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催化植物科学研究与rna seq 部门的植物生物学、伊萨卡的康奈尔大学,纽约,美国 博伊斯汤普森研究所植物研究,伊萨卡岛,纽约,美国 罗伯特·w·霍利农业和卫生中心,美国农业研究服务部门,伊萨卡岛,纽约,美国 下一代DNA测序技术是驱动越来越快速,负担得起的和高分辨率分析通过测序的植物transcriptomes相关cDNA(互补DNA)人口;一个分析平台通常被称为rna序列(rna seq)。自进入竞技场的全基因组分析技术仅仅几年前,rna seq已被证明是一个强大的工具和一个非常不同的应用范围,从详细研究的生物过程特定类型的细胞水平,提供见解在植物生物学基本问题在进化的时间尺度。应用范围包括发电基因组数据,迄今为止unsequenced物种,从而扩大边界被认为是“模式生物”,阐明结构和调节基因网络,揭示植物如何应对发展线索和他们的环境,允许一个更好的理解基因之间的关系和他们的产品,和团结 “组学”领域的transcriptomics、蛋白质组学和代谢组学,到现在常见的系统生物学范式。我们提供的概述和总结这些研究的广度范围的rna seq协议,已经发展到解决问题跨越细胞类型特定的基础transcriptomics,成绩单二级结构和基因图谱。 我也喜欢生物~~~ 翻译一般都用的有道。。。望采纳!!!

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  我们的方法procedurewith环境敏感服务的例子就是通知场景用户接到一通电话。我们决定这个例子的目标,选择和标准(表1)。按照程序的用户创造了层次分析法和层次结构的标准。第一,用户的重要性程度的标准,推导出两两比较方法,通过。在这个案例中,用户决定哪一个标准的通知应强调的电话。接着,用户选择的重要度的推导出通过两两比较方法。例如,用户比较方案的时候、他是那一个的选择(设备)应该强调它的视角,对用户的味道。在这个例子中,用户的推导出重要程度如图1。此外,在引入dynamically-changed背景资料、语境因素可以被添加到这个层次分析法(AHP)。动态变化的背景数据转化成最重要程度的指标,并引入层次分析法(AHP)表达。这个表达式    X =[WT1 WT2。.WTn],。    那里的重要度计算的目标X的重要程度乘以替代。.WTn WT2[WT1、重要性程度的指标),dynamically-changed语境数据吗
是不是来自这儿的论文? http://www.springerlink.com/content/pv435577378688q8/ 这篇蛮学术的,得差点资料,所以一时半会回复不了你。这个资料翻译很急吗? 要是不急的话,我周末的时候用补充回答给你翻译出来。成吗? 嗯嗯,祝节日开心嘿~^O^

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摘要 本文考虑的是来自燃尽的排气系统的催化转化器的铂族金属的恢复。具有成本效益,恢复进程必须超过90 %的高效率和优化,所以他们的操作是至关重要的。有效的优化要求对操作和部下的处理机制有合理的理解。本文集中于Johnson–Matthey过程使用的和典型的热冶金学的补救操作。对这个过程的分析显示它不可能用通常假设的引力模式解释。分析表明,铂族金属粒子的熔化金属是收藏家的行为过程的一个关键。治理处理行为主要问题的一个合理的解释,提出并证明是符合的与可利用的数据。产生的结果将适用于其他类似的过程。 ? 2000爱思唯尔科技有限公司保留所有权利。 1、介绍 汽车催化转化器从20世纪70年代中期越来越被用于在美国(和最近世界各地),以满足所执行的排放量限制的国际立法[ 1 ] 。催化剂包含白金或白金: 转换一氧化碳和碳氢化合物的钯组合成二氧化碳和水。铂族金属(铂族金属)中存在极少量的这些类别的催化剂,由于其内在的价值,从废排气系统中恢复这些是很有价值的[ 2,3 ] 。然而,为了铂族金属回收程序的恢复进程能是有效的,超出90%的贵重金属都要被恢复[3]。 本文关注的是评估铂族金属补救机制中的从一个家庭的燃尽的排气系统的催化剂热冶金学的过程。简要调查这些进程其次是一个简单的分析,推定的运作模式。简而言之,可利用的实验性数据不支持在铂族金属恢复的过程的常规被接受的智慧。 本文然后建议在收藏家铂族金属恢复的一个可能的机制。累死我了~~~~

