XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特质
和谐与个性：分析ai-aged Music偏好与个人特质之间的联系
人工智能（AI）在过去几十年中取得了进步，以至于能够产生创意作品，其中一个领域是音乐。先前的研究表明，人类倾向于对AI艺术表现出负面的偏见，尽管与人类是否能够准确区分AI艺术家与人类艺术家的结果存在对比的结果。先前的研究表明，在5巨头人格特征，年龄人口统计学，创造性的身份和对AI技术的熟悉程度中具有不同特征的人对AI的视觉艺术作品有所不同。但是，没有研究在AI生成的音乐领域调查了这一现象。因此，本研究旨在检查音乐组成领域中的个人特征与AI感知之间的关系。我们假设年轻人将能够比老一辈更好地区分AI-和人类生成的音乐。此外，我们假设在开放和愉悦的人方面得分很高的人对AI生成的音乐的负面态度较小，而在神经质和尽职尽责的人中，对AI生成音乐的负面态度更高。在对在线调查做出回应的31个参与者的样本中，我们发现了感知到的作曲家身份与参与者的偏好之间的显着相关性，而我们没有发现个人特征与参与者的准确性和偏好之间的任何显着相关性。讨论了对我们对AI生成的艺术品的理解的影响。
种子生产中的社区同步与北美的特质相似性和气候有关
1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J. Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J.Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡
多摩学数据的整合加速了常见小麦特质的分子分析
多摩学数据的集成可以提供有关来自不同层的生物分子的信息，以系统地说明复杂的生物学。在这里，我们建立了一个多摩斯图集，其中包含132,570个转录本，44,473种蛋白质，19,970个磷蛋白和12,427架乙酰蛋白质，跨小麦植物和生殖相。使用此地图集，我们阐明了转录调节网络，翻译后修饰（PTM）的贡献以及转录水平对蛋白质丰度的贡献，以及小麦中的同性恋表达和PTM有偏见。与小麦发育和疾病有关的基因/蛋白质进行了系统的分析，从而确定了控制小麦晶粒质量和抗病性相关基因的种子蛋白的磷酸化和/或乙酰化修饰。最后，覆盖了Tahda9的独特蛋白质模块TAHDA9-TAP5CS1，该模块由TAHDA9指定TAP5CS1的去乙酰化，可通过增加的脯氨酸含量来调节对小麦冠状腐烂的抗小麦抗性。我们的Atlas对小麦和相关农作物中的分子生物学和育种研究具有巨大的希望。
特质正念预测自然主义面对面互动期间的脑间耦合
。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。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于6月29日，2021年。 https://doi.org/10.1101/2021.06.28.448432 doi：biorxiv preprint
喷雾诱导的基因沉默：植物特质改善和疾病控制的创新策略
摘要：即使使用最先进的技术，例如基因编辑，现代植物繁殖仍然是一个耗时且昂贵的过程。因此，迫切需要开发植物特质操纵和植物保护的替代方法。RNA干扰（RNAi）是一种由天然存在的双链RNA（DSRNA）和小RNA（SRNA）介导的保守细胞机制，可以靶向mRNA用于破坏或减少转录的mRNA。在这里，我们回顾了基于RNAi的技术的潜力，称为喷雾诱导的基因沉默（SIGS），是在植物或病原体控制中操纵内源基因表达的繁殖的替代或辅助。SIGs可能在减少害虫或病原体影响的情况下特别有用，从而改善生物胁迫并提高作物的农艺性能。关键字：RNA干扰，小RNA，SIGS，DSRNAS
对基因组学和人类遗传学方法的年度综述以及单细胞表达定量特质基因座的见解
单细胞技术的最新进步已实现了单细胞分辨率下许多个体的表达定量性状基因座（EQTL）分析。与散装RNA测序相比，该测序平均在细胞类型和细胞状态下平均基因表达，单细胞测定法捕获了单个细胞的转录状态，包括以前所未有的规模和分辨率的细胞，瞬态和难以隔离的群体。单细胞EQTL（SC-EQTL）映射可以识别与细胞态不同的上下文依赖性eqtl，包括一些与基因组关联研究中鉴定出的差异变体共定位的一些。通过揭示这些EQTL行为的精确上下文，单细胞方法可以揭示以前隐藏的调节效应，并确定重要的
