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A14. Links und Referenzen - Biologie

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B. Subtilis: 271

Die Ursprünge des Lebens auf der Erde, Leslie Orgel

Orgel: Scientific Am Artikel

Interview mit Stanley Miller

Venter synthetisiert ganzes Bakteriengenom |

Die Ursprünge des Lebens erforschen

Ted Talk: Protozellen

Verweise

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Mitwirkende

  • Prof. Henry Jakubowski (College of St. Benedikt/St. John's University)

Virion-Membranprotein A14

<p>Der Annotations-Score bietet ein heuristisches Maß für den Annotationsinhalt eines UniProtKB-Eintrags oder -Proteoms. Dieser Wert <strong>kann</strong> nicht als Maß für die Genauigkeit der Anmerkung verwendet werden, da wir nicht die 'richtige Anmerkung' für ein bestimmtes Protein definieren können.<p><a href='/help/annotation_score' target='_top'> Mehr. </a></p> - Protein abgeleitet aus Homologie i <p>Dies zeigt die Art des Beweises an, der die Existenz des Proteins unterstützt. Beachten Sie, dass der Nachweis der 'Proteinexistenz' keine Informationen über die Genauigkeit oder Korrektheit der angezeigten Sequenz(en) liefert.<p><a href='/help/protein_existence' target='_top'>Mehr. </a></p>

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<p>Dieser Abschnitt bietet nützliche Informationen über das Protein, hauptsächlich biologisches Wissen.<p><a href='/help/function_section' target='_top'>Mehr. </a></p> Funktion i

Hüllprotein, das ein Hauptbestandteil der Membran des reifen Virions (MV) ist. Wesentlich für die Membranbiogenese. Wird zusammen mit A17 benötigt, um echte Halbmonde zu bilden, die zur unreifen Virion (IV)-Membran fortschreiten können. A14 und A17 bilden ein Gitter, das durch Disulfidbrücken stabilisiert ist und als Anker innerhalb der Virusmembran dient, an dem mehrere andere Proteine, die für die Virionstruktur und die Morphogenese wichtig sind, anlagern.

<p>Manuell kuratierte Informationen, für die experimentelle Beweise veröffentlicht wurden.</p> <p><a href="/manual/evidences#ECO:0000269">Mehr. </a></p> Manuelle Behauptung basierend auf dem Experiment in i


<p>Dieser Abschnitt bietet nützliche Informationen über das Protein, hauptsächlich biologisches Wissen.<p><a href='/help/function_section' target='_top'>Mehr. </a></p> Funktion i

Moduliert den P53/TP53-Proteinspiegel und spielt dadurch eine Rolle bei der Regulierung des Zellüberlebens und der Apoptose. Je nach Kontext kann es die Zellproliferation oder Apoptose fördern. Spielt eine Rolle bei der Regulierung der Zellmigration, indem es die Spiegel von MMP2 moduliert, einer Matrixprotease, die unter der transkriptionellen Kontrolle von P53/TP53 steht. Bindet kein Calcium.

<p>Manuell kuratierte Informationen, für die experimentelle Beweise veröffentlicht wurden.</p> <p><a href="/manual/evidences#ECO:0000269">Mehr. </a></p> Manuelle Behauptung basierend auf dem Experiment in i


Einführung

Die wissenschaftliche Methode ist kein statischer Prozess oder eine Reihe von Techniken, sondern eine sich entwickelnde Konstellation von Praktiken, um Hypothesen zu formulieren, Beobachtungen zu machen, Daten über überprüfbare Vorhersagen zu sammeln und allgemeine Theorien zu entwickeln. Zu diesen Praktiken gehören die zufällige Zuordnung zu Behandlungsbedingungen, statistische Techniken zur Kontrolle von Störeinflüssen, Praxisstandards für statistische Schlussfolgerungen (z. P < 0,05) und transparente Berichterstattung über Methoden und Ergebnisse. Der wissenschaftliche Fortschritt ist sowohl durch die Schaffung von Wissen als auch durch die Verbesserung der Methodik gekennzeichnet. Eine solche Verbesserung, die an Popularität gewinnt, ist die Vorregistrierung [1,2], die besonders schnell in Sozial- und Verhaltenswissenschaften wie der Psychologie eingesetzt wird [3].

