甲状腺的细针吸入(FNA)的标记:通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据,以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除,证据包括前瞻性临床有效性研究,对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究,对实现的临床研究,梅特(Meta-e Resportive)的临床研究,对梅特(Meta-e Rectimative)的实现,是针对实现的,是一项实现的,是一项实现的启示性研究。与验证研究相比,Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。 现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明,NPV明显更高(以及特异性和阳性预测值[PPV])。 在其他多中心和单中心研究中,有暗示性的证据表明,Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低,这些患者被归类为良性或阴性,在一项前瞻性试验中,NPV高31.8个月,进行了31.8个月的测试后成像监视。 可用的甲状腺的细针吸入(FNA)的标记:通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据,以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除,证据包括前瞻性临床有效性研究,对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究,对实现的临床研究,梅特(Meta-e Resportive)的临床研究,对梅特(Meta-e Rectimative)的实现,是针对实现的,是一项实现的,是一项实现的启示性研究。与验证研究相比,Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。 现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明,NPV明显更高(以及特异性和阳性预测值[PPV])。 在其他多中心和单中心研究中,有暗示性的证据表明,Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低,这些患者被归类为良性或阴性,在一项前瞻性试验中,NPV高31.8个月,进行了31.8个月的测试后成像监视。 可用的甲状腺的细针吸入(FNA)的标记:通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据,以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除,证据包括前瞻性临床有效性研究,对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究,对实现的临床研究,梅特(Meta-e Resportive)的临床研究,对梅特(Meta-e Rectimative)的实现,是针对实现的,是一项实现的,是一项实现的启示性研究。与验证研究相比,Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明,NPV明显更高(以及特异性和阳性预测值[PPV])。在其他多中心和单中心研究中,有暗示性的证据表明,Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低,这些患者被归类为良性或阴性,在一项前瞻性试验中,NPV高31.8个月,进行了31.8个月的测试后成像监视。可用的
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图 1 布氏锥虫 PCF 中的 GFP 失活。(a)对组成性表达胞浆 eGFP 的布氏锥虫进行荧光流式细胞术分析。在用 20 μ g(无 Cas9、Cas9/gRNA GFP1、Cas9/gRNA GFP2、Cas9/gRNA GFP3)或 60 μ g(Cas9/gRNA GFP2)来自 IDT 的 RNP 复合物转染后 24 至 72 小时随时间监测 GFP 荧光,条形图显示用不同向导转染后 72 小时 GFP 阴性细胞的百分比(n = 3)。采用 Prism 软件进行统计分析,采用 t 检验(非配对、正态分布、参数检验和双尾)。显着性水平(p 值)用星号表示。 (b)上图显示了允许 e Sp Cas9 在大肠杆菌中表达的质粒的示意图。蓝色框表示蛋白质 N 端和 C 端的两个多组氨酸序列,红色框表示 TEV 和肠激酶 (EK) 蛋白酶的切割位点,灰色框表示三个核定位信号 (NLS),黑色框表示 FLAG 表位的三个重复,橙色框表示 e Sp Cas9 编码序列。下图显示了在用来自 IDT 或实验室纯化 (Lab) 的 RNPs 复合物 (无 Cas9、20 μ g Cas9/gRNA GFP2、40 μ g Cas9/gRNA GFP2、40、60 和 80 μ g Cas9/gRNA GFP2) 转染后 72 小时监测的表达 GFP 的 T. brucei 的荧光流式细胞术分析。(c)不再表达 GFP 的克隆中 GFP 基因的一部分的序列比较。该序列仅显示 GFP2 向导 RNA 所针对的区域。灰色框(H1 和 H2)突出显示可能用于 MMEJ 修复的同源区域。由实验室纯化的 Cas9 失活产生的序列和来自商业 Cas9 的序列分别标记为 Lab 和 IDT。下面显示了 Dc6 和 Ba10 克隆的相应色谱图(置信区间 95%— p 值样式:0.1234 (ns);0.0332 (*);0.0021 (**);0.0002 (***);< 0.0001 (****))。
