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World File Search System顺式
吞吐量筛选，以优化顺式，顺式
1 Novo Nordisk生物可持续性基金会，丹麦技术大学，公里。Lyngby，丹麦。 2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。 3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。Lyngby，丹麦。2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。 3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。
移动经济 - 俄罗斯和顺式
GSMA智能是全球移动运营商数据，分析和预测的确定来源，也是权威行业报告和研究的发行人。我们的数据涵盖了从阿富汗到津巴布韦的每个国家 /地区的每个运营商组，网络和MVNO。这是可用的最准确，最完整的行业指标集，包括数千万个单独的数据点，每天更新。GSMA情报依靠领先的运营商，供应商，监管机构，金融机构和第三方行业参与者来支持战略决策和长期投资计划。数据被用作行业参考点，并且经常被媒体和行业本身引用。我们的分析师和专家团队在各种行业主题上生产定期思考的研究报告。
通过远程相互作用的顺式
摘要解释非编码GWAS变体的功能意义仍然具有挑战性。虽然与细胞类型的特定顺式调节元件（CRE）共定位变体促进了我们的理解，但许多变体仍然无关。在这项研究中，我们提出了Gem-Finder（用于精细发现启动子链接变体的基因组元素映射），这是一个新型的分析框架，该框架整合了转录组，表观基因组（H3K27AC CHIP-SEQ）和染色质相互作用数据。Gem-Finder利用远程染色质相互作用来识别连接特定细胞类型的差异表达基因的CR。当我们将宝石 - 芬德用于内皮分化时，与主要针对细胞类型特异性CRE的常规方法不同，Gem-Finder识别出7.6倍的疾病/性状关联。具体而言，通过整合转录组，表观基因组（尤其是H3K27AC CHIP-SEQ）和内皮分化过程中的远程染色质相互作用，我们确定了与分化特异性基因相关的CRE。我们的丰富分析揭示了53种人类疾病/特征的共同和独特的关联。值得注意的是，其中大多数（68％）以特定于分化的方式表现出独特的关联。血液学特征和神经精神疾病主要与内皮分化的最后阶段有关，而几种复杂的疾病（例如结直肠癌（CRC））与后期意外相关。我们的发现强调了利用远程染色质相互作用以准确识别与疾病相关的CRE在非编码GWAS变体的功能表征中的重要性。
顺式265：数据结构和算法
克利夫兰州立大学电气和计算机工程系CIS 265：数据结构和算法目录描述：CIS 265数据结构和算法（0-3-2）预先条件：CIS260/CIS500这是CIS 260/500的延续。通过使用语言功能来实现各种数据结构，例如堆栈，队列，链接列表，树木和图形，进一步开发了编程和解决问题的技能。主题包括其他编程和解决问题的技术，以及分类，搜索和哈希算法。教科书：Java编程简介，第9版。作者：Y. Daniel Liang。出版商：Prentice Hall，2013年。ISBN：978-0-13-293652-1书籍资源：许多有用的资源，包括：回答问题的答案，解决方案的编程练习，示例的源代码，Servlets，JSP，JSF和Web Services中的第39-42章中 可在出版商的网站上找到：http：//www.cs.armstrong.edu/liang/intro9e/ coordinator：Victor Matos Dr.概念：计算机和编程语言的概述。 Java的基本元素。 对象和输入/输出操作简介。 控制结构I（选择，重复）。 图形用户界面（GUI）和面向对象的设计（OOD）。 用户定义的功能。 用户定义的类和ADT。 数组。 类向量，字符串和枚举类型。ISBN：978-0-13-293652-1书籍资源：许多有用的资源，包括：回答问题的答案，解决方案的编程练习，示例的源代码，Servlets，JSP，JSF和Web Services中的第39-42章中可在出版商的网站上找到：http：//www.cs.armstrong.edu/liang/intro9e/ coordinator：Victor Matos Dr.概念：计算机和编程语言的概述。Java的基本元素。对象和输入/输出操作简介。控制结构I（选择，重复）。图形用户界面（GUI）和面向对象的设计（OOD）。用户定义的功能。用户定义的类和ADT。数组。类向量，字符串和枚举类型。