Hạ họng là gì? Các công bố khoa học về Hạ họng

Nghiên cứu sự phân hủy lipid trong cá đông lạnh đã dẫn đến việc phát triển một phương pháp đơn giản và nhanh chóng để chiết xuất và tinh chế lipid từ các vật liệu sinh học. Toàn bộ quy trình có thể được thực hiện trong khoảng 10 phút; nó hiệu quả, có thể tái lập và không có sự thao tác gây hại. Mô ướt được đồng nhất hóa với hỗn hợp chloroform và methanol theo tỷ lệ sao cho hệ thống tan được hình thành với nước trong mô. Sau khi pha loãng với chloroform và nước, dịch đồng nhất được phân tách thành hai lớp, lớp chloroform chứa toàn bộ lipid và lớp methanol chứa tất cả các hợp chất không phải là lipid. Một chiết xuất lipid tinh khiết được thu nhận chỉ đơn giản bằng cách tách lớp chloroform. Phương pháp này đã được áp dụng cho cơ cá và có thể dễ dàng thích nghi để sử dụng với các mô khác.

Một phương pháp ước tính hàm lượng cholesterol trong phần lipoprotein có tỷ trọng thấp của huyết thanh (Sf0-20) được trình bày. Phương pháp này bao gồm các phép đo nồng độ cholesterol toàn phần trong huyết tương khi đói, triglyceride và cholesterol lipoprotein có tỷ trọng cao, không yêu cầu sử dụng thiết bị siêu ly tâm chuẩn bị. So sánh quy trình được đề xuất này với quy trình trực tiếp hơn, trong đó thiết bị siêu ly tâm được sử dụng, đã cho thấy các hệ số tương quan từ 0,94 đến 0,99, tùy thuộc vào nhóm bệnh nhân được so sánh.

Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.

Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes

Liên hệ: [email protected]

* Địa chỉ thông tin liên lạc.

Coot là một ứng dụng đồ họa phân tử chuyên dùng cho việc xây dựng và thẩm định mô hình phân tử sinh học vĩ mô. Chương trình hiển thị các bản đồ mật độ điện tử và các mô hình nguyên tử, đồng thời cho phép thực hiện các thao tác mô hình như chuẩn hóa, tinh chỉnh không gian thực, xoay/chuyển tay chân, hiệu chỉnh khối cố định, tìm kiếm phối tử, hydrat hóa, đột biến, phối hợp và chuẩn hóa Ramachandran. Hơn nữa, các công cụ cũng được cung cấp để thẩm định mô hình cũng như giao diện với các chương trình bên ngoài để tinh chỉnh, thẩm định và đồ họa. Phần mềm được thiết kế để dễ dàng học hỏi cho người dùng mới, nhờ vào việc đảm bảo rằng các công cụ cho những tác vụ thông thường có thể được phát hiện thông qua các thành phần giao diện người dùng quen thuộc (menu và thanh công cụ) hoặc bởi hành vi trực quan (điều khiển bằng chuột). Những phát triển gần đây đã tập trung vào việc cung cấp các công cụ cho người dùng chuyên nghiệp, với các phím tắt có thể tùy chỉnh, mở rộng và một giao diện kịch bản phong phú. Phần mềm đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng, nhưng đã đã đạt được sự phổ biến rộng rãi trong cộng đồng tinh thể học. Tình trạng hiện tại của phần mềm được trình bày, cùng với mô tả các tiện ích có sẵn và một số phương pháp cơ bản được sử dụng.

Việc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm structure cho phép phát hiện các nhóm như vậy. Tuy nhiên, khả năng của thuật toán này để xác định số lượng cụm thực sự (K) trong một mẫu cá thể khi các mô hình phân tán giữa các quần thể không đồng nhất chưa được kiểm tra. Mục tiêu của nghiên cứu này là thực hiện các bài kiểm tra như vậy, sử dụng các kịch bản phân tán khác nhau từ dữ liệu được tạo ra với mô hình dựa trên cá thể. Chúng tôi nhận thấy rằng trong hầu hết các trường hợp, ‘xác suất đăng nhập của dữ liệu’ ước tính không cung cấp một ước tính chính xác về số cụm, K. Tuy nhiên, sử dụng thống kê phụ thuộc ΔK dựa trên tốc độ thay đổi trong xác suất đăng nhập của dữ liệu giữa các giá trị K liên tiếp, chúng tôi phát hiện ra rằng structure chính xác phát hiện cấp độ phân cấp cao nhất trong các kịch bản mà chúng tôi đã kiểm tra. Như mong đợi, kết quả rất nhạy cảm với loại dấu hiệu di truyền được sử dụng (AFLP vs. microsatellite), số lượng locus được đánh giá, số lượng quần thể được lấy mẫu, và số lượng cá thể được xác định trong mỗi mẫu.

