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通过CRISPR/CAS9和多个RAAVS 成功建立了基于病毒复制元素的衣原体叶绿体中的外源基因表达系统 散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境 标题：在神经退行性疾病的小鼠模型中自动评估区域脑萎缩的工具 揭示了来自单个人类皮肤部位的共生菌群的多样性 探索1 ... 中的遗传转化和基因组编辑 诱惑：纵向微生物组研究的时间信息降低 白血病蛋白PHF6和PHIP形成一种染色质复合物，抑制髓样白血病 靶向trem2-tyrobp跨膜结合的药物筛查 Klebphacol：Klebsiella的社区驱动资源... 干细胞因子抑制purkinje细胞的调节 牛的牛外胚层细胞 丰富的测量结果揭示了人类肠道微生物组中的裂解与裂解性之间的平衡 稳定的登革热病毒2包膜亚基疫苗重定向中和抗体1
我们感谢Ben Humphreys，Gaya Amarasinghe，Daisy Leung和Ting Wang的评论和建议，Robert Fulton，Catrina Fronick，Paul Cliften提供了技术帮助。这项工作得到了Siteman Cancer Center的共享资源投资计划的部分支持。
perovs-opant：掺杂散装结构的机器学习潜力
探索新的掺杂材料对于提高半导体的性能，效率和多功能性至关重要。perovskites具有多种结构和可调性，已成为下一代半导体的有前途的候选人。机器学习潜力（MLP）在有效预测散装材料的材料特性方面表现出了巨大的希望。然而，缺乏用于钙壶的全面掺杂数据集阻碍了数据驱动技术在该域中进行高通量筛选和材料发现的应用。在这项工作中，我们提出了一个掺杂数据集“ perovs-opant”，其中包含来自438个不同掺杂的钙钛矿材料宽松轨迹的20,000多个密度功能理论（DFT）数据点。使用perovs-opants，我们评估了在散装材料轨迹上预先介绍的基础模型MACE-MP，以标记最先进的MLP的性能。我们的结果表明，尽管MACE-MP在散装晶体上表现出色，但Perovs-opants代表了分布的挑战，并具有重大的预测错误。我们通过对MACE-MP进行填充以实现佩洛斯型和原始散装晶体的比较建模来赎回这些效果。
全球散装燃料计划基金会的决策优势
•所有三个功能的共同定位至关重要（JPO，DLA，FISO）•PIC是员工功能 - C2是通过CCDR或JFC执行的•返回USTC和DLA，以解决“超级剧院”问题•需要在危机或冲突期间加强
超快激光wrltten散装波导和光栅
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NU = 0量子厅Ferromagnet中消失的散装热流量。
1巴黎 - 萨克莱大学，CEA，CNRS，规格，91191 GIF-SUR-YVETTE CEDEX，法国2冰3，法国91400 Orsay，法国3号Paris-saclays 3UniversitéParis-Saclay，CNR，CNRS，CNRS，De Nanosciences Center De Nanosciences et de nanotechnologies（C2N）在高垂直磁场和低温下，石墨烯在电荷中立点处形成绝缘状态。该状态被称为NU = 0，是由于电子相互作用之间的相互作用以及由N = 0 Landau级别形成的平坦带中的四倍自旋和山谷变性。确定NU = 0的基态，包括其自旋和山谷极化，在近二十年中一直是一种理论和实验性的事业。在这里，我们提出了探测单层石墨烯在nu = 0的大量热传输特性的实验，该特性直接探测其基态和集体激发。，我们观察到与预期基态相矛盾的散装热传输，即使在非常低的温度下，也被预测具有有限的导热电导。我们的结果强调了需要进一步研究NU = 0的性质。Delagrange等人在自然物理学上进行审查
1个室温的散装可塑性和可调节位错...