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Department of Analytical Chemistry, Faculty of Sciences, Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea, P.O. Box 644, E-48080 Bilbao, SpainReceived 29 December 2000; revised 16 August 2001; accepted 16 August 2001. Available online 2 October 2001. AbstractPressurized liquid extraction (PLE) has been optimized for the determination of polyphenols in Golden Delicious apple peel and pulp. The effects of experimental variables, such as solvent composition, temperature, static extraction time and pressure, on PLE efficiency have been studied. Once the optimum conditions were established the recovery and the precision of the method for each analyte was tested by means of repeated analysis.Author Keywords: Polyphenols; FlavonoidsSubject-index terms: Apples; Pressurized liquid extraction
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  关系型数据库是什么?    在20世纪的60年代和19705、大型数据库中存储在数据库应用系统和主机、进行分级和网络模型。20世纪70年代中期,以关系模型,也是由大肠”,开始逐渐被人们接受。[]是这种关系数据库模型起初在微机上广泛使用,但越来越多的,现在被用在大型计算机进行大规模的应用。几乎所有的数据库系统的发展,在过去的十年里,几乎所有被关联.再说数据库研究从20世纪70年代中期,20世纪80年代中期,也是基于关联的想法。[9],事实上,这个关联方法代表了在市场上今天的主流,关系模型被认为是最最重要的整个历史发展的数据库。    1980年代初期,第一个系统基于关系模型出现在市场上,带着他们的优势超过他们的前辈。今天,大量的相关产品,可在电脑主机、小型机,微型计算机为电脑(数据库),以及他们的市场正在迅速发展,逐步取代老形式的数据库系统。    这个整体目标的关系型数据库记录允许复杂关系表达的一个简单的表格。(19)在数据之间的关系,提出了一个简单的表格中,用户可以使用数据库并没有意识到自己在这个结构的数据库。成功的关系模型中,设计师,用户研究主要是因为简单和电力的概念(29岁)。    允许高度数据独立。    提供可观的理由的一致性、数据处理、冗余问题;语义,    使扩大set-oriented数据操纵语言。    成为一个可扩展模型,该模型可以描述和操作简单化和繁杂的数据    这四个观念已经达到的关系模型,并不是由层次和网络模型的主要原因是简单的介绍数据关联视图中的应用,并对二维表的归一化理论对数据库的设计。关联模型,运用关系代数,也正式和操纵表相同的模式作为算术运算符(如枢机主教的产品、选择、项目、连接、区别、工会、交叉和差异,采用非整数)操作程序语言的详尽的说明基于逻辑队列数据的一个渴望获得无需阐述如何去获得它们。第四概念,然而,存在是依据有关当前发展的关系模型,延长工作以面向对象数据库中演绎关系型数据库。促进关系模型也藉由数据库语言规范化,中决定放弃标准的结构化查询语言(SQL)。[31]SQL提供一个统一的接口,各种各样的用户(最终用户,程序员,数据库管理员)数据定义、控制和操纵。    如上所述,关系模型,主要是由三个特点。划定因此,这个数据结构简单。它使用一个关系的概念来表示的文件。对用户的关系提出的二维数据表,和数据是由用户感知为表。在用户的操作(如用于处理数据检索),产生新的表从旧的。例如,将会有一个操作中提取一部分一排排给定的表,和另外的一个子集,萃取柱。是由正常的关系。正常的形式是套日益苛刻的规则设计的关系。在关系中,每一列包含相同的属性值,每一行是离散和代表一个记录。这个栏目保持与本案有关的材料,它位于排。每一栏,也被称为一场,有一系列的价值观,它可以接受,这叫做它的域名。[d]为例,对一个记录,如下图所示。 应该是这样吧

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