对于CRISPR/CAS工作流程,核酸酶和相应GRNA的选择直接影响基因组编辑后的indel频率的计算。当前用于评估编辑效率的当前METH OD使用来自转染的细胞的合并GDNA的PCR扩增,然后是基于测序或基于测序的基于测序或基于不匹配的裂解的分析分析的变性和重新启动的indneal indneal indneal DNA(4)。为加快编辑效率的确定并避免昂贵的NG测序,“通过分解来跟踪Indels”(Tide)(5)和“ CRISPR编辑的推断”(ICE)方法(6)是开发用于使用sanger sequenc dna sequenceenc dna dna dna dna dna dna dna dna dna dna dna dna dna dna(ice)方法(ICE)方法(ICE)方法(ICE)。但是,要使这些方法可靠,分析的PCR产品必须具有高质量(例如,单个频带,没有底漆和DNTP)。在本文中,我们证明了通过Exo-CIP快速PCR清洁套件方法清理的扩增子质量匹配,该方法是通过使用ICE软件工具进行批处理分析的传统基于旋转柱的套件来实现的,从而启用了更快,更高的推出方法,以制备旋转后的样品,用于旋转后的样品。
动态目标定位 (DT) 是一种航天器自主概念,其中传感器数据被获取并快速分析,并用于驱动后续观察。我们描述了这种方法的低地球轨道应用,其中分析前瞻图像以检测云、热异常或陆地用例,以推动更高质量的近天底成像。这种能力的用例包括:云避开、风暴搜寻、搜索行星边界层事件、羽流研究等。DT 概念需要前瞻传感器或敏捷性以在这种模式下使用主传感器、边缘计算以快速分析机载图像以及主后续传感器。此外,可以利用卫星间或低延迟通信链路进行跨平台任务处理。我们描述了正在进行的实施,以便在 2025 年初在 CogniSAT-6(Ubotica/Open Cosmos)航天器上飞行 DT,该航天器于 2024 年 3 月在 SpaceX Transporter-10 发射中发射。
表面抗原可用于识别细胞类型和功能,从而使早期研究和药品开发受益。流式细胞术允许同时分析多种抗原和细胞。但是,传统方法是劳动力密集的,并提供了有关抗原存在或细胞膜不存在的有限信息。细胞和基因疗法的进步强调,需要量化每个细胞的抗原,以便对细胞表型进行预先理解。定量流式细胞测量(QFCM)1对于生物制药行业的精确,结论性和快速分析变得很重要。
作为智能制造应用的领先供应商,找到一种解决方案来管理更接近实时的大量传感器数据并轻松集成到其应用生态系统中至关重要。他们需要一种解决方案来取代传统的数据库解决方案,以满足智能制造的要求并能与其创新的 AI 解决方案集成。为了保持竞争力并扩大其客户群的能力,他们需要一个数据库系统来管理时间序列数据,提供提取和查询性能、实时快速分析、处理流和历史数据的能力以及可扩展和可互操作的架构。
由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 应用程序可以自动执行任务,理解和生成文本或语音中的自然语言,并快速分析大量数据以提供对查询的即时响应。借助生成式 AI 功能,企业正在转变客户服务、内容创建、软件开发和 IT 运营等业务功能。大型多模态模型 (LMM) 可以处理各种数据类型,包括文本、图像、视频、音频、图形等,从而为医疗保健、金融和能源等许多行业解锁新的用例。
LLM 不仅限于语言处理。它们擅长快速分析大量数据,包括文本、代码、日志和 HTTP 流量。利用生成功能,它们可以创建代码、脚本和电子邮件,以及编写摘要和报告。最先进的 LLM 展示了新兴能力,例如推理文本和做出程序性决策,这对于规划和面向目标的任务至关重要。为了与许多关于 AI 和 AI 代理的论文中使用的术语保持一致,我们使用术语“推理”来描述分析文本和做出程序性决策的能力。但是,我们承认,人们正在研究 AI 代理是否能像人类一样推理。