科普

作为一种增加有限DNA量的方法，全基因组扩增技术于1992年出现，该方法特别适于法医学鉴定和遗传疾病的研究，以及如二代测序技术和CGH阵列（比较基因组杂交）等新技术应用，后者的主要难题就在于DNA样本数量有限，但分析需求量又很可观。目前业界已经开发出多种WGA技术，它们之间的实验方案和复制准确度有所不同。 业界已经开发出多种WGA技术；不过这些技术在其扩增准确性和易用性等方面有所区别。多重置换扩增（MDA）的WGA技术，能够提供无偏差的准确全基因组扩增 基于PCR的WGA技术 ： 基于PCR的WGA技术主要有两种： 简并寡核苷酸PCR (DOP-PCR)技术(1) 和 扩增前引物延伸 (PEP)技术(2)。 这两种技术之间的主要区别在于PEP技术使用 随机引物和低PCR退火温度 ，而DOP-PCR技术则使用 半简并寡核苷酸 （例如CGACTCGAGNNNNNNATGTGG）和 更高的退火温度 。 两种方法中都使用了 Taq DNA聚合酶 ，使得扩增长度限制在3 kb（平均片段长度为400–500 kb）以内，并且会在扩增序列中引入一些错误。 不仅如此，有研究发现这些技术的基因组覆盖度不够完整，并会在 扩增中产生偏向性 ——由于引物优先结合某些特定区域，造成DNA扩增产物中的一些序列相对增多。 多重置换扩增的WGA技术 多重置换扩增(MDA)的恒温基因组扩增技术，该技术包含了

1、通过标签选择 # 选择所有title标签 soup.select("title") # 选择所有p标签中的第三个标签 soup.select("p:nth-of-type(3)") 相当于soup.select(p)[2] # 选择body标签下的所有a标签 soup.select("body a") # 选择body标签下的直接a子标签 soup.select("body > a") # 选择id=link1后的所有兄弟节点标签 soup.select("#link1 ~ .mysis") # 选择id=link1后的下一个兄弟节点标签 soup.select("#link1 + .mysis") 　　2、通过类名查找 # 选择a标签，其类属性为mysis的标签 soup.select("a.mysis") 　　 　　3、通过id查找 # 选择a标签，其id属性为link1的标签 soup.select("a#link1") 　　 　　4、通过【属性】查找，当然也适用于class # 选择a标签，其属性中存在myname的所有标签 soup.select("a[myname]") # 选择a标签，其属性href=http://example.com/lacie的所有标签 soup.select("a[href='http://example.com/lacie']") #

论文地址： https://arxiv.org/pdf/1911.04252v1.pdf 这篇文章实现了自训练方法，使用部分带标签数据进行训练，在ImageNet上top-1为87.4%。 方法 ： 1. 为有标签和无标签的图片。 2. 使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。 3. 用这个教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是soft label(持续分布），或者hard label（one-hot分布）。文章说软标签效果更好。 4. 在有标签和无标签数据下，使用交叉熵训练一个学生网络。 5. 通过把学生网络视为教师网络，迭代以上步骤，生成新的伪标签，并训练学生网络。 软标签和硬标签，举个例子，比如图片A，输入一个分5类的网络。软标签[0.7, 0.3, 0, 0, 0]，硬标签[1, 0, 0, 0, 0]。 算法如下： 算法基于半监督学习，主要的困难在于：训练学生网络的时候添加更多的噪声，在教师网络生成标签时把这些噪声移除。使用的噪声有：dropout，随机深度，数据增广。如果使用数据增广，学生必须保证被转换的图片和未转换的图片有相同的标签。如果使用dropout，教师表现更像模型集成（生成伪标签时不使用dropout），学生表现更像单一模型。 对于Noisy Student，为了更好的效果，学生模型必须足够大以适应更多的数据

2010年，在一次冰川探险期间，冰川从冰川中回收了冰芯。图片提供：Lonnie Thompson提供。 一项新的研究发现，由于气候变化，在喜马拉雅山和安第斯山脉之间剩下的最后的热带冰川将在未来十年甚至更早的时间内消失。 该研究的资深作者之一罗尼·汤普森说，该冰川在印尼巴布亚，是世界各地的山顶冰川“煤矿中的金丝雀”。 俄亥俄州立大学伯德极地与气候研究中心的高级研究科学家汤普森说：“这些将是第一个消失；其他的肯定会跟随。” 汤普森说，在新几内亚岛西半部本扎亚（Puncak Jaya）附近一座山顶上的冰川已经融化了多年。但是，这种融化迅速增加的部分原因是2015-2016年厄尔尼诺现象强劲，这种现象导致热带海洋水和大气温度变暖。厄尔尼诺现象是自然现象，但全球变暖加剧了它们的影响。 研究表明，冰川将在未来10年内消失，很可能在下一个强厄尔尼诺现象期间消失。 汤普森说，其他热带冰川很可能也会跟进，例如坦桑尼亚的乞力马扎罗山和秘鲁的奎尔恰亚。 登山者所见的2019年冰川。大约75％的冰川在9年内消失了。图片提供：Ana Maria Giraldo摄影。 汤普森说：“我认为印度尼西亚的巴布亚冰川是世界各地将要发生的事情的指示器。” 自2010年以来，汤普森（Thompson）和他的团队一直在监测冰川，当时他们钻了冰芯以确定整个历史过程中冰川周围大气的组成和温度。即使到那时，冰川仍在萎缩。汤普森说

