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当 DNA 成为阻碍时
正文 图 1 至 2 正文 我们怀着极大的兴趣阅读了 Zhou 等人的论文 1，其中描述了一种能够从极低输入（SILVER-Seq）进行细胞外 RNA 测序的新方法。与我们之前的研究 2,3 相比，检测到的基因数量之多令我们感到好奇，并且注意到可重复性较低。我们假设这两个观察结果都可能源于 DNA 污染。因此，我们重新分析了 SILVER-Seq 数据以确定测序读数中的 DNA 信号程度（方法见 https://github.com/jasperverwilt/SILVER-Seq_comment）。首先，我们分析了映射到不同基因组区域的读数分数。我们注意到这些分数与基因组中观察到的分布非常相似（图 1A）。具体而言，不到 5% 的读数映射到外显子区域，而我们自己的细胞外 RNA 测序数据 3 显示外显子读数平均为 35%。其次，我们分析了与剪接序列对应的读取，因为它们在 RNA 中预计相对丰富。然而，我们发现与剪接序列对应的读取仅占总唯一映射读取的 0.22%，而在我们自己的 RNA 测序数据中，它们占 17.8%，高出 81 倍（图 1B）。第三，我们从数据中生成了一名乳腺癌女性患者（SRR9094442）和一名健康男性对照（SRR9094547）的拷贝数谱。癌症患者的谱图显示出明显的拷贝数变化模式（例如 5、11 和 20 号染色体），这是使用无细胞 DNA 数据时通常发现的结果（图 2A）。关于男性对照的拷贝数谱，它显示出几乎完全平坦的拷贝数谱，X 和 Y 染色体的拷贝数水平为常染色体的一半（图 2B），这再次符合正常对照的无细胞 DNA 的预期。最后，SILVER-Seq 读数的链状性评估无法明确确认数据来自 RNA（图 1C）。这可能意味着文库制备方法没有保留片段的链方向（本文未指定的特征），或者数据主要来自 DNA。我们的重新分析提供了令人信服的证据，支持大多数 SILVER-Seq 数据来自 DNA，而不是细胞外 RNA。尽管作者进行了旨在防止此问题的 DNase 处理，但没有进行质量控制来验证其有效性。我们假设无细胞 DNA 的数量太高，或者血清中存在的抑制剂阻碍了有效的酶去除 DNA。此外，作者没有进行任何数据分析，专门评估其测序数据中是否存在 DNA 信号，例如本文报道的那些。重要的是，我们想强调的是，我们的观察结果不会削弱 SILVER-Seq 的潜在效用。这封信的目的是提醒大家当前
高空长航时容错控制
摘要：高空长航时 (HALE) 飞机由极轻的结构、大翼展和大纵横比组成。这些特性的组合导致飞机系统具有独特的动态行为，其特点是结构和刚体特征模态的强烈相互作用。这些特性对此类飞机的飞行控制算法的稳健性和容错性提出了特定要求。控制系统必须能够让飞机安全地沿着定义的轨道飞行，即使在发生故障的情况下也是如此。由于这些飞机的尺寸较大，它们通常会过度驱动，具有多个冗余控制面。本文利用这种冗余来设计容错控制系统，以确保在故障情况下实现最佳控制性能。该策略基于故障检测和隔离 (FDI) 算法来检测故障的控制面。此故障信息用于在多模型控制方法中切换到备用控制律。FDI 滤波器是使用基于零空间的设计范例设计的，而备用控制器是应用结构化 H ∞ 控制设计技术合成的。
2 型糖尿病：生病时该怎么办
身体不适时，即使休息，身体也会消耗大量能量。尽量正常饮食，但如果无法按时进食，可用清淡易消化的食物代替，如汤和奶布丁。下表列出了替代食物选项。每份食物约含 10 克碳水化合物（例如一个鸡蛋大小的土豆、一小片面包或一汤匙煮熟的米饭或意大利面）：
当孩子不好时：如何帮助他们
在担心儿童和青少年精神障碍增加的背景下，HCFEA儿童理事会发起了几份国家，分析和指南的报告，以自2019年以来对这些疾病进行更好的管理。特别是关于这个主题的，报告“学院5年的少年交叉”于2021年初出版，并于2023年初出版了报告“当孩子不好时，如何帮助他们？”6“。同时，HCFEA还指示了儿童心理困难的普遍主义者和早期预防价值的工作，其在其有关2018年幼儿的质量的报告中7，2019 8，2023 9和教育和社会预防在其关于“ 2020年儿童，屏幕和数字10”的报告中他关于保护性法规的建议得到了几个公共机构的确认，包括2024年的视听和数字通信监管机构（ARCOM）的报告。最终，作为精神卫生项目的启动的一部分，这是一个主要的国家事业，2025年，儿童理事会于2024年11月21日发表了意见，表明它继续对文件进行研究并续签了先前工作的警报11.
汽车 - 涂料 - 耐用性时
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人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
