鳄梨 (Persea americana) 是木兰科植物的一种,木兰科植物是被子植物的早期分支谱系,其果实营养丰富,在全球具有很高的价值。在这里,我们报告了商业鳄梨品种 Hass 的染色体水平基因组组装,该品种占世界鳄梨消费量的 80%。使用由遗传图谱支持的先前发布的基因组版本进一步组装由 Pacific Biosciences HiFi 读数产生的 DNA 重叠群。总组装体为 913 Mb,重叠群 N50 为 84 Mb。分配给 12 条染色体的重叠群代表 874 Mb,覆盖了 98.8% 的胚性植物基准单拷贝基因。蛋白质编码序列注释确定了 48 915 个鳄梨基因,其中 39 207 个可归因于功能。基因组含有 62.6% 的重复元素。研究了基因组中感兴趣的特定生物合成途径。分析表明,鳄梨中庚糖生物合成的主要途径可能是通过景天庚酮糖 1,7 双磷酸,而不是通过其他途径。内切葡聚糖酶基因数量众多,与鳄梨使用纤维素酶催熟果实一致。尽管经历了多次基因组复制事件,但鳄梨基因组似乎在同源染色体之间有有限数量的易位。与相关物种的蛋白质组聚类允许识别鳄梨和樟科其他成员特有的基因,以及在单子叶植物和真双子叶植物分化前或分化时分化的物种特有的基因。该基因组提供了一种工具,以支持未来开发产量和果实质量更高的优质鳄梨品种。
本手册指导用户通过 TS-Cns 或 SPID(撒丁岛自治区采用的公共数字身份系统)使用撒丁岛自治区的身份验证系统访问“NPC-WEB”平台。通过该系统,已获得自然人SPID身份的“NPC-WEB”平台使用授权的用户,可以通过其管理员颁发的凭证访问远程信息处理服务,发送初步施工现场通知。否则,他们可以向 AgID 1 认可的数字身份管理员(身份提供商)之一提出请求。可通过 SPID 访问的区域在线服务完整列表以及援助服务的联系方式可在机构网站 2 的专门部分中查阅。
本文评估了大规模部署本土和外部可再生能源对当地电力系统(撒丁岛)的影响,并讨论了欧洲电网在整合大量可再生能源发电技术方面面临的主要挑战。本文介绍了撒丁岛电力系统的 2030 年情景以及极端(可再生能源)发电和消费条件下的稳态分析结果。这些结果最终与关键技术发展趋势的评估相结合,以解释这将如何影响欧洲超级电网的发展。总的来说,本文强调,要使大容量电力系统能够容纳高比例的可再生能源,不仅需要加强电力高速公路,还需要仔细规划区域电力系统的架构和接口。2011 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
通过仅使用蛋白质和化合物的一维结构进行分析,可以极快地进行计算(比对接模拟快 2,000 倍以上),同时达到与使用现有三维结构进行分析相同的精度。
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批次煮培根,在5至6分钟的大锅中或直至酥脆。从锅中取出,保留2汤匙滴。在纸巾上排放培根。将洋葱,胡萝卜,芹菜和盐添加到保留的滴;炒5分钟或直到嫩。加入大蒜和百里香;煮1分钟。搅拌肉汤;烧开。加入豆子,减少热量,然后煮5分钟。将汤匙汤倒入4份碗中;每份食物上碎培根。注意:要在单独的容器中服用汤和培根。高2分钟或直至彻底加热的微波汤;食用前撒上培根。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------》预热肉鸡。在面包上撒上奶酪;烤2至3分钟,或直到奶酪融化并开始变成褐色。与汤一起食用。
稀有变异难以检测是传统全基因组关联研究 (GWAS) 面临的问题之一。这一问题与单倍型等由多个等位基因组成的复杂基因组成密切相关。为解决这一问题,已提出了多种单核苷酸多态性 (SNP) 集方法。但这些方法很少与单倍型相关讨论。在本研究中,我们开发了一种新的 SNP 集方法“RAINBOW”,并将该方法应用于基于单倍型的 GWAS,将单倍型块视为 SNP 集。结合单倍型块估计和 SNP 集 GWAS,可在无需先前单倍型信息的情况下进行基于单倍型的 GWAS。我们准备了 100 组稻 (Oryza sativa subsp.) 的模拟表型数据和真实标记基因型数据集。 indica,并对数据集进行 GWAS。我们比较了我们的方法、传统的单 SNP GWAS、传统的基于单倍型的 GWAS 以及传统的 SNP 集 GWAS 的功效。结果显示我们的方法在三个方面优于这些方法:(1)控制假阳性;(2)如果数据集中对因果变异进行了基因分型,则可以不依赖连锁不平衡来检测因果变异;(3)它显示出比其他方法更高的功效,即它能够检测到其他方法未能检测到的因果变异,主要是当因果变异位置非常接近且其作用方向相反时。通过在本研究中使用 SNP 集方法,我们期望不仅可以检测出罕见变异,还可以检测出具有复杂机制的基因,例如具有多个因果变异的基因。 RAINBOW 是作为名为“RAINBOWR”的 R 包实现的,可从 CRAN(https://cran.r-project.org/web/packages/RAINBOWR/index.html)和 GitHub(https://github.com/KosukeHamazaki/RAINBOWR)获取。