Expected Outcomes: At the end of this course, a student will be able to: (1) apply computational reasoning skills in solving problems, (2) understand code written by others, (3) estimate the complexity of a problem and its solutions, (4) design an write an effective computerized solution for a small problem, (5) effectively test a program to assess its correctness, (6) use recommended style and conventions when writing a program, (7) use a computer system to edit,编译并执行程序。实现CS程序目标，成果和特征：目标：
PD-L1 与 B7-1 顺式相互作用
免疫检查点会负面调节免疫细胞反应。程序性细胞死亡蛋白 1：程序性死亡配体 1 (PD-1：PD-L1) 和细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA-4)：B7-1 是最重要的免疫检查点通路之一，也是免疫疗法的关键靶点，免疫疗法旨在调节刺激信号和抑制信号之间的平衡，从而获得良好的治疗效果。目前对这两条免疫检查点通路的教条认为它们是独立的，没有相互作用。然而，新近鉴定的 PD-L1：B7-1 配体 - 配体顺式相互作用及其结合 CTLA-4 和 CD28 但不结合 PD-1 的能力表明这些通路具有显著的串扰。在此，我们提出 PD-L1：B7-1 顺式相互作用带来了对这些途径的新的机制理解、对当前免疫疗法机制的新见解以及在各种治疗环境中开发更好的治疗方法的新思路。
解决顺式监管法规的路线图
摘要 基因表达受转录因子 (TF) 调控，它们共同读取顺式调控 DNA 序列。“顺式调控密码”——细胞如何解释 DNA 序列以确定何时、何地和表达多少基因——已被证明极其复杂 1,2。最近，功能基因组学检测和机器学习 (ML) 的规模和分辨率的进步使得破译此密码取得了重大进展 3–6。然而，如果仅在基因组序列上训练模型，顺式调控密码可能永远无法解决；同源区域很容易导致对预测性能的高估，而且我们的基因组太短，序列多样性不足以学习所有相关参数。幸运的是，随机合成的 DNA 序列能够测试比我们基因组中存在的大得多的序列空间，而设计的 DNA 序列能够进行有针对性的查询，从而最大限度地改进模型。由于无论 DNA 来源如何，解释 DNA 都使用相同的生化原理，因此基于这些合成数据训练的模型可以预测基因组活动，通常比基于基因组训练的模型更好 7,8 。在这里，我们提供了该领域的展望，并提出了通过结合 ML 和使用合成 DNA 进行大规模并行分析来解决顺式调控代码的路线图。
合成和基因组调控元件揭示顺式
摘要 在胚胎干细胞 (ESC) 中，核心转录因子 (TF) 网络建立了多能性所必需的基因表达程序。为了解决四种关键 TF 之间的相互作用如何促进小鼠 ESC 中的顺式调控，我们分析了两个由 SOX2、POU5F1 (OCT4)、KLF4 和 ESRRB 的结合位点组成的大规模并行报告分析 (MPRA) 文库。合成的顺式调控元件与具有可比结合位点配置的基因组序列之间的比较揭示了调控语法的某些方面。合成元件的表达受结合位点的数量和排列的影响。这种语法对基因组序列的作用很小，因为基因组序列的相对活性最好通过预测的结合位点占用率来解释，而与结合位点身份和定位无关。我们的结果表明，转录因子结合位点 (TFBS) 的影响受位点顺序和方向的影响，但在基因组中，TF 的整体占用率是活性的主要决定因素。
驯化过程中的顺式和反式调控变异......
驯化过程需要将野生形态快速转化为人类选择的栽培形态。这一过程通常通过改变基因调控来实现，然而，顺式和反式调控变异在作物果实驯化中的作用尚无明确模式。利用等位基因特异性表达和网络分析，我们描述了辣椒野生和栽培品种的调控模式和基因表达的遗传，辣椒是一种果实形态变化显著的作物。我们认为，与栽培形式相关的基因表达差异最好由顺式调控中心通过反式调控级联起作用来解释。我们表明，在栽培辣椒中，与果实形态相关的基因表达相对于野生近缘种的基因表达部分是隐性的，这与杂交果实表型一致。栽培辣椒果实成熟和生长基因表达的减少表明，在其驯化过程中发生了功能丧失的选择。反式调控变化是大多数表现出调控差异的基因的基础，并且对基因表达的影响比顺式调控变体更大。对选定的顺式调控基因（包括 ARP9 和 MED25）的网络分析表明，它们与许多参与器官生长和果实成熟的转录因子相互作用。与顺式调控变体相关的差异表达基因及其与下游反式作用基因的相互作用有可能驱动野生果实和栽培果实之间观察到的形态差异，并为辣椒驯化过程中的形态转变提供一种有吸引力的机制。
CRISPR/Cas 介导的顺式工程观点......
评论 [QL1]：嗨，Esther，我知道你的意思。但我们在图 1D 中展示了这个例子。这是交换天然启动子以改良作物的唯一一个例子。所以这是图 1D 的一个很好的例子。考虑到这一点，我们应该在这里保留“交换”。