Die Hauptmerkmale der Vorregistrierung sind (1) a priori Spezifikation des Forschungsdesigns und des Analyseplans, (2) die Veröffentlichung des Plans in auffindbaren Repositorien vor der Beobachtung der Ergebnisse der Studie und (3) die Berichterstattung über alle geplanten Analysen. Die Vorregistrierung ist daher vergleichbar mit der prospektiven Registrierung klinischer Studien [1,4,5], allerdings mit einem zusätzlichen Fokus auf der Registrierung geplanter Analysen. Die Spezifikation des Designs und des Analyseplans vor der Beobachtung der Ergebnisse verhindert, dass die Ergebnisse Design- und Analyseentscheidungen beeinflussen [6–9]. Ohne Vorregistrierung tritt dieses Problem aufgrund gewöhnlicher Bestätigungs-, Rückblick- und Ergebnisverzerrungen auf, die das menschliche Denken beeinflussen [10,11]. Das Melden aller geplanten Analysen ermöglicht genaue statistische Schlussfolgerungen, wie z. B. die Vermeidung der Inflation von falsch positiven Ergebnissen bei Nullhypothesen-Signifikanztests basierend auf der selektiven Meldung mehrerer alternativer Analyseergebnisse. Und die Veröffentlichung der Vorregistrierung und der Ergebnisse in unabhängigen, auffindbaren Repositorien gewährleistet die Auffindbarkeit aller zu einem Thema durchgeführten Forschungen und nicht nur der Forschung, die letztendlich in einer Zeitschrift veröffentlicht wurde. Dies reduziert die schädlichen Auswirkungen des Publikationsbias auf die Glaubwürdigkeit der Evidenzbasis in der verfügbaren Literatur [1].

Die Vorregistrierung klärt die Unterscheidung zwischen geplanten und ungeplanten Analysen, die oft bestätigender oder hypothesenprüfender Forschung und explorativer oder hypothesengenerierender Forschung entsprechen. Es ist klar, dass die Unterscheidung dieser beiden Forschungsmodi von entscheidender Bedeutung ist, um die Gültigkeit statistischer Inferenzen in der konfirmatorischen Analyse zu erhalten und um zu vermeiden, dass die Erstellung einer Hypothese in der explorativen Analyse mit dem Testen einer Hypothese in der konfirmatorischen Analyse verwechselt wird [1,2]. Ungeplante, explorative Analysen werden oft interaktiv durch das Beobachtete in den Daten beeinflusst. Solche datenbedingten Analysen erhöhen die Wahrscheinlichkeit falscher Schlussfolgerungen und übertreiben die Effektstärken. Werden sie nicht als ungeplant oder explorativ identifiziert, kann dies die Glaubwürdigkeit der Befunde mindern [12–16]. Beachten Sie, dass „ungeplant“ und „explorativ“ nicht überflüssig sind. Man kann explorative Analysen planen und vorab registrieren, um das Vertrauen in statistische Inferenzen zu wahren, wenn es wenig Grundlage für die Artikulation a-priori-Hypothesen gibt.

