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World File Search System或组
基于量子后组的密码学
基于组的密码学是量词后加密术中相对较新的家庭。在我演讲的第一个部分中，我谈到了基于组的密码学中主要问题之一，即所谓的半程离散对数问题（SDLP）的第一个专用安全分析。我们提供了SDLP和组动作之间的联系，该上下文已知将应用量子子指数算法。因此，我们能够构建用于求解SDLP的亚指数量子算法，从而对SDLP的复杂性及其与已知计算问题的关系进行分类。在我的演讲的第二部分中，我将使用特殊线性群体来谈论Quantum Hash函数，并与量子后区块链技术暗示。
syensqo组演示
本着那些开创性的思想的精神，Syensqo成为一个拥抱Solvay会议的遗产的品牌，体现了同样的冒险精神和前瞻性的心态。就像那些敢于推动已知的界限的勇敢的探险家一样，Syensqo正在踏上自己的科学发现之旅，探索新领土并发现变革性的思想。
组器官移植保险
价值哪些类型的群体是移植保险的好候选人？由所有行业，市政当局，工会，协会，政府实体和注册的Mewas组成的自资助团体，可能都是该报道的好候选人。为什么购买独立的移植政策而不是在现有医疗计划中保留移植福利更为实用？有几个理由购买独立政策，以确保与医疗计划分开的移植物：•移植是复杂的管理曝光，应由经验丰富的人员来处理，他们了解患者的需求以及临床要求，以确保最佳结果。•移植保险促进预算方面的可预测性而不是成本的可变性，从而有助于稳定集团的停止损失率。•由于较长的等待时间，固体器官移植具有超过计划合同年的趋势，导致不必要的变化具有免赔额，并且通常是停止损失载体的“激光”目标。•许多计划文件对移植覆盖范围有模糊的语言，这可能导致混乱甚至诉讼。
珠穆朗玛峰组报告
在准备珠穆朗玛峰小组报告中使用的信息可能是从公众，报告中提到的公司或第三方来源获得的。在此类信息包括估计或预测的范围内，Everest Group假设已经正确准备了此类估计和预测。我们确认，我们认为我们认为是真实，正确，公平和可靠的来源，我们已获得了珠穆朗玛峰小组报告中包含的所有信息。珠穆朗玛峰集团不是法律，税收，财务或投资顾问，而Everest Group提供的任何内容均不是法律，税收，财务或投资建议。Everest Group提供的任何内容都是出售或征求从任何实体购买任何证券或工具的要约。在评估任何投资的优点时，可以使用或依靠珠穆朗玛峰集团的任何内容。在珠穆朗玛峰集团产品和/或服务或珠穆朗玛峰的报表或演示文稿或演示文稿或珠穆朗玛峰的产品和/或服务上，不要全部或一部分的投资决策。珠穆朗玛峰小组报告不是建议投资报告中涵盖的任何实体，珠穆朗玛峰小组报告的任何部分均不得解释为专家建议或投资建议或任何法律含义内的任何形式的投资银行业务。关于预测，期望，计划，计划，目标，目标，假设或未来事件或绩效的任何表达或涉及讨论的陈述不是历史事实的陈述，并且可能是前瞻性的陈述。过去的结果不一定表明未来的表现。前瞻性陈述是基于期望，估计和预测，这些陈述涉及许多风险和不确定性，这可能导致实际结果或事件与目前预期的情况有重大差异。可以通过使用诸如“期望”，“意志”，“预期”，“估计”和“相信”等单词来识别前瞻性陈述，或者通过表明某些行动“可能”，“可能”或“可能”的陈述。
CRISPR/Cas9 的转录组学和蛋白质组学分析...
