背景 20 多年前,人类基因组计划产生了第一个组装的人类基因组 [1,2]。基因组测序工作揭示了与疾病相关的基因和遗传变异,但大部分并未揭示基因功能。因此,功能基因组学工作对于确定已鉴定的约 20,000 个人类蛋白质编码基因的功能至关重要。在过去十年中,基于 CRISPR(成簇的规律间隔的短回文重复序列)的筛选增加了全基因组遗传筛选的便利性,使研究人员能够发现生物途径的新成分、确定现有药物的机制、确定新的治疗靶点并揭示协同遗传关系 [3-7]。然而,由于全基因组向导文库的规模(20,000–200,000 + 个元素)和典型的细胞覆盖率(500–1000 倍)需要准确量化基因命中并平均整个群体中与表型无关的变异,每次筛选需要每个样本数千万到数亿个细胞 [ 8 – 12 ]。这一要求对需要大规模培养的细胞模型提出了后勤挑战
癌症是全球死亡的主要原因,它在2020年夺走了近1000万生命,或者在其网站上的世界卫生组织(WHO)表示,相当于每6人死亡的死亡人数近1人。脑肿瘤是大脑中异常细胞的肿块或生长。有不同类型的脑肿瘤。有些是非癌的(良性),有些是癌变(恶性)。脑肿瘤可能在大脑区域(“原发性脑肿瘤”)开始,或者癌症可能从体内其他地方开始,并作为次要(转移)脑肿瘤扩散到大脑。脑肿瘤生长的速度差异很大。肿瘤的生长速度和位置决定了它如何影响神经系统功能。脑肿瘤治疗选择取决于肿瘤的类型,大小和位置。脑肿瘤的大小,位置和生长速率都会影响可见的症状和体征。与脑肿瘤相关的一般体征和症状可能包括:新的头痛攻击的开始或头痛模式的转移逐渐恶化,并且发生呕吐或恶心,而不会引起视力问题,例如双重或模糊视觉或降低外周视觉逐渐
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高,尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度,即所谓的热岛效应,在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此,需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天,无人驾驶飞机(UAV)系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确,不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应,因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统,用于测量地球表面的能量通量和温度,这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此,UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论,无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具,它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
医疗图像处理已成为诊断过程的关键要素之一,因为最近医疗成像的使用增加,而临床医生在诊断患者中对这种计算机处理的医学图像的依赖。由于传统的Canny Edge检测算法对噪声很敏感,因此在滤除噪声时会很容易丢失弱边缘信息,并且其固定参数的适应性差。建议的算法引入了图像块强度操作员的概念,以替换图像梯度。此外,建议的算法的计算速度相对较快,因为它可以通过块而不是像素来构图,而不是像素。提出了两种自适应阈值选择方法,一种基于图像梯度幅度的中值累积直方图,另一个基于两种类型的图像像素的标准偏差(一个具有较小的边缘信息,另一个带有丰富的边缘信息)。所提出的算法可以分为四个阶段:输入医学数字图像,将颜色的医学图像转换为灰度,应用改进的Canny Edge检测,然后计算MSE&PSNR测量,此外,肿瘤学家进行了视觉问卷,以找出使医疗图像增强的方法清晰。
统计数据中最基本的问题,无监督的学习和属性测试涉及以下方案:可以观察到被认为是从未知概率分布p中明确绘制的数据;说P是离散的,并且在[D] = {1,2,。。。,D}。任务是学习,测试或估计p的某些属性。完全估算p到误差ǫ(例如,总变化距离)需要θ(d/ǫ2)样本,因此,当d很大时,可能只想学习或测试p的部分方面。进行检查,一个人可能只想估计一些已知的,固定的随机变量A 1,。。。,a m:[d]→[0,1](有时在学习/隐私文献中称为“统计查询”)。或者,一个人可能想在某些两个或多个假设分布q 1中执行假设选择。。。,[d]上的q m。通常很简单地确定这些任务所需的最佳样本复杂性。例如,很容易证明一个人可以同时估计所有期望e p [a 1],。。。,e p [a m]使用n = o(((log m) /ǫ2)样品(独立于d)的批次的精度±ǫ:一个人简单地计算每个a i的经验平均值,重用每个计算中的样本。
