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World File Search System遗传操作
DNA 分子量标准简介凝胶电泳操作注意事项
A -1 DNA 降解 —— 避免核酸酶污染。 电泳缓冲液陈旧 —— 电泳缓冲液多次使用后，离子强度降低， pH 值上升，缓冲能力减弱，从而影响电泳效 果。建议经常更换电泳缓冲液。 所用电泳条件不合适 ——电泳时电压不应超过 10 V/cm ，温度小 于 30 ℃，核查所用电泳缓冲液是否有足够的 缓冲能力和凝胶浓度是否正确。 DNA 上样量过多 ——减少凝胶中 DNA 上样量，建议电泳样 品根据孔的宽度加样。 DNA 样含盐过高 ——电泳前通过乙醇沉淀去除过多的盐。 有蛋白污染 ——电泳前酚抽提去除蛋白。 琼脂糖质量 ——选用高质量的琼脂糖 (TIANGEN 公司 ) 。
多囊卵巢综合症与表观遗传DNA甲基化调控的研究进展
多囊卵巢综合征（PCOS）是育龄妇女中最常见的内分泌疾病。尽管其发病率很高并且被认为是无排卵性不孕的主要原因，但人们对该综合征的了解仍然很少，仍存在诊断不足和治疗不足的情况，导致女性患者治疗方案的研究进展缓慢。这种复杂疾病的异质性是遗传、环境、内分泌和行为因素共同作用的结果。它通常与卵巢增大和功能障碍、雄激素水平升高和胰岛素抵抗有关。目前，尚无单一病因可以完全解释 PCOS 的发病机制。大多数证据表明 PCOS 是一种复杂的多因素疾病，具有高度的遗传性。表观遗传学是指基因组和基因表达的可遗传变化，而 DNA 序列没有任何改变。表观遗传学包括DNA甲基化、组蛋白修饰（乙酰化、磷酸化、甲基化等）和非编码RNA（ncRNA）含量的改变。现有研究认为表观遗传学，特别是DNA甲基化在PCOS的发病机制中起着至关重要的作用。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
生命现象の光操作技术の创出
1）F。Kawano，H。Suzuki，A。Furuya，M。Sato：Nat。社区。，6，6256（2015）。2）Y. Nihongaki，F。Kawano，T。Nakajima，M。Sato：Nat。生物技术。，33，755（2015）。3）Y. Nihongaki，T。Otabe，Y。Ueda，M。Sato：Nat。化学。生物。，15，882（2019）。4）方法，14，963（2017）。5）Y. Nihongaki，S。Yamamoto，F。Kawano，H。Suzuki，M。Sato：Chem生物。，22，169（2015）。6）生物技术。，40，1672（2022）。7）F。Kawano，R。Okazaki，M。Yazawa，M。Sato：Nat。化学。生物。，12，1059（2016）。8）natl。学院。SCI。 U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。SCI。U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。U.S.A.，116，11587（2019）。9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。社区。，11，2141（2020）。
CEA 招募一名科学家从事“分子遗传操作
生产” 位于法国南部（普罗旺斯）卡达拉什中心的 BIAM 研究所的“生物能源和微藻”（EBM）团队有一个永久科学家职位开放 科学家将启动对微藻进行基因操作（基因工程、合成生物学或基因组编辑）的项目，以引入新途径或改进现有的途径来生产感兴趣的分子。研究将对模型微藻莱茵衣藻或科学家可能提议在团队内开发的其他藻类或蓝藻物种进行。科学问题可以很大，包括从改善生长和二氧化碳吸收，到增强脂质储存，或重新定向碳通量以促进感兴趣分子的生产，但它应该符合主办团队的主要使命（见下面的描述）。主办团队的使命和活动 您将受益于主办团队的专业知识（https://www.cite-des-energies.fr/biam/recherche/ebm/）以及 BIAM 研究所、CEA 和艾克斯-马赛大学的环境（https://www.cite-des-energies.fr/biam/plateformes-technologiques/）。您将在“生物能源和微藻”团队中工作，该团队由 4 名科学家、4 名工程师、3 名技术人员以及通常 3-5 名博士生和博士后组成。EBM 团队的主要目标是探索微藻在生物技术应用方面的潜力，特别是在生物能源领域。具体来说，我们研究 CO 2 的光还原过程，以形成和储存富含能量的分子（例如脂质和烷烃）。该研究基于在莱茵衣藻等模型生物上开发的遗传、生物化学、脂质组学和生物物理方法，以确定光合作用和脂质代谢的关键基因，并探索生物多样性以寻找感兴趣的酶、代谢途径或光合微生物。
利用人工智能（AI）的大坝运行支持系统
事实证明，浅层神经网络可以高精度地预测以前经历过的洪水模式下的大坝流量。另一方面，正如御所水坝的情况一样，当洪水史无前例时，准确度就会很低。基于AI的大坝运营支持系统通过让AI学习经验丰富的大坝管理者进行的理想大坝运营及其决策标准，即时显示建议的大坝排放量。通过实施该系统，可以最大限度地利用大坝的蓄水能力，同时有助于减少对下游河流的破坏并做出有关高级运营的决策。 希望该系统将来能够用于更高效、更有效的大坝运行。