在患有精神分裂症(SZ)的患者组中,氧化还原失调在外周液27和大脑中均已报道。已经假设这种失调,包括谷胱甘肽(GSH)周期28的改变可能会因少突胶质细胞对29个氧化应激(OXS)的易感性而导致SZ的脑白质(WM)异常。30 In this study we aim to assess the differences between 82 schizophrenia patients (PT) and 86 healthy controls (HC) 31 in GSH-redox peripheral blood markers: GSH peroxidase (GPx), reductase (GR) enzymatic activities and their ratio 32 (GPx/GR-ratio), evaluating the hypotheses that alterations in the homeostasis of the systemic GSH cycle may be 33与PT中脑WM中的病理机制相关。为此,我们采用了先进的扩散MRI 34方法:扩散峰度成像(DKI)和白质道完整性 - WATSON(WMTI-W),该方法对脱髓鞘和神经毒素的敏感性提供了35个出色的敏感性。36我们表明,女性参与者(HC和PT合并)的GPX水平较高(P = 0.00071),并随37岁衰老而降低(P = 0.026)。我们发现PT和HC在GR和平均峰度的关联中的差异(MK,38 p <0.0001)。也就是说,下MK与HC中的血液GR活性较高有关,但在PT中不相关,这表明HC中高39 GR活性(减少应力的标志)与髓磷脂完整性的变化有关。但是,GSH-REDOX 40外周血标记并不能解释PT中检测到的WM异常,或者本研究的设计如果存在,则无法检测到41个明智的现象。42 43 44简介45
Sylvain Geny、Simon Pichard、Alice Brion、Jean-Baptiste Renaud、Sophie Jacquemin 等人。使用 CRISPR/Cas9 系统和双链 DNA 供体标记带有荧光报告基因的蛋白质。Arnaud Poterszman。多蛋白复合物,2247,Springer;Humana,第 39-57 页,2021 年,分子生物学方法,978-1-0716-1125-8。�10.1007/978-1-0716-1126-5_3�。�hal-03092017�
老芒麦是一种优良的饲草和生态修复草,在草原生态建设和畜牧业可持续发展中发挥着重要作用。中国老芒麦野生种质资源丰富,相似和对比的气候条件塑造了不同的种群,丰富了老芒麦的遗传多样性。为了更全面、低成本地聚合老芒麦种质资源,更精准地利用其遗传变异,本研究对老芒麦核心种质资源收集及利用单核苷酸多态性(SNP)标记进行指纹分析进行了初步探索。通过多种评价指标结合加权处理,从90份野生老芒麦样品中成功鉴定出36份材料作为核心种质。 36个核心种质样品的遗传多样性评估、等位基因评估和主成分分析均表明这36个样品准确、全面地代表了90份老麦种质的遗传多样性。另外,从90份老麦样品全基因组测序产生的高质量SNP位点中,鉴定出290个SNP位点作为候选标记,其中52个SNP位点被筛选为老麦DNA指纹分析的核心标记。并利用竞争性等位基因特异PCR(KASP)技术,基于这些核心标记对60份野生老麦种质进行了居群起源鉴定。本研究筛选出的核心SNP标记能够准确区分来自青藏高原和其他地区的老麦种质资源,为老麦种质资源的继续收集和鉴定提供参考,也为老麦种质资源的保存和利用提供科学依据。
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi:Biorxiv Preprint
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法,即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID,我们提出了一种有效的自动化算法,该算法包括从图像中分割豹子体,对图像对之间的相似性和群集进行了分割,然后进行验证。要执行聚类,我们采用了修改的三元搜索,该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法,该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成,并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分,与0.864相比进行了聚类。
•PFO始终用作输入。•对于向前的区域,包括新的HGTD变量,包括Topo塔和轨道信息。•对于中央区域,还添加了轨道。•这些与PFO串联,并引入了附加变量(取决于对象)。这种方法遵循塞缪尔的实施:幻灯片