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选择 - 大小的DNA清洁和集中器™magbead套件
选择性大小的DNA清洁与浓缩器™magBead套件的作用于选择性结合的原理，其中核酸的大小和磁珠的比例控制着保留在珠子上的东西以及上网中保留的东西。可以进一步纯化分数（珠子或上清液），这是该技术的有助于和灵活的功能。随着magbeads与样品增加的比率，保留了分子量较低的分子量DNA（较小的片段）。因此，尺寸选择是通过增加或减少岩质数量来控制的。可以选择尺寸以删除具有左侧尺寸选择的较小片段，具有右侧尺寸选择的较大片段（图1）或双面尺寸选择中的大小片段。此协议中列出的是最常见的截止和启动样品量。可以通过在点之间滴定来确定本协议中未包含的截止。
基于备忘录的量化硬件神经网络的体系结构和大小的分析
在过去的几年中，使用无人驾驶汽车（无人机）也被称为私人和商业用途的无人机。现代无人机非常适应性，需要较低的维护，并且运营成本较低。但是，自主无人机仍然是一种新兴和开发的技术。任何无人机，包括一组自主无人机，都必须通过无线电（遥测）链接连接到地面控制站（GCS），以由操作员或预编程任务路径远程引导。为了在无人机和GC之间建立连接，广泛使用了称为Mavlink（Micro Air Dever Link）[1]的标准化通信协议。这是一种开源轻型通信协议，旨在在GCS和自主操作的车辆之间进行快速，简单的通信。当该协议是由Mavlink V1.0设计并首次发布的，它不包括任何安全功能，这意味着消息是通过空中发送为明文的。考虑到该协议已成为GCS与无人机之间通信的非正式标准，并得到了PX4 [2]和Ardupilot [3]等流行的自动驾驶系统的支持，2017年发布了Mavlink V2.0，其中包括一个消息签名功能，以提供数据真实性和完整性。但是，未提供消息机密性，即攻击者可以拦截敏感信息，例如无人机的任务计划或GPS协调，使无人机的整个任务和安全处于危险之中。为了避免这种风险并确保数据机密性，我们建议基于Vernam Xor Cipher [4]集成快速轻巧的加密算法。建议的加密方法与Mavlink V2.0消息签名功能结合使用，提供数据机密性，真实性和完整性。可以通过对通讯协议进行稍作修改来实现所提出的加密，并将导致低计算开销。
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极地海洋中的硅藻含量由基因组大小
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepresentedCorrected：生态学的主要目标是确定自然中物种丰富的决定因素。身体大小已成为丰度的基本且可重复的预测指标，其生物体的数量较小。一个生物地理成果，称为伯格曼的统治，描述了跨分类学群体的优势，较冷地区的大型生物体。尽管不可否认，但这些模式的关键特征的程度尚不清楚。我们在硅藻中探索了这些问题，对于通过海洋食品网中的碳固定和能量流中的作用，全球重要性的单细胞藻类都具有重要意义。使用来自全球分布的单个谱系的系统基因组数据集，我们发现体型（细胞体积）与基因组大小强烈相吻合，基因组的大小在50倍上变化，并由重复性DNA的差异驱动。但是，定向模型确定了温度和基因组大小，而不是细胞大小，因为对最大种群增长率的影响最大。全球元编码数据集进一步将基因组大小确定为海洋中物种丰度的强大预定指数，但只有在高纬度和低纬度地区的较冷地区，其中具有大基因组的硅藻占主导地位，这是与Bergmann统治一致的模式。尽管物种丰度是由无数相互作用的非生物和生物因素塑造的，但仅基因组大小是丰度的明显强烈预测指标。在一起，这些结果突出了出现特征，基因组大小，这是生物体中最基本和不可约束特性之一的宏观进化变化的层层细胞和生态后果。
ONTAP可以处理的最大kerberos代币大小（maxtokensize）是多少？
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使用QIASEQ珠子用于图书馆大小选择和清理
QIASEQ靶向DNA Pro面板可以简化样本到Insight®，靶向下一代测序（NGS）。目标富集技术通过使用户能够对特定的感兴趣区域（ROI）进行测序（而不是整个基因组）来增强DNA NG，从而有效地增加了测序深度和样本吞吐量，同时最小化了成本。QIASEQ靶向DNA Pro面板通过将独特的分子指数（UMI）纳入单个基因或ROI特异性的，基于引物的靶向富集过程中，利用高度优化的反应化学来克服偏见/伪像。通过结扎和目标富集步骤在酶促清理中更换珠子清理，QIASEQ靶向DNA Pro面板可以更有效，快速，一致，自动化 - 友好的工作流程。
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
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多变量 BWAS 可以用中等大小的样本进行复制