Selbst wenn Forscher Hypothesen oder Analysepläne haben, können sie diese möglicherweise nicht klar oder vollständig genug spezifizieren, um die Möglichkeit auszuschließen, datenbedingte Entscheidungen zu treffen, die die Glaubwürdigkeit der Analyse beeinträchtigen würden. Zum Beispiel könnte ein Forscher vergessen, Regeln zum Ausschließen von Beobachtungen festzulegen, und erst nach der Beobachtung der Daten erkennen, dass eine Wahl getroffen werden muss. Dadurch entstehen „Forscher-Freiheitsgrade“ ([17, 18] siehe Kasten 1). Wenn datenbedingte Entscheidungen einen wesentlichen Einfluss auf die Ergebnisse haben, ist es schwer zu sagen, ob der Forscher bei diesen Entscheidungen absichtlich oder unabsichtlich von den beobachteten Ergebnissen beeinflusst wurde, wodurch das Vertrauen in die Ergebnisse verringert wird. Vorregistrierungen müssen „spezifisch“, „präzise“ und „erschöpfend“ sein [18]. Spezifisch“ bedeutet, dass die Vorregistrierung in ihrer Beschreibung aller Phasen des Forschungsprozesses vom Design der Studie bis hin zu den Berichten im Manuskript detailliert ist. „Präzise“ bedeutet, dass jeder Aspekt des Forschungsplans nur für eine Interpretation offen ist. „Erschöpfend“ bedeutet, dass jeder Aspekt des vorregistrierten Forschungsplans die Möglichkeit von Abweichungen vom vorregistrierten Forschungsplan ausdrücklich ausschließt. Beispielsweise lässt eine Beschreibung wie „wir werden die Rosenberg-Selbstwertskala (RSES) verwenden“ viel Spielraum für die Entscheidung, eine Teilmenge von Items auszuwählen oder nicht und den zusammengesetzten Score so zu konstruieren, dass die günstigsten Effekte erzielt werden. Eine spezifische, präzise und erschöpfende Beschreibung würde das Protokoll zur Verwaltung der Items, die Bewertung der Items und das Verfahren zum Konstruieren der zusammengesetzten Bewertung aus den Items beinhalten. Dazu gehört auch, festzulegen, wie mit abweichenden Einzelposten, falschen Werten und fehlenden Werten umgegangen wird, und explizit klarzustellen, dass keine anderen Verfahren zur Messung der abhängigen Variablen verwendet werden.

Kasten 1. Freiheitsgrade von Forschern

Datenanalysen beinhalten viele (oft willkürliche) Entscheidungen, die während der Datenanalyse getroffen werden müssen [30]. Forscher könnten diese Wahlmöglichkeiten opportunistisch nutzen, wenn sie mit einem (unerwünschten) nicht signifikanten Ergebnis konfrontiert werden [14,18,31–33]. Diese Verwendung kann zwar zu statistisch signifikanten Ergebnissen führen, aber möglicherweise zu überschätzten Effektstärken und überhöhten Raten von falsch positiven Ergebnissen. Die opportunistische Nutzung der sogenannten „Forscher-Freiheitsgrade“ [18,33] wird oft als „P-Hacking“ bezeichnet. Diese Praxis stellt ein großes Problem dar, da ihr Auftreten als hoch eingeschätzt wird [17,34–39].

Der potenzielle Wert der Vorregistrierung ist seit langem bekannt [12] und hat sich bei klinischen Studien [4] mit uneinheitlicher Betonung der Registrierung vor der Studie und Vorspezifikation von Analyseplänen durchgesetzt [19]. Die Praxis gewinnt nun auch in anderen Bereichen an Popularität, insbesondere in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften wie der Psychologie [3,20]. So hat sich beispielsweise die Zahl der Vorregistrierungen bei OSF jährlich mit 38 im Jahr 2012 auf 36.675 bis Ende 2019 etwa verdoppelt (http://osf.io/registries). Begleitend zur Verfügbarkeit von Infrastruktur zur Unterstützung der Vorregistrierung ist eine Vielzahl von Formaten dessen, was in einer Vorregistrierung spezifiziert werden sollte [21–23]. Diese Formate reichen von solchen, die kaum Anleitungen bieten, bis hin zu anderen mit Anleitungen, die einen hohen Detaillierungsgrad zu vielen Aspekten der Studie bieten. Zu Beginn der aktuellen Studie gab es bei OSF 3 primäre Vorregistrierungsformate: „Open-ended Registrations“, „Standard Pre-Data Collection Registrations“ und „Prereg Challenge Registrations“.