摘要我们报告了由单晶立方ktao 3中的位错介导的室温散装可塑性，与传统的知识形成了鲜明的了解，即单晶ktao 3容易受到脆性裂解的影响。使用环状Brinell凹痕，划痕和单轴体积压缩的基于力学的组合实验方法始终显示从Mesoscale到宏观尺度的KTAO 3中的室温脱位。这种方法还提供可调的脱位密度和塑性区域尺寸。扫描传输电子显微镜分析基于激活的滑移系统为<110> {1-10}。鉴于KTAO 3作为新兴的电子氧化物的意义越来越重要，并且对调谐氧化物物理特性的脱位的兴趣越来越大，我们的发现有望引发与脱位的KTAO 3的协同研究兴趣。
散装RNA-seq分析和途径...
•从BAM，SAM或FASTQ文件（任何变体）导入数据•提供快速概述以告诉您哪些领域可能存在问题•摘要图和表快速评估您的数据•将结果导出到基于HTML的永久性报告•离线运行•允许自动生成的报告无需运行
scdtl：基于深度转移学习的单细胞RNA-seq插定使用散装细胞信息
摘要。动机：单细胞RNA示例（SCRNA-SEQ）的增长量使研究人员能够研究细胞性质和基因表达曲线，从而在单细胞水平上提供了转录组的高分辨率视图。但是，SCRNA-Seq数据中通常存在的辍学事件仍然是下游分析的挑战。尽管已经开发了许多研究来恢复单细胞表达曲线，但它们的性能有时会受到不完全利用基因之间的固有关系而受到限制。结果：为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度转移学习的方法，称为SCDTL，称为SCDTL，用于通过探索大量的RNA序列信息来推出SCRNA-Seq数据。SCDTL首先使用Denoising AutoCododer（DAE）训练批量RNA-Seq数据的插补模型。然后，我们应用了一个域的适应体系结构，该结构在批量基因和单细胞基因域之间构建图形，该结构将大量归档模型学到的知识转移到SCRNA-Seq学习任务。此外，SCDTL采用了1D U-NET DeNoising模型的并行操作，以提供不同粒度的基因表示，从而捕获了Scrna-Seq数据的粗糙和精细特征。在最后一步中，我们使用跨通道注意机制来融合从转移的散装螺旋桨和U-NET模型中学到的效果。在评估中，我们进行了广泛的实验，以证明基于SCDTL的方法可以在定量比较和下游分析中优于其他最新方法。联系人：zhangd@szu.edu.cn或tianj@sustech.edu.cn
开发和验证HPLC方法，用于确定散装和片剂配方中的叶litazone
抽象目标：开发了一种直接，准确和精确的逆行高性液相色谱法，以确定散装和药物剂型中的叶叶列酮的数量。材料和方法：在luna柱上实现色谱分离，尺寸为250 cm×4.6 mm×5μm，流动相是在70:30 v/v的4.0 pH值与4.0的pH值中的二氢邻磷酸钾和乙腈的组合，并使用4.0酸。将流速设置为1.0 mL/min，检测废水发生在250 nm处。结果：叶litazone的保留时间确定为2.157分钟。该药物在10-60μg/ml的浓度范围内表现出线性，将相关系数确定为0.9996。发现LOD，LOQ为0.8μg/ml和2.5μg/ml。该方法的准确性被认为令人满意，并且发现平均恢复百分比在99.78-101.31％的可接受范围内。结论：根据ICH指南，成功开发了HPLC方法。所提出的方法是简单，精确，敏感，快速，可靠的，用于在散装和片剂剂型中估算叶litazone。
从放射学分散装置（RDD）事件中响应和恢复的计划指南
fema向国土安全部S＆T的一部分国家城市安全技术实验室（NUSTL）扩展了人们的赞赏，该实验室在本文档的开发方面进行了广泛的合作。nustl是一家联邦实验室，为国家急救人员社区提供测试和评估服务和产品。其任务是在作为保护我们城市的第一响应者，州和地方实体的技术权限的同时测试，评估和分析国土安全能力。NUSTL服务和产品可帮助急救人员准备，保护和应对国土安全威胁。作为联邦政府拥有的政府经营的实验室，Nustl独特地为急救人员提供了独立的技术评估和评估，从而实现了知情的收购和部署决策，并帮助确保响应者拥有在国土安全任务中使用的最佳技术。