摘要：Arc/Arg3.1（活性调节细胞骨架相关蛋白（ARC））是长期突触可塑性的关键调节器，并参与精神分裂症的病理生理。人类 ARC 作用的功能和机制尚不清楚，值得进一步研究。为了在体外研究 ARC 基因的功能，我们通过 CRISPR/Cas9 介导的基因编辑生成了 ARC 敲除 (KO) HEK293 细胞系，并进行了 RNA 测序和非标记 LC-MS/MS 分析，以识别同源 ARC -KO HEK293 细胞中差异表达的基因和蛋白质。此外，我们使用生物发光共振能量转移 (BRET) 分析来检测 ARC 蛋白与差异表达蛋白之间的相互作用。ARC 的基因缺失会扰乱参与细胞外基质和突触膜的多个基因。发现 ARC -KO 细胞和 ARC 野生型细胞之间存在 7 种蛋白质（HSPA1A、ENO1、VCP、HMGCS1、ALDH1B1、FSCN1 和 HINT2）的差异表达。BRET 测定结果表明 ARC 与 PSD95 和 HSPA1A 相互作用。总体而言，我们发现 ARC 调节涉及细胞外基质、突触膜和热休克蛋白家族的基因的差异表达。本文介绍的 ARC -KO HEK293 细胞的转录组和蛋白质组学谱为 ARC 作用的潜在机制和涉及精神分裂症病理生理的分子通路提供了新的证据。
NGS、临床组学与诊断下一代组学 - 单细胞
第 1 天第 5 部分：新型多组学技术：空间基因组学和转录组学 • 将空间成像技术和方法转化为药物开发 • 转录组学：技术和方法 • 单细胞转录组成像 • 多模态处理 • 在生物学中利用空间数据 • 细胞与细胞相互作用 • 克服空间数据分析中的挑战 • 空间转录组数据集 • 数据访问和标准化 第 1 天第 6 部分：治疗发现和开发的空间生物学 • 肿瘤环境中的空间生物学 • 了解肿瘤异质性 • 肿瘤内免疫细胞的分布 • 免疫系统和肿瘤生物学之间的关系以确定新的治疗靶点 • 单细胞基因组学和空间转录组学：发现肝脏生理学和疾病生物学中的新细胞状态和细胞相互作用 第 2 天第 5 部分：新型多组学技术：空间蛋白质组学和代谢组学 • 下一代蛋白质组学——包括开发用于蛋白质分析的新技术和量化蛋白质表达的进展 •代谢组学和脂质组学，包括高分辨率分析 • 自动化多组学工作流程 • 细胞内蛋白质的空间分布 • 空间分辨率的代谢物分布
微生物组标记：微生物组生物标志物分析工具包
微生物膜标记包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3丰度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3骨架_taxa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4分配 - otu_table。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 compare_da。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6混杂器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据cid_ying。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据ECAM。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8个数据ECAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个数据输入_arumugam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个data-kostic_crc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据氧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据pediatric_ibd。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个数据 - 跨性别_colitis。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 extract_posthoc_res。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 get_treedata_phyloseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_dada2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_picrust2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 import_qiime2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Marker_table。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Marker_table类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 Marker_table < - 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17微生物膜标记物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18微生物级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 nmarker。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20归一化，门索方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Thyloseq2Seq2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Teyloseq2Dger。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 Thyloseq2metagenomeseq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot.compareda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot_abundance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 plot_cladogram。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 plot_f_bar。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 plot_heatmap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 plot_posthoctest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 polot_sl_roc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31后测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32后级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33个重新示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_aldex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_ancom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 run_ancombc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 run_deseq2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 run_edger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
综合转录组和代谢组分析揭示了orychophragmus vileaceus
结果和讨论：基于代谢组数据，总共鉴定了152个氟代谢物，其中大多数是槲皮素和kaempferol。对三个氟样品中代谢产物的比较分析表明，两种花色苷，peonidin-3-葡萄糖苷和delphinidin 3-（6'' - malonyl-葡萄糖苷）是颜料最有可能造成O. Violeaceus的花瓣的颜色。随后的转录组分析显示，在三组流量中，有5,918个差异表达的基因，其中87个编码了花青素生物合成途径中的13个关键酶。在紫色流中，两个转录因子OVMYB和OVBHHH的高表达表明它们在花青素生物合成的调节中的作用。通过整合代谢组和转录组数据，编码花青素合酶的卵子在紫色流中显着上调。卵形是负责将无色白细胞蛋白酶转化为彩色花青素的酶。这项研究提供了对O. violaceus颜色发育的分子机制的新见解，为浅色颜色育种奠定了基础。