„Offene Registrierungen“ sind das unstrukturierteste Format, in dem Forscher nur aufgefordert werden, „eine narrative Zusammenfassung ihres Projekts zu liefern“. „Standard-Registrierungen vor der Datenerhebung“ sind ähnlich und fordern Forscher auf, anzugeben, ob sie die Daten bereits gesammelt oder angesehen haben, bevor sie die Vorregistrierung erstellen. „Prereg Challenge Registrations“ (jetzt „OSF Preregistrations“ genannt, http://osf.io/prereg/) sind das am besten strukturierte Format mit 26 Fragen und Anweisungen, um die Beantwortung der Fragen ausführlich zu beschreiben. Die Fragen beziehen sich auf allgemeine Informationen zur Studie (Titel, Autoren, Forschungsfragen und Hypothesen), den Stichprobenplan (ob vorhandene Daten verwendet werden, Erläuterung vorhandener Daten, Datenerhebungsverfahren, Stichprobengröße, Begründung der Stichprobengröße und Abbruchregel) ), die Variablen (manipulierte Variablen, Messvariablen und Indizes), den Designplan (Studientyp, Verblindung, Studiendesign und Randomisierung), den Analyseplan (statistische Modelle, Transformationen, Folgeanalysen, Inferenzkriterien, Datenausschluss , fehlende Daten und (optional) explorative Analysen) und die verwendeten Skripte (optional). Dieses Format wurde für die „Preregistration Challenge“ (bzw. „Prereg Challenge“) entwickelt und genutzt, einem Wettbewerb des Center for Open Science (COS) von 2015 bis 2018 zur Förderung von Erfahrungen und Bildung mit der Vorregistrierung. Um sich für einen der 1.000 Preise in Höhe von 1.000 US-Dollar zu qualifizieren, mussten die Teilnehmer ein vollständig ausgefülltes „Prereg Challenge Registration“-Formular zur Überprüfung durch die COS einreichen. Die Einreichungen wurden auf Vollständigkeit der Beantwortung der Fragen und nicht auf Inhalt oder Qualität der die Forschung. Die Preise wurden vergeben, nachdem die Autoren ihre abgeschlossenen Studien in einer der teilnehmenden Zeitschriften veröffentlicht hatten.

OSF hat jetzt Vorlagen für andere Vorregistrierungsformate, darunter das Replikationsrezept [24], die Vorregistrierung in der Sozialpsychologie [23], das Registered Report Protocol [25,26] und das AsPredicted-Format (nach dem 8-Fragen-Formular, das beim AsPredicted bereitgestellt wird. org-Website) und viele andere werden von Forschergemeinschaften für bestimmte Themenbereiche und Methoden wie Neuroimaging und qualitative Forschung entwickelt [27–29]. Vormerkungsformate unterscheiden sich stark darin, inwieweit sie den Autor an die Hand nehmen, um eine hinreichend konkrete, genaue und erschöpfende Vormerkung schriftlich zu schreiben. Angesichts des rasch wachsenden Interesses an Vorregistrierungen über die Disziplinen hinweg ist es wichtig zu bewerten, inwieweit Vorregistrierungen die opportunistische Nutzung der Freiheitsgrade von Forschern einschränken. Wir gehen davon aus, dass strukturiertere Formate, die Forschern Orientierung und Unterstützung bieten, die Freiheitsgrade effektiver reduzieren werden als unstrukturierte Formate.

In dieser Studie haben wir untersucht, ob Vorregistrierungen in einem „strukturierteren“ Format (Prereg Challenge Registrations) die opportunistische Nutzung der Freiheitsgrade von Forschern stärker einschränken als Vorregistrierungen in einem „unstrukturierten“ Format (Standard Pre-Data Collection), das die Flexibilität maximiert für der Forscher, die Vorregistrierungsinhalte zu definieren, die für seine Forschung am besten geeignet sind. Darüber hinaus haben wir untersucht, welche Freiheitsgrade von Forschern durch die Vorregistrierungen stärker eingeschränkt werden als andere. Wir haben die unbefristeten Registrierungen nicht untersucht, da wir nur Registrierungen einbeziehen wollten, bei denen die Forscher ausdrücklich angegeben haben, dass sie die Daten vor der Erstellung der Vorregistrierung nicht erhoben oder eingesehen haben. Wir haben auch die Manager der Vorregistrierungsplattform aspredicted.org gebeten, zusammenzuarbeiten und ihre Vorregistrierungen in unsere Studie aufzunehmen, aber sie gaben an, dass die öffentlichen Vorregistrierungen erst im Dezember 2016 freigegeben würden. Da dies nach unserer Datenerhebungsfrist erfolgen würde, haben wir uns entschieden, dies nicht zu tun bewerten ihre Vorregistrierungen in unserer Studie.