许多玉米(Zea Mays)基因型在传统的遗传转化方案中表现出的顽固性对基因组编辑(GE)在这一主要农作物中的大规模应用(GE)构成了重大挑战。尽管一些玉米基因型被广泛用于遗传转化,但它们不适合在领域试验或商业应用中进行农艺学测试。尽管在热带地区发生了相当多的玉米产量,但可转化的玉米线的优势加剧了这一挑战。异位表达是克服低效率和基因型依赖性的一种有前途的方法,旨在实现玉米中的“普遍”转化和GE能力。在这里,我们使用基于MR的农杆菌介导的转化方案报告了具有农学相关的热带玉米线的成功GE,先前已针对B104温带近交系列进行了优化。为此,我们使用了一种基于CRISPR/CAS9的构造,该结构旨在敲除蛋白质黄色(VYL)基因的敲除,这导致了易于识别的表型。在从B104和三个热带品系制备的原生质体中验证了Vyl处的突变,无论在两个热带线中,在Vyl靶位点的种子区域存在单个核苷酸多态性(SNP)。三个超过五个热带线可以转化,效率高达6.63%。非常明显,在目标部位呈现的Indels的回收事件中有97%是由下一代继承的。我们观察到基于CRISPR/Cas9的构造对Vyl Paralog Vyl-Modifier的靶向活动,这可能部分是由于
摘要:5G基站的广泛安装引起了显着的能源消耗激增,以及与达到碳中立性的相结合的情况。众多研究表明,分布式光伏(PV)和储能系统(ESS)的掺入是一种有效的措施,可减少实用性网格中的能源消耗。根据当地条件对PV和ESS设置的优化对基地电源系统的经济和生态益处有直接影响。在本文中提出了改进的基站电源系统模型,该模型考虑到转换器的行为。通过此,确定了考虑经济和生态因素的多方面评估标准。然后,实现了多种情况下基站的PV和ESS容量优化。案例研究表明,PV和ESS的优化过程受到转换器的行为的影响。
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展,面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域,包括身份身份验证,安全保护,媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络(MTCNN)具有很高的精度和鲁棒性,但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束,该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此,改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7%,同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70%。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求,并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
培训师应参考以下九个区块的解释:•客户群:定义企业旨在服务的不同人群或组织。•价值主张:描述业务对其定制细分市场提供的独特价值,并解释客户为什么应该选择此业务而不是竞争者。•渠道:表示业务与客户互动的各种方式,并向客户提供其价值主张。•客户关系:概述了业务与客户建立的交互和关系的类型。•收入流:确定由于其价值主张和客户关系而产生的企业产生的收入来源。•关键资源:包含业务提供其价值主张,运营和创造价值所需的关键资产和资源。•关键活动:列出企业必须执行有效运作并实现其价值主张的基本活动。•关键合作伙伴关系:解释企业与增强其能力和覆盖范围的外部组织,供应商或合作者。•成本结构:概述了业务运营其业务模型所产生的主要成本和费用。
超滤(UF)膜通常用于下游过程,例如抗纯化和浓度的抗体,mRNA疫苗和病毒样颗粒(VLP)。超滤也仍然是涉及病毒载体和基于脂质载体的新兴细胞和基因疗法(CGT)的关键纯化工具。特别是,由于其低剪切,低结垢和可靠的性能,因此比CGT空间中的板和框架盒要优选空心纤维形式。另一方面,更适当地适用于微米大小的颗粒,例如在细胞培养灌注过程中保留细胞。图1显示了带有亚微米孔的5-50 nm和MF膜不等的UF膜的孔径分布,这些膜说明了生物过程过滤应用中使用的孔径较宽。显示的数据来自从行业中不同类型的膜获得的典型结果,以突出两种孔径面额之间的对比度。