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基于随机扩增标记的猪笼草遗传多样性
猪笼草又名猪笼草，是一种独特而有趣的植物，已被广泛开发作为观赏植物。这种植物的魅力不仅在于它的花朵，还在于它的花囊，花囊的形状和颜色多种多样。基于分子表征可以确定猪笼草的几种物种和杂交种的多样性。这项研究的目的是计算遗传多样性的值，并在分子基础上利用 RAPD 引物测试印度尼西亚猪笼草之间的关系。本研究使用的材料是从 Yagiza 苗圃猪笼草苗圃、食虫植物苗圃、Tulungagung 猪笼草群落和毒液苗圃的勘探结果中获得的 41 种物种和由 3 个个体组成的猪笼草杂交种。分子 DNA 分析是在加查马达大学 (UGM) 农学院农业栽培系遗传学和植物育种实验室进行的。 3个RAPD引物（OPD 8、OPC 2和OPC15）对41个物种及其杂交种进行检测，共得到85个位点，1370个DNA带，大小为150～1750 bp，多态性水平为100％，形成的特异性带数共12条。聚类分析结果表明，多样性水平在17％～100％之间，可分为A组和B组，相似性水平为17％。遗传参数分析结果表明，居群（N. eustahcya x N. ampularia）各参数的遗传差异最大且一致（Na=0.576±0.092、Ne=1.162±0.035、I=0.136±0.027），PLP为23,53%，平均杂合度（H）为0.093±0.019。最高相似系数值为0.338，表明N.veitchii与N.adnata亲缘关系较远，最低相似系数值为0.050，表明N.maxima wavy与N.maluku亲缘关系较近。AMOVA分析显示，猪笼草居群间遗传多样性分布值（74%）高于居群内多样性值（26%）。同时，猪笼草种群间遗传多样性分布值（70%）高于种群内遗传多样性分布值（30%）。关键词：猪笼草；分子；RAPD。
回顾癌症干细胞标记的预后价值...
目标：宫颈癌的预后生物标志物被广泛研究，包括癌症干细胞（CSC）标记。但是，它们的意义仍然不确定。这项研究旨在确定宫颈癌干细胞（CCSC）标记在生存中的作用。材料和方法：我们进行了系统的综述和荟萃分析（Prospero CRD42021237072），该研究报告了CCSC标记作为基于PRISMA指南的预后预测指标。我们纳入了研究组织肿瘤中CCSC表达的关联与PubMed，EBSCO和Cochrane库数据库的总生存期（OS）或无病生存期（DFS）的关联的英文文章。根据纽卡斯尔 - 奥塔瓦质量评估量表分析了研究质量。结果：从413个出版物中，在包含和排除标准的研究选择后，包括22项研究。CCSC标记的高表达与差的OS和DF相关（HR = 1.05，95％CI：1.03 - 1.07，P <0.0001; HR = 1.31，95％CI：1.09 - 1.17，P <0.00001;分别分别）。Sub-analysis of individual CCSC markers indicated significant correlations between CD44 (HR= 1.14, 95% CI: 1.07 – 1.22, P 0.0001), SOX2 (HR= 1.58, 95% CI: 1.17 – 2.14, P 0.003), OCT4 (HR= 1.03, 95% CI: 1.01 – 1.06, P 0.008), ALDH1 （HR = 1.36，95％CI：1.13 - 1.64，P 0.001）和CD49F（HR = 3.02，95％CI：1.37 - 6.64，P 0.006），OS较差； OCT4（HR = 1.14，95％CI 1.06 - 1.22，p 0.0003），SOX2（HR = 1.11，95％CI：1.06 - 1.16，P <0.0001）和AldH1（HR = 1.22，95％CI：1.10 - 1.35，P 0.0002），较差DFS）。我们没有为MSI-1和CK17进行荟萃分析，因为只有一项研究研究了这些标记。结论：OCT4，SOX2和ALDH1的表达与宫颈癌组织中的OS和DFS差有关。这些标记可能具有预测生物标志物来预测不利生存的潜在作用。
重复爆炸对神经变性标记的影响
使用高级爆炸模拟器，与“自由场”爆炸的紧密模拟，将大鼠暴露于四次至13、16或19 psi过压（n = 6/组）。TDP-43水平受到爆炸暴露的数量和大小的影响，与假手术相比，大鼠暴露于16 psi的多个爆炸的平均水平高38％，而暴露于两种爆炸的大鼠中，平均水平则高约32％。piezo2水平明显更高（约17％），而暴露于13和16 psi爆炸的大鼠的水平显着降低（〜52％），这表明与较低的机械刺激爆炸相比，高强度爆炸可能对大脑对机械刺激的反应具有不同的影响。这些发现表明，反复暴露对爆炸的累积影响可能会导致大脑的病理生理变化，这表明爆炸损伤与神经退行性疾病之间可能存在联系。
Biostimulants和EU立法 - 您标记的产品的曲目
