XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计工具
针点定制GRNA设计工具
荧光素酶测定允许研究转录基因表达，病毒生命周期，细胞活力和生化过程，使其成为药物开发的重要工具。您是否正在寻找记者基因，ATP检测，我们的荧光素酶发光测定选项以便利的微板格式提供了高灵敏度。
核酸线框纳米结构的设计工具
在核酸纳米技术中，纳米级结构是由DNA或RNA的合理设计的链自组装的（1，2）。核酸的碱基配对特性使它们成为可编程的可编程材料，它可以使结构具有高精度和复杂性的组装，其中包括目前多达数万个核苷酸。DNA和RNA折纸（3，4）是两个强大的，广泛的设计范式，可以指导如何通过精心构成的辅助链或kisterifs sistaple staple strands-spaple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple-staple strander-s in dna s in dna s in of dna procrant-s s of dna staple strands s in dna s in''' RNA折纸中的主题）。两种方法都已用于设计各种2D形状和3D结构（5，6）。大多数当前的3D折纸设计遵循在彼此顶部包装几层螺旋螺旋或螺旋束的方法，和 /或弯曲的螺旋束如最初建议的< / div>
Crackling Cloud：一个基于事件的，基于云的CRISPR-CAS9指南RNA设计工具
基因编辑已被CRISPR-CAS9技术革命。技术的多功能性和易用性远远超出其前身，但是，选择高质量的指南RNA（GRNA）对于将其引导到目标站点至关重要。的GRNA呼吁对高性能算法进行评估在靶标和靶向位点上的核酸酶活性。尽管有一套可用的程序，但许多程序都难以分析最大的基因组，或者它们的预测准确性较低。我们以前已经发布了一个名为Crackling的程序，该程序是可用的最快，最准确的工具之一，但是，它要求最终用户可以访问传统的高性能计算环境。在这里，我们提出了crack啪作响的改编，名为Crackling Cloud，它具有现代无服务器的云技术的优势，这些技术可为任何人广泛使用，并且在闲置时不会消耗资源和费用，但是可以在分析时使用大量的重新源来扩展。Crackling Cloud使用Amazon Web服务的技术作为模板解决方案，并根据BSD 3-CLAUSE许可证在GitHub上免费提供：https://github.com/bmds-lab/crackling-aws-ackling-aws
为AI生物设计工具开发护栏
人工智能（AI）与生命科学的融合有可能为社会带来巨大的好处，但是AI生物设计工具（BDTS）的进步也带来了可能造成重大伤害的风险，并带有潜在的全球后果。几乎没有护栏，以确保安全安全地使用BDT。本报告基于与各种生物安全专家，AI专家和BDT开发人员的访谈和讨论，确定了可能的内置护栏以及管理BDT访问访问BDT以促进访问权限的选择，同时又可以防止滥用滥用。在本报告中，“护栏”一词是指与模型本身相关的减轻风险措施，从模型的概念和开发到其部署或释放。该报告还确定了潜在的试点项目，以启动这些护栏的开发，探索可行性和挑战，并扩大工具包以保护BDT。
精准定制 gRNA 设计工具
碱基编辑器是一类有前途的下一代基因组编辑技术，既可以精确纠正致病的遗传变异，又可以同时安全地敲除多个基因靶标。Pin-point 碱基编辑平台是一个模块化组装的 DNA 结合 Cas 和 DNA 修饰脱氨酶组件，它们通过序列靶向向导 RNA (gRNA) 中编码的适体连接。碱基编辑器应用中的一个主要挑战是准确地通过计算机预测给定 Cas 和脱氨酶组合在目标序列上的编辑效率和特异性。Pin-point 碱基编辑系统的模块化允许创建大量配置，这些配置的 PAM 特异性、序列编辑偏好和编辑效率可能有所不同。为了促进和加速基于 Pin-point 平台的应用程序开发，我们创建了一个自定义工具来设计 gRNA 以靶向感兴趣的基因并安装碱基转换，包括那些会引入过早的终止密码子或破坏剪接位点以敲除目标基因的转换。此外，我们进行了大规模并行细胞筛选，以分析两种不同的 Pin-point 碱基编辑器配置的编辑活动，其中 gRNA 靶向数千个目标序列。我们使用从筛选中获得的数据构建了每种配置观察到的编辑结果的模型。我们应用这些模型对设计用于产生多个临床相关基因靶标（包括 CIITA 和 PCSK9）功能性敲除的 gRNA 进行排序。在分析了计算机预测与 gRNA 的细胞性能之间的相关性后，我们确认模型预测与 Pin-point 碱基编辑平台观察到的编辑效率准确相关。自定义 gRNA 设计工具和预测模型的结合导致识别出一种新型、高效的 gRNA，它能够通过破坏剪接位点来敲除 PCSK9，并且我们确认了文献中先前报道的其他 gRNA 设计的预测性能。我们的 gRNA 设计规则是使用我们广泛的基于细胞的性能数据集得出的，从而创建了可靠的自定义工具来优先考虑 gRNA 并选择具有最高编辑效率的 gRNA。
A-acirient学习体验设计工具包
现在是时候考虑如何最佳使用面对面的课程了。我们建议“翻转”您的班级。在翻转的教室中，学生按照自己的时间表建立核心知识。然后，面对面的课程时间用于从面对面的互动和教师指导中受益最大的学习经历。考虑填写下面的表格以计划您的活动。
