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World File Search System检验方法
功能基因组学为物种形成假说提供了新的检验方法
RNA 干扰 (RNAi) 是一种抗病毒真核细胞途径，它在识别细胞质中的 dsRNA 后，靶向并消化相应的 mRNA 链，从而暂时抑制基因表达 [6]。它是一种分子方法，通过将 RNA 分子注入生物体来中和互补的靶 mRNA 分子来改变基因表达。RNAi 沉默机制存在于许多（但不是全部）真核生物中。在进化生物学应用中使用 RNAi 的主要优势是：1）当敲除导致致死时，可以研究必需基因的功能；2）应用于研究难以在胚胎（卵）阶段处理的物种，这是一些替代方法（包括下面讨论的方法）的先决条件。
食品微生物之检验方法-乳酸菌-青春双叉乳酸杆菌之检验
Applied Biosystems QuantStudio TM 5 Real-Time PCR System 鑑別試驗用 5 µM 引子 F .......................................................................................... 1.0 µL 5 µM 引子 R ......................................................................................... 1.0 µL 3.3 µM 探針 P ........................................................................................................................................................................................................................................... ............................................................................................... 20.0 µL 註 3 ： Real-time PCR 溶液應於冰浴中配製。 2.6.检体DNA溶液之制备2.6.1。分离菌株之dna
2023 NIST 手册 133 检查包装商品的净含量
NIST 负有法定责任“与各州合作，确保度量衡法律和检验方法的统一，并发布本手册和其他 NIST 手册以部分履行这一责任。2023 年版包括国家度量衡会议 (NCWM) 法律法规委员会在美国国家标准与技术研究所 (NIST) 度量衡办公室 (OWM) 的技术指导下以及度量衡官员和行业代表的意见下做出的修订。这些修订已于 2022 年 7 月由 NCWM 在其第 107 届年会上通过。有些年份本 NIST 手册 133 可能没有任何变化；因此，在这种情况下不会每年发布。
大数据能减少城市环境污染吗？来自中国数字技术试验区的证据
本文通过分析2011年至2019年中国283个地级市的面板数据，以中国数字技术综合试验区为自然实验，研究了数字经济对城市环境污染的影响。结果表明，数字技术在减少污染物排放和赋能城市环境治理方面具有显著的效果。平行趋势、PSM-DID和安慰剂检验等多种检验方法证明了研究结果的稳健性。我们的分析进一步表明，数字技术在控制老工业区、数字化程度高地区和能源效率低地区的污染方面尤为有效。我们还发现国家数字技术综合试验区可以通过提高公众环保意识和鼓励绿色技术创新来减轻地级市的环境污染。此外，我们的研究表明，数字技术赋能的城市污染控制有助于中国新型城镇化格局的形成。这些发现为推动中国数字经济和实现碳减排目标提供了宝贵的见解。
全基因组遗传关联研究揭示了欧洲山毛榉的 SNP 与环境变量和特定叶面积显着相关
Aitken, SN、Yeaman, S.、Holliday, JA、Wang, T. 和 Curtis-McLane, S. (2008)。适应、迁移或灭绝：气候变化对树木种群的影响。进化应用，1(1)，95 – 111。https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x Arvidsson, S.、Fartmann, B.、Winkler, S. 和 Zimmermann, W. (2016)。使用标准化测序基因分型 (nGBS) 实现高效的高通量 SNP 发现和基因分型。LGC 技术说明，AN-161104.01。Beaudette, D.、Skovlin, J.、Roecker, S. 和 Brown, A. (2022)。 dirtDB：土壤数据库接口。R 包版本 2 6。13. Benjamini, Y.，& Hochberg, Y. (1995)。控制错误发现率：一种实用而强大的多重检验方法。皇家统计学会杂志。B 系列，57(1)，289 – 300。Boyle, EA, Li, YI，& Pritchard, JK (2017)。复杂性状的扩展视图：从多基因到全基因。细胞，169(7)，1177 – 1186。https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.038
麦芽酵母琼脂
1. Wickerham, J. Tropical Med. Hyg., 42, 176 (1939) 2. Williams, (Ed.)，2005，《官方分析化学家协会官方分析方法》，第 19 版，AOAC，华盛顿特区 3. 微生物类型培养物保藏中心和基因库 (MTCC) 微生物技术研究所，昌迪加尔。 4. Isenberg, HD 《临床微生物学程序手册》第 2 版。 5. Jorgensen, JH、Pfaller, MA、Carroll, KC、Funke, G.、Landry, ML、Richter, SS 和 Warnock., DW (2015) 《临床微生物学手册》，第 11 版。 1. 6. 美国公共卫生协会，《乳制品检验标准方法》，1978 年，第 14 版，华盛顿特区 7. Salfinger Y. 和 Tortorello ML，第五版（编辑），2015 年，《食品微生物检验方法概要》，美国公共卫生协会，华盛顿特区 8. Wehr HM 和 Frank JH，2004 年，《乳制品微生物检验标准方法》，第 17 版，APHA Inc.，华盛顿特区
基于专利数据的植物基因编辑技术发展动态与竞争态势分析
突变或遗传工程，及其涉及的 DNA 或 RNA, 载体 ( 如质粒 ) 或其分理、制备 或纯化；所使用的宿主 Mutation or genetic engineering; DNA or RNA concerning genetic engi- neering, vectors, e. g. plasmids, or their isolation, preparation or purifica- tion; Use of hosts therefor 酶；酶原；其组合物、制备、活化、抑制、分离或纯化酶的方法 Enzymes, e. g. ligases; Proenzymes; Compositions thereof; Processes for preparing, activating, inhibiting, separating, or purifying enzymes 微生物本身，如原生动物；及其组合物；繁殖、维持或保藏微生物或其组 合物的方法；制备或分离含有一种微生物的组合物的方法；及其培养基 Microorganisms, e.g. protozoa; Compositions thereof; Processes of propa- gating, maintaining or preserving microorganisms or compositions thereof; Processes of preparing or isolating a composition containing a microorgan- ism; Culture media therefor 具有多于 20 个氨基酸的肽；促胃液素；生长激素释放抑制因子；促黑激 素；其衍生物 Peptides having more than 20 amino acids; Gastrins; Somatostatins; Mela- notropins; Derivatives thereof 饲养或养殖其他类不包含的动物；动物新品种 Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New breeds of animals 包含酶、核酸或微生物的测定或检验方法；其组合物；这种组合物的测定方法 Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microor- ganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
![arXiv:2501.01065v1 [stat.ME] 2025 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\df6bee7dabf0e0b4c8a5fbf7ed944edc58afbe06.png)
arXiv:2501.01065v1 [stat.ME] 2025 年 1 月 2 日
摘要。最近，人们对用于组合相关研究而无需明确评估其依赖性的假设检验方法的兴趣激增。其中，柯西组合检验 (CCT) 以其近似有效性和功效脱颖而出，利用对依赖性不敏感的重尾近似。然而，CCT 对大 𝑝 值高度敏感，将其反转以构建置信区域可能会导致区域缺乏紧凑性、凸性或连通性。本文提出了一种“重右”策略，通过在组合规则中排除柯西分布的左半部分，保留 CCT 对依赖性的弹性，同时解决其对大 𝑝 值的敏感性。此外，半柯西组合以及调和均值方法保证了有界和凸的置信区域，使它们成为唯一已知的具有所有这些理想特性的组合测试。介绍了用于实现这两种方法的高效和准确的算法。此外，我们开发了一种分而治之的策略，使用半柯西方法构建高维均值估计的置信区域，并通过经验证明了其优于 Hotelling 𝑇 2
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。