对于每个DiDail omni-c文库,将染色质与甲醛固定在原子核中,然后提取。用DNase I消化了固定的染色质,将染色质末端修复并连接到生物素化桥适配器,然后将含有末端的衔接子接近粘合。接近连接后,将交联后逆转并纯化了DNA。纯化的DNA以去除未结扎片段内部的生物素。使用NEBNEXT Ultra酶和Illumina兼容适配器生成测序文库。在每个文库富集之前,使用链霉亲和素珠分离含生物素的片段。库是在Illumina Hiseqx平台上测序的,以产生约30倍的序列覆盖率。然后Hirise使用MQ> 50读脚手架的读数(有关数字,请参见上面的“读取对”)。
例如在人脸上训练的模型,以分类对象是否戴着眼镜,可以在猫的图像上产生相同的输出。我们希望调查结果是一组人的面孔,而不是猫的脸。
CE TSO 还考虑了对较早的历史频率数据进行追溯操作的可能性,以使其频率现象与 CE SA 近年来经历的频率现象相似。这种操作将特别针对 LLEFD(最不寻常的 LLFD),这是对 CBA 结果影响最大的方面之一。较近的 LLEFD 将在幅度和持续时间方面进行操纵,以使其类似于最近发生的 LLEFD。CE TSO 确实最近实施了多项结构和运营对策来缓解 LLEFD。
致谢 我们要感谢整个存储未来研究团队以及美国能源部 (DOE) 战略分析办公室同事的贡献,他们是本文档的核心贡献者。这些贡献者包括国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Paul Denholm、Wesley Cole、Will Frazier、Ben Sigrin、Kevin McCabe 和 Ashreeta Prasanna 以及 DOE 的 Kara Podkaminer。我们还要感谢其他 NREL 员工的反馈和贡献,包括 Chad Hunter、Evan Reznicek、Michael Penev、Greg Stark、Vignesh Ramasamy、David Feldman 和 Trieu Mai。我们还要感谢技术审查委员会的意见,包括 Doug Arent (NREL/主席)、Paul Albertus、Ines Azevedo、Ryan Wiser、Susan Babinec、Aaron Bloom、Chris Namovicz、Arvind Jaggi、Keith Parks、Kiran Kumaraswamy、Granger Morgan、Cara Marcy、Vincent Sprenkle、Oliver Schmidt、David Rosner、John Gavan 和 Howard Gruenspecht。最后,来自 DOE 的各位技术专家也提出了其他想法和建议,包括 Paul Spitsen、Kathryn Jackson、Neha Rustagi、Marc Melaina、Andrew Dawson、Adria Brooks、Sam Baldwin 和 Sarah Garman。