”，“ Deutsche Landswirtchaft”以及Apha和Aoac的AOAC的板块倒物。这是任何类型样品的平板计数的首选媒介。技术准备样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液（重复）中取1 ml等分试样，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过图8的形式轻轻混合板。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。对于一般有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时后进行读数。质量控制APHA提出的板数方法包括将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些板上包含稀释样品的板（倒板技术）。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下孵育：在32 -35°C，45°C下2-3天，在55°C下为2天，在20°C下为20°C，10天，6.5ºC±1ºC。样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比扩散板技术更优选，因为它给出了更高的计数。尽管如此，后者促进了殖民地的孤立和恢复。
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论文主题的提案2025 -MESR/AAP资金编码机器和人类的NA编码，用于视觉数据摘要和上下文，随着视觉数据的爆炸，图像压缩和视频方法的爆炸爆炸，必须适应各种需求：最大化压缩，同时最大程度地减少了人类认为质量的损失，并保证了压缩的损失，并保证了压缩的损失。到目前为止，研究已经探索了两个不同的轴：根据视觉感知和对机器的压缩，针对人造视觉任务进行了优化。但是，这两个范式通常是单独开发的，并且基于矛盾的目标。一些作品试图开发结合这两个方面的混合方法。深度学习和感知建模的最新进展为混合压缩开辟了道路，能够动态适应机器和人类的特定需求。艺术状态和当前限制了图像和视频的压缩方法历史上分为两个主要类别：针对人类感知的优化和专门针对人工视觉算法的类别。在第一种情况下，例如，JPEG或H.26X（例如H.26X）的常规编解码器基于旨在最大化视觉保真度的机制，同时最大程度地减少了存储或传输数据的数量。但是，这些方法仍然昂贵，并且不适合板系统的能量限制。可以通过从认知心理学（例如不同的差异（JND）或满足比率（Over）[6]中利用原理来优化这些方法，以消除人类视觉系统认为非必需的信息[5]。但是，这些编解码器未考虑人工智能模型（AI）的需求，该模型可以引入不必要的人工制品，以破坏对图像和视频的自动分析。并行，由于计算机视觉算法和用于图像的人工智能的繁荣时期，机器的压缩最近作为一个关键的研究领域出现。MPEG [1] [3]最近推广的机器视频编码（VCM）等标准，旨在直接优化视频，以用于自动分析任务，例如对象的分类，分割和检测。此外，使用变异自动 - 输入器（VAE），对手（GAN）和Visual Transformers [7]使得产生紧凑的潜在表示是有可能的，同时保持这些任务的高性能[9]。但是，这些方法缺乏解释性，因为它们产生的表示，这些表示不一定是人类可读的，并且不允许对原始形象进行忠实的重建。面对这些限制，一个新的研究部门是通过开发能够动态适应机器和人类需求的混合压缩模型来统一这两种方法。最近的方法，例如transtic [4]，试图将优化的编解码器转移到人工视觉任务的情况下，而无需恢复。此外，基于扩散模型和gans的生成压缩模型[2]通过允许根据用户的类型对图像进行优化重建，从而提供了有趣的观点。另一个有希望的进步是基于神经形态计算机的整合