全脑关联研究 (BWAS) 将个体的表型特征差异与大脑结构和功能的测量结果关联起来，在过去 30 年中已成为连接心智和大脑的主要方法。单变量 BWAS 通常分别测试数万到数十万个大脑体素，而多变量 BWAS 则将跨大脑区域的信号整合到预测模型中。单变量 BWAS 存在许多问题，包括缺乏能力和可靠性，以及无法解释分布式神经回路中嵌入的模式级信息 1–4 。多变量预测模型解决了许多这些问题，并为提供基于大脑的行为和临床状态及特征测量提供了巨大希望 2,3 。在他们最近的论文 4 中，Marek 等人在三个大型神经影像数据集中评估了样本量对单变量和多变量 BWAS 的影响，并得出“BWAS 的可重复性需要数千个个体的样本”的总体结论。我们赞赏他们的全面分析，并且我们同意：(1) 进行单变量 BWAS 时需要大量样本，(2) 多变量 BWAS 会显示出更大的效应，因此更有说服力。Marek 等人 4 发现，多变量 BWAS 提供的样本内关联被夸大了，除非纳入数千名参与者，否则通常无法复制（即没有说服力）。这意味着发现样本的效应大小估计必然被夸大了。然而，我们区分了效应大小估计方法（样本内与交叉验证）和样本（发现与复制），并表明，通过适当的交叉验证，Marek 等人 4 在发现样本中报告的样本内膨胀可以完全消除。通过额外的分析，我们证明，在某些情况下，高质量数据集中的多变量 BWAS 效应可以用小得多的样本量复制。具体而言，将标准多元预测算法应用于人类连接组计划中的功能连接，在 6 种表型中的 5 种测试样本量为 75-500 的情况下产生了可复制的效果（图 1）。这些分析仅限于相对高质量数据集中选定的表型数量（使用单个扫描仪在年轻成年人群中测量），不应过度概括。然而，他们强调，样本量要求的关键决定因素是大脑-表型关系的真实效应大小，并且通过适当的内部验证，可以对中等规模的研究进行适当的效应大小估计和足够大的效应。Marek 等人 4 通过在“发现样本”中训练各种多元模型来评估多元 BWAS 中的样本内效应大小膨胀
基于 SSVEP 的 BCI 中闪烁刺激的数量和大小的影响
[1] Muse™：Muse 2：脑感应头带 - 技术增强冥想，https://choosemuse.com/muse-2/。（访问日期：2021/12/01）。[2] FocusCalm：FocusCalm — 训练你的大脑以减轻压力 — 冥想头带，https://focuscalm. com/。（访问日期：2021/12/01）。[3] NextMind：NextMind - 实时脑机接口 - 立即订购你的开发套件，https://www.next-mind.com/。（访问日期：2021/12/01）。 [4] Parini, S.、Maggi, L.、Turconi, AC 和 Andreoni, G.: 基于四类 SSVEP 范式的稳健且自定步调的 BCI 系统：高传输率直接脑通信的算法和协议，计算智能与神经科学，第 2009 卷，第 1-11 页 (2009)。[5] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 使用新颖的 BCI 向导对基于 SSVEP 的 BCI 进行自主参数调整，神经科学前沿，第 9 卷，第 474 页 (2015)。[6] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 探索基于多目标 SSVEP 的 BCI 应用的可能性和局限性，2016 年第 38 届国际
研究菥蓂、菥蓂的种子大小和含油量
莨菪是一种耐寒的覆盖作物，在秋季玉米收获和春季大豆种植之间提供生态系统服务，例如减少土壤侵蚀和养分流失。与传统的覆盖作物不同，田间莨菪在晚春产出成熟的油籽，使农民一年内可以收获两种经济作物。野生莨菪品系已被证明可产出 >1,000 千克/公顷 1 。莨菪种子平均含油 33%（按重量计算），油是一种极好的生物燃料原料。然而，尽管有这些环境和经济效益，莨菪目前受到种子小（1 毫克/粒）的限制，这可能会使种子的种植、收获和处理变得复杂。增加种子大小也会提高油提取效率。除了改进种子大小外，增加种子中的油含量也会提高种植和加工莨菪作为生物燃料原料的经济效益。我们收集了代表北美、欧洲和西亚遗传多样性的野生荠菜种质 2 。通过表征这些种质的种子大小和含油量，我们可以鉴定出有用的改良变种。在美国农业部国家油脂研究所的资助下，我们之前开发了几种 EMS 诱导的荠菜突变株系，这些突变株系表现出关键的驯化性状，如种荚破碎减少、开花提早和脂肪酸谱改善 3 。我们还通过生成种子油中芥酸含量无法检测到的荠菜株系，开发并展示了荠菜农杆菌介导的植物转化和 CRISPR-Cas9 基因组编辑的效用 4 。利用这些最近开发的技术和种质，我们的目标是鉴定和表征可提高荠菜作为生物燃料原料物种的效率和效用，并使种子更易于生产者处理的性状。最后，我们会将这些性状渗入我们的优良育种株系，以开发出油量和种子产量更高的新型荠菜品种。为了实现这些目标，我们编制了一个包含 319 个基因型（267 个冬季型和 52 个春季型个体）的葎草关联作图面板。该面板种植在圣路易斯。