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时间:2024-12-28 11:46:15 来源：webrtc ios 源码

1.现在的手机系统都有哪些
2.基因编辑工具分享（八）| DeepBaseEditor：碱基编辑效率预测模型
3.10个Flutter开发的免费模板和UI资源

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现在的手机系统都有哪些

智能机系统有个系统,

1.Symbian塞班,主要有Sv3(键盘版),Sv5(触摸屏版),Symbian^3(取代v5的触摸屏版).诺基亚主力,索爱,三星也在出.主要是娱乐方面,兼顾一些商务.诺基亚除了N都是这个系统,索爱U1,U,三星i等等.

2.RIM的黑莓Blackberry OS.黑莓机的专属系统,纯商务系统,有强大的黑莓企业服务器(BES)和黑莓网络服务(BIS).个人玩不好玩,主要是公司为员工统一发配手机.

3.苹果iOS,iPhone的专用系统.主要定位于娱乐,兼顾一些商务.强大在于苹果的品牌号召力和iOS/iPhone的对应.

4.微软的WinMo6.X,即将被微软放弃,改为Windows Phone 7.主要是商务系统,和黑莓OS是两大传统的也是最成熟的商务系统.基于Windows CE平台的WinMo扩展能力很强,但是"少出了一代系统",微软也决定破罐子破摔,直接出WP7,和现有的WinMo6.X不兼容.现在的WinMo手机也不能升级到WP7,预计9/月份就会有WP7的手机.代表机型有htc的touch Pro 1/2,HD1/2,索爱X1/2,东芝TG,宏基neoTouch S,魅族M8(魅族基于WindowsCE二次开发,和WinMo兼容),众多仿iPhone的山寨机也多是WinMo系统.

5.Google为首的Android平台,主要有1.6,2.1和2.2.主要娱乐为主,兼顾一些商务系统.扩展速度很快,除了诺基亚不会推出Android机型之外其他主要厂商都推出.主要有htc的G系列,索爱X,摩托罗拉的里程碑,三星i,i,i.

6.Palm的WebOS.老牌智能机厂商Palm的系统,现在被惠普收购,还没有推出新机,最近的一款还是收购之前的Palm Pre.商务系统.

7.LiMo,和Android和WebOS一样基于Linux平台的,比较非主流,不清楚定位怎么样,软件少的可怜.主要有三星i(貌似是这个型号).

8.三星的bada.三星最近推出的智能机平台,也比较非主流,软件也很少.定位中低端娱乐和商务用户.但是第一款bada手机却用了全部旗舰级配置,定价却很低.只有三星S用这个系统.

9.高通的BREW.手机芯片和网络标准设计商高通推出的智能机系统,也非常非主流.没见过真机,也没玩过,只有htc smart使用这个系统.

.诺基亚和intel共同开发的Meego,基于Linux平台.说不清定位,只有一个N用这个系统.不过据说诺基亚以后的N系高端手机会放弃Symbian改用这个系统.

基因编辑工具分享（八）| DeepBaseEditor：碱基编辑效率预测模型

碱基编辑器（base editors，BE）是基于CRISPR/Cas系统改造的新型基因编辑技术，包括腺嘌呤碱基编辑器（ABEs）和胞嘧啶碱基编辑器（CBEs）。该技术广泛应用于诱导点突变，但确定特定核苷酸在基因组环境中的编辑可能性需要耗时的实验。当编辑窗口包含多个靶核苷酸时，斯博棋牌源码会产生多种基因型产物，影响碱基编辑效率和产物频率的确定。

今天，舒桐小编将介绍Myungjae Song等人开发的基于深度学习的特异序列碱基编辑效率预测模型DeepBaseEditor。该模型能预测任何目标序列上ABE和CBE指导的编辑效率和结果频率，预测相关系数在0.到0.之间。此工具将有助于通过碱基编辑对遗传病进行建模和治疗性纠正。

ABE和CBE的工作原理如下：CBE的核心部件是nCas9或dCas9与胞嘧啶脱氨酶结合，当融合蛋白在sgRNA的引导下靶向基因组DNA时，胞嘧啶脱氨酶结合到特定的R-loop区ssDNA处，将胞嘧啶(C)脱氨变成尿嘧啶(U)。通过DNA复制或修复，U最终转变为胸腺嘧啶(T)，花卷棋牌源码实现C•G碱基对至T•A碱基对的替换。ABE则由nCas9(DA)与人工定向进化的腺嘌呤脱氨酶组成，当融合蛋白在sgRNA的引导下靶向基因组DNA时，腺嘌呤脱氨酶结合到ssDNA上，将腺嘌呤(A)脱氨变成肌苷(I)。I在DNA水平被当作G进行读码与复制，实现A•T碱基对至G•C碱基对的替换。

DeepBaseEditor由研究人员基于卷积神经网络的深度学习框架开发，使用高通量方法评估了ABE和CBE在,JavaScript常用源码和,个靶序列上的编辑效率与结果比例。通过HT_ABE_Train、HT_ABE_Test、HT_CBE_Train和HT_CBE_Test数据集训练和验证模型，模型预测准确性用Pearson相关性评估。研究人员开发了ABE_Efficiency（Pearson r = 0.）、CBE_Efficiency（Pearson r = 0./0.）、ABE_Proportion（Pearson r = 0./0.）和CBE_Proportion（Pearson r = 0./0.）模型。将ABE_Efficiency与ABE_Proportion、CBE_Efficiency与CBE_Proportion结合，提取kernel源码生成了DeepABE与DeepCBE，这两个DeepBaseEditor在预测碱基编辑结果的频率方面表现出了出色性能（DeepABE Pearson r = 0./0.；DeepCBE Pearson r = 0./0.）。

研究者可从githup下载DeepABE与DeepCBE的源代码，进行碱基编辑效果分析。此外，作者提供了一个友好的在线工具DeepBaseEditor，用户只需输入待编辑的目标序列，即可进行sgRNA设计及碱基编辑效率预测。根据预测结果，ar试妆源码研究者可筛选出编辑效率最高的sgRNA进行后续实验。

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