为探明中国羊毛尾线虫（Trichuris ovis）广东分离株线粒体核糖体大亚基基因（rrnL）的部分序列（prrnL）的遗传变异情况，用prrnL序列构建其与其他毛尾线虫的进化关系；应用聚合酶链反应（PCR）扩增羊毛尾线虫虫株的 prrnL，将所获得的序列用ClustalX 1.81程序进行比对，然后用PAUP 4.0 Beta 10程序MP法绘制种系发育树。结果表明：所获得的prrnL序列长度为849～850 bp，种内变异在0～0.8%；13个羊毛尾线虫分离株位于同一分支，羊毛尾线虫prrnL序列种

为获得通用的适用于植物花瓣ACO基因克隆与检测的引物，根据Genbank中收录的双子叶木本植物的 ACO基因序列，设计1对简并引物，并用其对随机选择的7种植物（紫罗兰、多头菊、冬樱、迎春、云南杜鹃、垂丝海棠、山茶）的花瓣的RNA进行PCR扩增。结果发现：从7种植物花瓣中都能扩增出约800 bp的特异片段，登录Genbank发现均未被注册，将序列提交Genbank数据库，获得7种植物花瓣ACO基因的登录号（JX503067、JX503068、JX503069、JX503070、KC112390、KC1123

蛋白二硫键异构酶(PDI)是真核生物重要的多功能蛋白，其基因结构在虾蟹类尚未报道．从拟穴青蟹scylla Paramamosain(Estampador，1949)脑组织中分离纯化总RNA，经逆转录得到cDNA第一条链，并以之为模板利用RACE(rapid-amplification of cDNA ends)技术，扩增出一条950 bp的cDNA．将所得cDNA克隆到质粒载体pTZ57R/T，转化大肠杆菌DH5a细胞并对筛选的阳性克隆测序．通过与目前数据库中序列的比较，在此cDNA编码蛋白中发现其中10

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以博德研究公布的米根霉基因组信息为基础设计引物，分别从两株米根霉中克隆得到大小为1 386 bp的α-淀粉酶编码基因。通过比对分析发现该淀粉酶基因内部不含内含子，两条基因的相似度为95.54％，基因编码产物相似度为97.84％。基因编码产物属于淀粉酶家族13成员，具有淀粉酶家族所特有的4个典型的高度保守区域。以质粒载体pET-28a(+)为基础构建相关表达载体，实现了两个淀粉酶在E coli中的功能性表达。两个淀粉酶在E coli BL21(DE3)codonPlus宿主中的表达量相对较高，分别为1.3

git-clone-init - 从克隆创建新项目 在您的路径中创建一个新的git-clone-init bash 脚本，可用于从 git clone 快速创建新项目。 它的作用的，。 用法 npm install -g git-clone-init # install once # when you want to create new project, cd to a parent directory # run git-clone-init with gitPath and your desired projectName # it clones and inits into a new folder projectName git-clone-init https://github.com/jeffbski/base-react-min.git projectName # You

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BB单车标签 BBCyclingLabel就像UILabel但允许您在更改文本时执行自定义动画。 您可以使用此组件并将其配置为交叉淡入淡出，而不是使用两个UILabel并交叉淡化它们； 然后它会为您执行交叉淡入淡出。 这是在演示项目BBCyclingLabelDemo上运行的此组件的。 快速开始 BBCyclingLabel在上。 将以下内容添加到您的Podfile ： pod 'BBCyclingLabel' , '~> 1.0' 这个怎么运作 在BBCyclingLabel ， BBCyclingLabel只是在两个UILabels之间设置动画过渡，在更改文本时总是循环的。 如何使用它 CGRect labelFrame = ...; BBCyclingLabel* label = [[BBCyclingLabel alloc ] initWithFrame: labelFr

CycleGAN-VC2-PyTorch | 这段代码是用于纸张的PyTorch实现： ，是有关语音转换/语音克隆的工作。 数据集 风投 中国男性演讲者（AISHELL 和） 用法 训练 例子 演示版 参考 更新 2020.11.17 ：修复的问题：重新实施第二步的逆向损失。 2020.08.27 ：通过添加第二步的逆向性损失 循环GAN-VC2 为了推进非并行VC的研究，我们提出了CycleGAN-VC2，它是CycleGAN-VC的改进版本，结合了三种新技术：改进的目标（两步对抗损失），改进的生成器（2-1-2D CNN） ）和改进的鉴别器（GAN修补程序）。 该存储库包含： 实施本文的。 ，可用于创建缓存。 来训练模型。 -训练后转换的结果。 目录 要求 pip install -r requirements.txt 用法 预处理 python pre

摩布洛克' 关于 Moblok' 是俄罗斯方块游戏的克隆版。 它是用 C++ 开发的，并使用了 SDL 库 (2.0)。 当前状态 几乎完成但不活跃。 可播放的演示可以从下载。 播放最新版本 转到。 查找并下载与您的操作系统和架构相匹配的最新版本。 （仅限 Windows）：解压缩下载的文件并执行 moblok.exe。 （仅限 Linux - DEB）：解压并安装下载的 DEB 包。 然后，从 Ubuntu 的仪表板执行 Moblok'。 享受！。 从代码构建 Moblok'（在 Ubuntu 14.04 中测试） 依赖关系 构建工具： 。 库（开发和运行时版本）： 下载和构建 安装依赖项。 sudo apt-get install libsdl2-dev libsdl2-image-dev libsdl2-mixer-dev libsdl2-ttf-dev fo