Hasanuzzaman，M。；帕尔文（K。）； Bardhan，K。；纳哈尔（K. Nahar）； Anee，T.I。 ; Masud，A.A.C。 ; Fotopoulos，V。非生物胁迫下植物中活性氧代谢的调节生物刺激物。 单元格2021，10，2537。https：//doi.org/10.3390/cells10102537Hasanuzzaman，M。；帕尔文（K。）； Bardhan，K。；纳哈尔（K. Nahar）； Anee，T.I。; Masud，A.A.C。; Fotopoulos，V。非生物胁迫下植物中活性氧代谢的调节生物刺激物。单元格2021，10，2537。https：//doi.org/10.3390/cells10102537
DNA 标记的类型： - Sir Syed College
1. 限制性片段长度多态性 (RFLP) 2. 扩增片段长度多态性 (AFLP) 3. 随机扩增多态性 DNA (RAPD) 4. 切割扩增多态性序列 (CAPS) 5. 简单序列重复 (SSR) 长度多态性 6. 单链构象多态性 (SSCP) 7. 异源双链分析 (HA) 8. 单核苷酸多态性 (SNP) 9. 表达序列标签 (EST) 10. 序列标记位点 (STS)
无标记的深层次波长光学显微镜| dr-ntu
我们报告了未标记样品的深波长远端光学显微镜的实验证明。，我们通过记录从物体散射到远端的相干光的强度模式来击败常规光学显微镜的K /2衍射极限。我们通过深入学习的神经网络检索有关对象的信息，该神经网络对大量已知对象进行了散射事件的训练。显微镜通过概率地检索成像对象的尺寸。二聚体的亚波长度的宽度以K /10的精度测量，概率高于95％，精度为K /20，概率高于77％。我们认为，所报道的显微镜可以扩展到随机形状的对象，并且对已知形状的对象尤为有效，例如在机器视觉，智能制造和生命科学应用程序的粒子计数的常规任务中发现。
用不精确监督标记的数据生成
最近的高级深度学习技术显示了各种领域的有希望的结果，例如计算机视觉和自然语言处理。深度神经网络在监督学习中的成功在很大程度上依赖大量标记的数据。但是，由于标签和隐私问题的成本等各种原因，以目标标签获得标记的数据通常是具有挑战性的，这些原因挑战了现有的深层模型。尽管如此，使用不精确监督的数据相对容易，即具有与目标任务相关的标签/标签。例如，社交媒体平台上有数十亿个具有自定义标签的帖子和图像，这些帖子和图像不是目标分类任务的确切标签，但通常与目标标签有关。有望利用这些标签（不精确的监督）及其与目标类别的关系来生成标记的数据以促进下游分类任务。但是，对此的工作非常有限。因此，我们研究了一个新的问题，该问题是通过不精确监督标记的数据生成。我们提出了一个名为Addes的新颖生成框架，可以通过通过不精确的监督和不固有的监督和目标类别之间的关系从数据中学习，可以合成目标分类任务的高质量LA。图像和文本数据集的实验结果演示了提出的添加的有效性，以生成来自不精确监督的现实标记数据，以促进目标分类任务。
未标记的主组件分析和矩阵完成
我们从数据矩阵中介绍了可靠的主成分分析，其中其列的条目已被排列损坏，称为未标记的主成分分析（UPCA）。使用代数几何形状，我们确定UPCA是一个良好的代数问题，因为我们证明，与给定数据一致的唯一最小级别的矩阵是地面矩阵的行 - 渗透矩阵的行为，它是作为多项程度系统的独特溶液的唯一方程式系统而产生的。此外，我们提出了适用于仅处理数据的一小部分的UPCA的有效的两阶段算法管道。I阶段I采用异常值PCA方法来估计地面真相柱空间。配备了柱空间，II阶段应用了最新的方法，用于恢复排列的数据。允许在UPCA中排列的丢失条目导致未标记的矩阵完成的问题，为此，我们得出了类似的avor的理论和算法。关于合成数据，面部图像，教育和医疗记录的实验揭示了我们的算法对数据私有化和记录链接等应用的潜力。关键字：健壮的主成分分析，矩阵完成，记录链接，数据重新标识，代数几何
CriMCE：一种引入和分离精准标记的方法...
CriMCE：一种通过 CRISPR 介导的盒式交换引入和分离精确无标记编辑的方法 Ioanna Morianou 1、Andrea Crisanti 1,2、Tony Nolan 3、Andrew M. Hammond 1,4,5 * * 通讯作者 作者隶属关系： 1 伦敦帝国理工学院生命科学系，伦敦，英国 2 帕多瓦大学分子医学系，帕多瓦，意大利 3 利物浦热带医学院媒介生物学系，利物浦，英国 4 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院分子微生物学和免疫学系，巴尔的摩，马里兰州，美国 5 Biocentis，Ltd.，伦敦，英国 标题：基于 CRISPR 的无标记编辑方法 关键词：CRISPR；基因组编辑；盒式交换；无标记编辑；基因驱动。摘要 在昆虫基因组中引入小的、未标记的编辑对于研究重要生物学特性（例如抗杀虫剂和遗传控制策略）的分子基础至关重要。CRISPR 基因组工程的进步使这成为可能，但由于编辑率低和缺乏可选择的标记，大多数实验室都难以做到这一点。为了促进精确的无标记编辑的生成和分离，我们开发了一种两步方法，该方法基于 CRISPR 介导的盒式交换 (CriMCE)，将标记的占位符用于感兴趣的变体。与以前的方法相比，此策略可用于引入更广泛的潜在编辑，同时整合工作流程。我们通过将三种 SNP 变体设计到冈比亚按蚊的基因组中，提出了原理证明，证明 CriMCE 是一种强大的工具，其编辑率比同源定向修复或主要编辑高 5-41 倍。