![HTRF少数结合。套件-10k pts
HTRF鼠标刺激wt结合。套件-500 pts
l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3
使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。
确保敏感的宿主细胞污染物检测
DNA使用Omni Bead Ruptor 12珠磨机均质器从大麻sativa中提取DNA，以进行样品制备。
充满信心地创建自己的荧光素酶细胞系。
针点定制GRNA设计工具
从新的角度看您的研究。
体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性
使用化学技术推动精度肿瘤学。](/simg/0/0c26db813ac8255cbdbccbd02747bde95861dfd7.webp)
HTRF少数结合。套件-10k pts HTRF鼠标刺激wt结合。套件-500 pts l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3 使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。 确保敏感的宿主细胞污染物检测 DNA使用Omni Bead Ruptor 12珠磨机均质器从大麻sativa中提取DNA，以进行样品制备。 充满信心地创建自己的荧光素酶细胞系。 针点定制GRNA设计工具 从新的角度看您的研究。 体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性 使用化学技术推动精度肿瘤学。
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dnaforge：核酸线框纳米结构的设计工具
strands”在DNA折纸中，接吻环和RNA折纸中的其他连接器图案）。两种方法都已用于设计各种2D形状和3D结构（5，6）。大多数当前的3D折纸设计遵循在彼此顶部包装几层二维螺旋或螺旋束的方法，和/或弯曲的螺旋束如（7，8）中最初建议。3D设计的替代路径是创建一个线框结构，该结构仅包含3D模型的边界边缘和顶点。在这个方向上有几个值得注意的前虫前旅行（9，10），但是随着柔性且坚固的折纸技术的发展，它大多开始获得追随者（6，11）。与螺旋装箱相比，线框设计的一些优势包括使用链的经济，这允许建造较大的结构，并在低盐条件下更好地折叠。一些挑战是结构的刚性较低，尤其是对于大型的单螺旋边缘设计（可以通过使用多螺旋边缘来减轻，以增加链的使用来缓解）和大型复杂设计的产量低。已经存在几种核酸纳米结构设计工具（8、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21）。Most of these however address helix-packing designs, with the more recent ones oriented towards wireframe structures including vHelix (14), DAEDALUS (15) and ATHENA (18) for 3D DNA wireframes, Sterna (20) for single-stranded 3D RNA wireframes and PyDAEDALUS (21) for 3D RNA/DNA hybrid wireframes.这些工具主要支持一种特定的设计方法，每个工具也都处于离线状态，需要一个单独的过程来安装工具及其辅助库，有时可能很难找到或在最坏的情况下弃用。
离散优化量子算法中的编码权衡和设计工具包：着色、路由、调度和其他问题
具有挑战性的组合优化问题在科学和工程领域无处不在。最近，人们在不同的环境中开发了几种量子优化方法，包括精确和近似求解器。针对这一研究领域，本文有三个不同的目的。首先，我们提出了一种直观的方法来合成和分析离散（即基于整数）优化问题，其中问题和相应的算法原语使用与编码无关的离散量子中间表示 (DQIR) 来表示。与以前的方法相比，这种紧凑的表示通常可以实现更高效的问题编译、不同编码选择的自动分析、更容易的可解释性、更复杂的运行时过程和更丰富的可编程性，我们通过一些示例对此进行了演示。其次，我们对几种量子比特编码进行了数值研究；结果显示了许多初步趋势，有助于指导为特定硬件集和特定问题和算法选择编码。我们的研究包括与图着色、旅行商问题、工厂/机器调度、金融投资组合再平衡和整数线性规划相关的问题。第三，我们设计了低深度图派生部分混合器 (GDPM)，最多 16 级量子变量，证明了紧凑（双
量子计算设计工具的基础
摘要 — 量子计算机有望有效解决传统计算机永远无法解决的重要问题。然而，为了利用这些前景，需要开发一个全自动量子软件堆栈。这涉及许多复杂的任务，从量子电路的经典模拟到将其编译到特定设备，再到要执行的电路的验证以及获得的结果。所有这些任务都非常不简单，需要有效的数据结构来处理固有的复杂性。从相当直接的决策图数组（受设计自动化社区的启发）到张量网络和 ZX 演算，已经提出了各种互补方法。这项工作提供了当今工具的“幕后”视角，并展示了如何在其中使用这些方法，例如，用于量子电路的模拟、编译和验证。