Chúng tôi đánh giá các hình thức gần đúng khác nhau cho năng lượng tương quan trên mỗi phần tử của khí điện tử đồng nhất có phân cực spin, những hình thức này đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng của xấp xỉ mật độ spin địa phương vào chức năng năng lượng trao đổi-tương quan. Bằng cách tính toán lại chính xác năng lượng tương quan RPA như là một hàm của mật độ điện tử và phân cực spin, chúng tôi chứng minh sự không đầy đủ của các xấp xỉ thông thường trong việc nội suy giữa các trạng thái para-magnet và ferro-magnet, đồng thời giới thiệu một công thức nội suy mới chính xác. Một kỹ thuật xấp xỉ Padé được sử dụng để nội suy chính xác các kết quả Monte Carlo gần đây (para và ferro) của Ceperley và Alder vào phạm vi mật độ quan trọng cho các nguyên tử, phân tử và kim loại. Các kết quả này có thể được kết hợp với sự phụ thuộc vào spin của RPA để tạo ra một năng lượng tương quan cho một khí điện tử đồng nhất có phân cực spin với sai số tối đa được ước tính là 1 mRy và do đó có thể xác định đáng tin cậy mức độ của các hiệu chỉnh không địa phương đối với xấp xỉ mật độ spin địa phương trong các hệ thống thực.

Dự án Cơ Sở Dữ Liệu Ribosome (RDP) với bộ phân loại Bayesian đơn giản có thể nhanh chóng và chính xác phân loại các trình tự 16S rRNA của vi khuẩn vào hệ thống phân loại cấp cao hơn mới được đề xuất trong Bản phác thảo phân loại vi khuẩn của Bergey (Ấn bản thứ 2, phát hành 5.0, Springer-Verlag, New York, NY, 2004). Nó cung cấp các phân công phân loại từ miền xuống chi, với ước tính độ tin cậy cho mỗi gán. Phần lớn các phân loại (98%) có độ tin cậy ước tính cao (≥95%) và độ chính xác cao (98%). Ngoài việc được kiểm tra với tập hợp gồm 5,014 chuỗi chủng kiểu từ bản phác thảo của Bergey, bộ phân loại RDP đã được kiểm tra với tập hợp 23,095 trình tự rRNA được phân chia bởi NCBI vào hệ thống phân loại cấp cao hơn thay thế. Kết quả từ các thử nghiệm bỏ đi một lần trên cả hai tập hợp cho thấy rằng độ chính xác tổng thể ở mọi cấp độ tin cậy cho các đoạn gần hoàn chỉnh và đoạn dài 400 base là từ 89% trở lên xuống đến cấp chi, và phần lớn lỗi phân loại dường như do sự bất thường trong các hệ thống phân loại hiện tại. Đối với các đoạn rRNA ngắn hơn, chẳng hạn như những đoạn có thể được tạo ra bằng phương pháp pyrosequencing, tỷ lệ lỗi thay đổi lớn trên chiều dài của gene 16S rRNA, với các đoạn quanh các vùng biến V2 và V4 cho tỷ lệ lỗi thấp nhất. Bộ phân loại RDP phù hợp cho cả phân tích trình tự rRNA đơn lẫn phân tích các thư viện chứa hàng nghìn trình tự. Một công cụ liên quan khác, RDP Library Compare, đã được phát triển để tạo điều kiện so sánh cộng đồng vi sinh vật dựa trên các thư viện chuỗi gene 16S rRNA. Nó kết hợp bộ phân loại RDP với một bài kiểm tra thống kê để đánh dấu các taxon được biểu hiện khác nhau giữa các mẫu. Bộ phân loại RDP và RDP Library Compare đều có sẵn trực tuyến tại http://rdp.cme.msu.edu/ .

Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”