XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并读
CRISPR-Cas9 弯曲和扭曲 DNA 来读取其序列
在细菌防御和基因组编辑应用中，CRISPR 相关蛋白 Cas9 搜索数百万个 DNA 碱基对，以定位与原型间隔区相邻基序 (PAM) 相邻的 20 个核苷酸、向导 RNA 互补的靶序列。靶标捕获需要 Cas9 使用未知的 ATP 独立机制在候选序列处解开 DNA。在这里，我们展示了 Cas9 在 PAM 结合时急剧弯曲和下扭转 DNA，从而将 DNA 核苷酸从双链体中翻转并转向向导 RNA 进行序列询问。在询问途径的不同状态下捕获的 Cas9:RNA:DNA 复合物的低温电子显微镜 (EM) 结构以及溶液构象探测表明，整体蛋白质重排伴随着未堆叠的 DNA 铰链的形成。弯曲诱导的碱基翻转解释了如何
致报读需要接种乙肝疫苗的课程的学生
• 您的课程协调员和学生健康中心将在入学后的第一个月内为您的班级安排第一次注射。 • 第一次接种疫苗后一个月和六个月将再注射两次疫苗。 • 请务必遵守上述时间表，以确保疫苗发挥最大功效。 • 完成最后一次疫苗接种后 6-8 周，您需要进行血液测试以确认免疫力。这是非常重要的最后一步，因为如果不检查您的抗体水平，就无法确认或认证免疫力。某些临床实习或工作需要进行免疫认证。 • 如果您仅部分完成了乙肝疫苗接种，或者已经完成但未进行血液测试以确认免疫力，或者不确定您的状况，请联系健康中心的护理人员以明确您的行动方案。 • 以前，学院服务会补贴疫苗接种过程。现在不再如此。 • 学生需要支付 90 欧元的费用（其中包括 60 欧元用于支付三种疫苗的费用，以及 30 欧元用于接种疫苗） • 费用将在您第一次接种疫苗当天收取。 • 您接种疫苗的健康中心的护士将在学年结束时与课程协调员跟进，告知他们是否有人未接种第二或第三种疫苗（前提是您已同意这样做）。但是，您有责任完成疫苗接种过程。
可视化摩尔长读测序的DNA，而不是质量
NGS库准备期间的传统测量包括在特定尺寸范围内确定样品质量。该分析很容易用安捷伦自动电泳仪器进行，该仪器以数字凝胶图像和电图图的形式提供视觉结果。电文件图显示荧光信号作为图形表示，X轴上的大小和Y轴上的相对荧光单元（RFU）。因此，荧光信号的高度与给定尺寸的样品质量成正比。虽然该表示形式已被广泛用于剪切GDNA和最终NGS库的质量控制，但检查样品的摩尔性可能会提供更好的视觉表示，以显示样品可以产生的测序读数数量，尤其是用于长阅读测序。高分子重量样品。优势允许用户通过将Y轴从RFU切换到Nmole/L来可视化电处理图像作为质量或摩尔度的产物。通过可视化摩尔数中的数据并使用涂片分析，可以使用FEM脉冲来确定不同尺寸括号内发现的样品的摩尔数，并提供更好的长阅读测序读取长度的预测。
利用长读长的优势进行靶向测序
长读测序技术通过生成足够长的读长来跨越和解析基因组的复杂或重复区域，提高了基因组组装的连续性，从而提高了质量。一些研究小组已经展示了长读长在检测数千个基因组和表观基因组特征方面的强大功能，而这些特征以前被短读长测序方法遗漏了。虽然这些研究表明了长读长如何帮助解析基因组的重复和复杂区域，但它们也强调了使用这些平台准确解析大量群体中的变异等位基因所需的通量和覆盖率要求。在撰写本文时，在最高通量短读长仪器上，全基因组长读长测序比短读长测序更昂贵；因此，实现足够的覆盖率以检测异质样本中的低频变异（如体细胞变异）仍然具有挑战性。另一方面，靶向测序提供了在异质群体中检测这些低频变异所需的深度。在这里，我们回顾了当前使用和最近开发的靶向测序策略，这些策略利用现有的长读技术来提高我们在各种生物背景下观察核酸的分辨率。
高分辨率特质映射的长读低通测序
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632261 doi：Biorxiv Preprint
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
rbiom：读/写，分析和可视化“生物元”数据
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在产前酒精暴露儿童的筋膜和预读语言发展
方法：总共有51名确认PAE的儿童（25名男性； 5.6±1.1岁）和116个未暴露的对照（57名男性； 4.6±1.2岁）进行了纵向扩散张量成像（DTI），总共来自PAE和381个对照组的参与者，共111次扫描。我们描绘了左右AF，并提取了平均分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）。使用年龄标准化的语音处理（PP）和NEPSY-II的加快命名（SN）评分评估了预阅读语言能力。线性混合效应模型以确定扩散指标与年龄，群体，性别和年龄相互作用之间的关系，并将受试者作为随机因素建模。二级混合效应模型分析评估了使用51个年龄和性别匹配的未暴露对照对白质微观结构和PAE对预读语言能力的影响。
celip：基于超声波的唇读，带有通道估计方法的虚拟现实系统
我们为虚拟现实（VR）开发了基于超声波的无声语音界面。提出越来越多的定制设备来增强VR的沉浸和体验，我们的系统可用于提高用户与系统之间的交互能力，同时保留使用各种CUS tomized设备并避免传统语音识别的局限性的可能性。通过使用超声波的频道估计技术，我们可以得出用户嘴唇的运动特征，这些动作特征可用于微调现有的语音识别模型，并通过大量的开源语音数据集进行增强。更重要的是，我们使用语音界面来指导新用户的CUS tomized模型的初始化，以便他们可以轻松地访问我们的系统。已经进行了两阶段的实验，结果表明我们的系统可以达到90。8％命令级准确性和1。句子级准确性中的3％单词误差。