甜菜中控制螺栓固定耐受性的关键定量特质基因座来自机构实验室设置的见解
在当今的数字景观中，安全通信对于保护敏感数据免受未经授权的访问至关重要。加密算法在该领域起着重要作用，通过加密传输数据来建立防止有害攻击的强大障碍。攻击者要求加密通信所需的巨大时间和计算资源证明了加密方法在改善网络安全方面的有效性。本文研究了加密算法在确保网络通信中的关键作用，尤其是在受控实验室条件（例如VIT实验室）中。最初，显示了攻击者利用加密与未加密通信所需的时间的实质差异，并强调了加密算法在当前网络安全中的重要性。之后，几种加密方法（例如RSA，AES和总共16个算法）的比较和对比度。通过查看加密/解密速度和关键产生效率等参数来发现每种算法的优势和缺点。使用经验数据和理论思想，这项研究为选择和实施加密算法提供了有用的帮助，以改善实验室环境中的网络安全。这些发现有助于为保护数字通信免受不断发展的网络威胁而制定有效措施，从而产生更具弹性和安全的数字生态系统。
具有基因组信息和基于特质的能量预算模型的根际微生物组动力学的预测
土壤微生物组高度多样，为了改善其在生物地球化学模型中的表示，可以利用微生物基因组数据来推断关键功能性状。可以预测，可以预测，可以预测，可以预测，可以预测由基于理论的层次结构框架纳入基于理论的层次框架，可以预测由单个性状相互作用引起的新兴行为。在这里，我们将理论驱动的底物摄取动力学预测与基于基因组的基于基因组性状的动态能量预算模型相结合，以预测土壤细菌中新兴的寿命和权衡。应用于植物微生物组系统时，该模型准确地预测了与观察结果一致的不同底物练习策略，从而发现了微生物增长率和效率之间的资源依赖性权衡。例如，在以后的植物生长阶段受到有机酸的渗出剂的固有变慢的微生物，表现出增强的碳利用效率（产量），而无需牺牲生长速度（功率）。这种见解对将植物的根源碳保留在土壤中有影响，并突出了数据驱动的基于性状的基于性状的方法，以改善生物地球化学模型中的微生物代表。
2017-2018-Cadet-Handbook.pdf - 俄亥俄州立大学陆军后备军官训练团
校园功绩表 (OML) 学员将在每个学年接受领导能力和技能评估。校园功绩表 (OML) 旨在评估 FM 6-22 领导者发展中定义的每个领导力属性。领导力属性有六种：性格、风度、智力、领导、发展和成就。每个领导力属性都包含与领导者属性相关的特质。例如：战士精神、同理心、军队价值观和纪律是构成性格属性的特质。每个特质将按 1 到 10 的等级进行评分。每个特质的分数将相加，得出领导者属性的总分。然后将领导者属性相加，得出每个学员的总排名。
一种新型的定量特质基因座暗示了MSH3在小鼠全基因组短串联重复膨胀
A novel quantitative trait locus implicates Msh3 in the propensity for genome-wide short tandem repeat expansions in mice Mikhail O. Maksimov 1,2* , Cynthia Wu 3* , David G. Ashbrook 4 , Flavia Villani 4 , Vincenza Colonna 4,5 , Nima Mousavi 6 , Nichole Ma 1 , Lu Lu 4 , Jonathan K. Pritchard 7,8，Alon Goren 1,9，Robert W. Williams 4，Abraham A. Palmer 9,10，Melissa Pymrek 1,2,9,11†1加利福尼亚大学加利福尼亚大学圣地亚哥大学医学系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州2 2遗传学，基因组学和信息学，田纳西大学健康科学中心，孟菲斯，田纳西州5 5遗传学和生物物理学研究所，国家研究委员会，那不勒斯国家研究委员会，80111，意大利6号电气和计算机工程系，加利福尼亚州圣地亚哥大学，圣地亚哥分校，拉荷拉大学，拉荷拉大学，加利福尼亚州，加利福尼亚州，遗传学。加利福尼亚州加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州11月11日生物医学信息学系，加利福尼亚州加州圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥分校 *这些作者为这项工作做出了同样的贡献。†信函应发给mgymrek@ucsd.edu。