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鉴定糖酵解相关的预后基因... 研究批处理系统和Xed床中的吸附动力学... 甜菜中控制螺栓固定耐受性的关键定量特质基因座 来自机构实验室设置的见解
SDC3可以促进肾细胞癌的生长（23）。 在Luminal A和HER2 + BC中，发现高度表达的NUP43与存活不良有关（24）。 Nanba等。 （25）报道CacNA1H突变是产生醛固酮腺瘤的遗传原因之一。 升高的IL13RA1表达与侵入性BC患者的预后不良有关，并且可以作为潜在的预后标记（26）。 此外，SDC1的过表达可以促进BC转移到大脑（27）。 我们的研究目的是研究与糖酵解相关基因和BC预后的表达之间的关系。 我们通过研究数据库下载了相关的基因表达数据，并通过一系列分析将临床数据与样本中的基因表达联系起来，从而SDC3可以促进肾细胞癌的生长（23）。在Luminal A和HER2 + BC中，发现高度表达的NUP43与存活不良有关（24）。Nanba等。（25）报道CacNA1H突变是产生醛固酮腺瘤的遗传原因之一。升高的IL13RA1表达与侵入性BC患者的预后不良有关，并且可以作为潜在的预后标记（26）。此外，SDC1的过表达可以促进BC转移到大脑（27）。我们的研究目的是研究与糖酵解相关基因和BC预后的表达之间的关系。我们通过研究数据库下载了相关的基因表达数据，并通过一系列分析将临床数据与样本中的基因表达联系起来，从而
研究批处理系统和Xed床中的吸附动力学...
（Broccanello等人2015; Reeves等。2007）。 值得注意的是，内含子中BV_22330_orky的SNP变化（SNP183）与螺栓耐受性有关（Broccanello等人。 2015）。 有趣的是，当QB6附近的基因座被SNP183基因型取代时，观察到基因型和螺栓固定速率之间存在显着关联，这意味着QB6和SNP183之间的链接相对较近（表A1）。 SNP183处的“ T”的测序变化比“ C”更宽容（Broccanello等人。 2015）。 在本研究中，具有强螺栓耐受性的“ NK-219mm-O”表现为“ T”，而“ NK-323mm-O”具有弱螺栓耐受性的“ C.”。这种趋势与在后代线中观察到的螺栓耐受性一致。 关于基因功能，bv_22330_orky编码基质金属蛋白酶，该酶在植物生长，发育和压力反应中分泌，播放2007）。值得注意的是，内含子中BV_22330_orky的SNP变化（SNP183）与螺栓耐受性有关（Broccanello等人。2015）。有趣的是，当QB6附近的基因座被SNP183基因型取代时，观察到基因型和螺栓固定速率之间存在显着关联，这意味着QB6和SNP183之间的链接相对较近（表A1）。SNP183处的“ T”的测序变化比“ C”更宽容（Broccanello等人。2015）。在本研究中，具有强螺栓耐受性的“ NK-219mm-O”表现为“ T”，而“ NK-323mm-O”具有弱螺栓耐受性的“ C.”。这种趋势与在后代线中观察到的螺栓耐受性一致。关于基因功能，bv_22330_orky编码基质金属蛋白酶，该酶在植物生长，发育和压力反应中分泌，播放
在适应实验室测序批处理批处理反应器
摘要：在适应富含异种生物的水的过程中，生物系统经过多个阶段。第一个与社区的重组，结构的明显破坏以及活性生物降解剂的乘法有关。本研究的目的是描述在垃圾填埋场治疗中适应阶段发生的微生物组重组。在模型SBR（测序批处理反应器）中，模拟了21天的填埋液纯化过程。废水以浓度越来越高。进入未稀释的渗滤液时，激活的污泥结构分解（污泥体积指数-4.6 ml/g）。化学氧的需求和氮浓度保持在进水中的高值（分别为2321.11 mgO 2 /L和573.20 mg /l）。发现了大量的自由泳式细胞，并且伪摩an和acinetocacter属的有氧杂育和细菌的数量增加了125次。Azoarcus -Thauera簇（27％）和假单胞菌属。（16％）在活性污泥中注册为主要细菌基团。在微生物群落的变化结构中，γ-杆菌，家庭根茎科，糖疗法阶层主要代表。在悬浮的细菌，微分细菌科和伯克霍尔德科（Burkholderiaceae）以其降解异生物的能力而闻名。酶学分析表明，芳香结构的裂解的正通道在社区中活跃。在技术层面上，浸出的微生物群落中所述的变化似乎具有破坏性。但是，在微生物学层面上，明确概述了初始适应的趋势，如果继续，这可以提供高效的生物降解群落。
日期批处理部门编号编号SEM Sub Code ...
Bharath科学技术学院结束学期考试-NOV / 2023年12月表B.Tech（FT） - 2018年，2019年，2019年批次 - 重新出现考试（Min。< / div>四个主题）
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。
ABCDPlace：在多线程 CPU 和 GPU 上加速基于批处理的并发详细布局
摘要 — 布局是现代超大规模集成电路 (VLSI) 设计中的重要步骤。详细布局是整个设计流程中被密集调用的布局细化程序，因此其效率对设计收敛至关重要。然而，由于大多数详细布局技术本质上是贪婪和顺序的，因此它们通常难以并行化。在这项工作中，我们提出了一个并发详细布局框架 ABCDPlace，利用多线程和 GPU 加速。我们为广泛采用的顺序详细布局技术提出了基于批处理的并发算法，例如独立集匹配、全局交换和局部重新排序。实验结果表明，在 ISPD 2005 竞赛基准上，ABCDPlace 可以比使用多线程 CPU 的顺序实现快 2 × - 5 × 的运行时间，使用 GPU 可以比顺序实现快 10 × 以上，而不会降低质量。在更大的工业基准测试中，我们展示了比最先进的顺序详细布局器快 16 倍以上的 GPU 加速。 ABCDPlace 在一分钟内完成一千万个单元的工业设计的详细布局。