五流解释 肿瘤发源于不同组织如果不从各种组织出发，则不能有正确的解决方法。 Hallmarks of cancer LncRNAs 操作流 Exosomes ，它的基本故事是平衡流，但是具体内涵是操作流。 Warburg effect ，与能量转化有关，在不同末端现象中的体现。 Replication 或者 repair 导致 error 。 ======================== 从基因到表型，越往表型的影响因素越多。观察生物学比重加大，分子生物学比重变小。 猴子和人生物寿命，从可塑性角度来说，猴子的寿命短，有季节性。 最好只考虑某种生物而不要跨物种。 可塑性是某种现象的偏离，通过环境改变而改变表观。 神经细胞核肌肉细胞需要激活，有时候处于休眠状态，可以唤醒。 ======================================= 不受选择的基因会使得基因池变得更复杂。 性别决定是一种可塑性，并不遗传。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11997815.html

导读 电信行业及其专家指责科学家说，他们研究的5G无线技术所带来的手机辐射制造了恐慌。由于我们的许多研究工作都是由公共资助的，因此我们相信从道德的角度来看，我们有责任告知公众，经过同行评审的科学文献究竟如何看待关于无线辐射对健康的危害。 最近，美国联邦通信委员会（the Federal Communications Commission，即FCC）主席在一篇新闻稿中宣布，该委员会将在近期内重申射频辐射（the radio frequency radiation，即RFR）的暴露极限值，这些安全极限是FCC于1990年代后期采纳的。这些限制是根据暴露于微波辐射的老鼠的行为变化而设计的，旨在保护我们免受RFR暴露引起的短期人体表层发热的风险。 然而，FCC采纳的这些安全极限值在很大程度上基于1980年代的研究，从那以后先后有500多项研究发现，由于暴露于各种强度的RFR而给人体生理或健康带来的危害太低，所以并不会引起明显的发热。 在大量的研究成果中，已有240多位科学家发表了有关非电离电磁场（nonionizing electromagnetic fields，即EMF）对人体生理和健康带来的影响的研究报告，并签署了国际EMF科学家呼吁书，该呼吁书要求对射频辐射的暴露设置更为严格的安全极限值。该呼吁书提出了以下主张： “最近，许多科学出版物表明

流行病学中的偏差包括两种 ： 随机误差 和 系统误差 。 随机误差 影响研究的精确性（precision），但是难以避免。可以通过研究设计和统计学方法给予减少或评价。 着重介绍 系统误差 ，即 偏移 （bias）。 偏移造成的误差不能通过增加样本量和重复试验来减少 偏移的类型有三种： 选择偏移 、 信息偏倚 、 混杂偏倚 选择偏移的种类 ： 1，入院率偏移（admission rate bias）： 当以医院病人作为研究对象时，由于不同患者入院率不同导致的偏移，即使他们的暴露率相同。 2，现患病例-新发病例偏移（prevalence-incidence bias）又奈曼偏移（Neyman bias） 以现患病例或新发病例为研究对象时，因这；两类对象的特征差异所导致的系统误差。 比如队列研究中，研究慢性血清胆固醇与冠心病的关系，第一次分析使用第一次测量的基线资料，第二次分析使用的是第六次测量的基线资料 第一次冠心病的OR值要大于第二次的OR值，是因为冠心病人诊断以后，生活习惯大多发生改变，所以胆固醇降低，导致低估了暴露与疾病的联系 再比如，常年的高血压患者，他的血压值并不太高，因为一直在吃药。 3，检出症候偏移（detection signal bias） 因素A在病因学上与某病B无关，但是由于A的存在导致了所研究疾病相关一些症状的出现，使其及早就医，那么该人群（暴露A因素的

1、推送标签： git push origin 标签名 2、删除本地标签： git tag -d 标签名 3、删除远程标签： git push origin :refs/tags/标签名 例：git push origin :refs/tags/V3.0.1-Release 4、其他本地操作 打标签 ：git tag -a V3.0.1-Release -m "Tagging version 3.0.1-Release " 删除本地仓库标签 ：git tag -d V3.0.1-Release 列出标签：git tag ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「__Hello_World__」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/fancancan/article/details/80619717 来源： https://www.cnblogs.com/whm-blog/p/11982893.html

中心极限定理：从总体中抽取容量为n的简单随机样本，当样本容量很大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。 （注：总体数据需独立同分布） 那么样本容量应该达到多大时，才能应用中心极限定理呢？答：对于大多数应用，当样本容量大于或等于30时就可以。 从下图中可以看出，不管总体是什么样的分布情况，当样本量达到30的时候，样本均值的分布就是钟形分布了： 中心极限定理的作用： （1）在没有办法得到总体全部数据的情况下，可以用样本来估计总体。 （2）根据总体的平均值和标准差，判断某个样本是否属于总体。 附： 20世纪初概率学家大都称呼该定理为极限定理(Limit Theorem)，由于该定理在概率论中处于如此重要的中心位置，如此之多的概率学武林高手为它魂牵梦绕，于是数学家波利亚(G.Polya)于1920年在该定理前面冠以"中心"一词，由此后续人们都称之为中心极限定理。 来源： https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/10052254.html

商品标签 商品标签 一、商品标签指筛选或者搜索商品时的标签.。 商品标签与商品列表中的商品标签相关联，在商品标签后台的添加是为了在商品列表后台商品标签中做选择。 如何添加商品标签？ 二、如上图，点击添加商品标签会出现相对应的功能。 来源： https://my.oschina.net/u/4103048/blog/3136275