• 对于基因敲除,gRNA 通常靶向 5' 组成性表达的外显子,这降低了由于可变剪接而从 mRNA 中移除目标区域的可能性。 • 根据经验,避免靶向编码蛋白质 N' 末端附近氨基酸的位点,以减轻细胞使用注释起始密码子下游的替代 ATG 的能力。同样,避免靶向编码蛋白质 C' 末端附近氨基酸的位点,以最大限度地增加产生无功能等位基因的机会。对于 1 千碱基基因,由于潜在靶向位点每 8 个核苷酸中出现约 1 个,将 gRNA 限制在蛋白质编码区域的 5 – 65% 仍将导致有数十种 gRNA 可供选择。有这么多可能性,选择具有优化序列的 gRNA 是首要任务。 • 如果可能,设计 gRNA 以靶向编码已知必需蛋白质结构域的外显子。这种方法的好处是,即使非移码等位基因在重要的蛋白质结构域中出现时也可能改变蛋白质的功能。
摘要 2016 年,肯塔基大学的数字修复计划 (DRI) 在 Brent Seales 教授的指导下,虚拟展开了来自恩戈地的碳化羊皮纸卷轴,揭示了用铁胆墨水书写的《利未记》副本。2019 年,DRI 应用一种新的机器学习方法,从真实的赫库兰尼姆纸莎草纸碎片中揭示了用碳墨水书写的希腊字符。虚拟展开文化遗产物品已成为现实。机器和深度学习方法在增强断层扫描中难以检测的墨水信号方面的应用将继续发展。这提出了一个重要的问题。编辑“真正虚拟”的文本(对象永远无法打开来验证结果)的过程将如何变化以反映对人工智能的存在和依赖?本文提出了一个理论模型,说明虚拟展开的纸莎草文本的批判版必须如何记录机器的作用。它还涉及了数据科学方面可能的要求,这种新型文本必须确保其“诞生”层面的透明度。简而言之,需要一种融合人文和科学的新型虚拟版本模型。
b“ \ xe2 \ x80 \ xa0这些作者同等贡献,是ton \ xef \ xac \ x81rst作者。1电气工程系和陶伯研究所,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国2生物学科学系,纽约州哥伦比亚大学,纽约,纽约,哥伦比亚大学3哥伦比亚大学哥伦比亚大学,纽约,纽约,纽约,纽约州哥伦比亚大学,美国纽约,纽约州,美国4号纽约州4岁,4岁,美国4号,哥伦比亚郡及其伊利诺伊州哥伦比亚群岛,哥伦比亚郡,哥伦比亚郡,哥伦比亚群岛。 Irving Medical Center, Columbia University, New York, NY, USA 6 Department of Radiation Oncology, the Irving Medical Center and the Herbert Irving Comprehensive Cancer Center, Columbia University, New York, NY, USA 7 Department of Psychiatry, Columbia University, and the New York State Psychiatric Institute, New York, NY, USA 8 Department of Neurology and the Taub Institute, Columbia University, New York, NY, USA 9 Department of Neurology, the TAUB Institute,Sergievsky中心,放射学和精神病学,哥伦比亚大学,纽约,纽约,纽约,美国10精神病学系,Mortimer B. Zuckerman Mind Marin Brain Brain行为研究所,哥伦比亚大学,纽约,美国纽约,电子邮件:数据库(adni.loni.usc.edu)。因此,ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献,但没有参与本报告的分析或撰写。可以在:http://adni.loni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_papply/adni_ventledgement_list.list.pdf“