Wir evaluierten, inwieweit Vorregistrierungsformate die opportunistische Nutzung von 29 Freiheitsgraden von Forschern einschränkten [18] und lieferten zusammen einen Transparenz-Score für Vorregistrierungen. Insbesondere haben wir Zufallsstichproben von OSF-„Standard-Pre-Data-Collection-Registrierungen“, im Folgenden „Unstrukturiert“ und „Prereg-Challenge-Registrierungen“, im Folgenden „Strukturiert“, ausgewertet, um (1) unsere vorregistrierte Bestätigungshypothese zu testen, dass Registrierungen in einem strukturierten Format würde im Durchschnitt höhere Transparenzwerte erhalten als Registrierungen, die in einem unstrukturierten Format abgeschlossen wurden, (2) um Unterschiede nach Format bei jedem der 29 Freiheitsgrade von Forschern zu bewerten und (3) diese Ergebnisse zu verwenden, um Vorregistrierungsrichtlinien zu erstellen, die die Grade von Forschern einschränken Freiheit so effektiv wie möglich. Beachten Sie, dass diese Transparency Scores in der Vorregistrierung als „Restriction Scores“ bezeichnet wurden, da es sich um Beschreibungen handelt, die die Freiheitsgrade der Forscher einschränken. Da diese Beschreibungen jedoch Transparenz über den Forschungsprozess beinhalten, verwenden wir „Transparency Scores“. Wir danken einem Gutachter für diesen Vorschlag.

Die vollständige Voranmeldung unserer Studie finden Sie unter https://osf.io/k94ve/. Alle Abweichungen von der Vorregistrierung werden am Ende des Abschnitts Methoden dargestellt. Um unsere beabsichtigte Best Practice für die 29 Freiheitsgrade der Forscher nachzuahmen, haben wir unsere eigene Vorregistrierung gemäß diesen Standards geschrieben und überarbeitet, bis sie von einem der Mitglieder des Coding-Teams (EC), das nicht an der Erstellung beteiligt war, die volle Punktzahl erhielt des Bewertungsprotokolls.


Zu diesen Diskussionen gehören Amundson (2005), Amundson und Lauder (1994), Brandon (1999), Brigandt (2002, 2003), Griffiths (1994, 1996, 2006), Matthen (1998, 2000) und Sober (1988).

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Methoden

Pflanzenmaterialien

Zwei Pitaya-Sorten, d. h. ‘Guanhuahong’ (rote Schale mit rotem Fruchtfleisch, H. monacanthus) und „Guanhuabai“ (rote Schale mit weißem Fruchtfleisch, H. undatus) und Nicotiana Benthamiana als Pflanzenmaterial verwendet wurden. ‘Guanhuahong’ und ‘Guanhuabai’ Pitayas, beglaubigt von Professor Guibing Hu und Yonghua Qin (College of Horticulture, South China Agricultural University), wurden aus 860 Setzlingen von ‘Hongshuijing’ ausgewählt (H. monacanthus) [63,64,65]. Nicotiana Benthamiana wurde in einem Gewächshaus mit einer Bedingung von 16 h/8 h Tag/Nacht bei 25 °C gezüchtet und für Interaktionen zwischen miRNAs und ihren Zielgenassays in vivo verwendet. Die South China Agricultural University stellte alle in dieser Studie verwendeten Pflanzenmaterialien zur Verfügung, und für die Entnahme dieser Proben zu Forschungszwecken war gemäß institutioneller, nationaler und internationaler Richtlinien keine spezielle Genehmigung erforderlich. Früchte von 'Guanhuahong' und 'Guanhuabai' Pitayas aus demselben Obstgarten des Dalingshan Forest Parks wurden am 13., 16., 19., 23., 25., 27. und 29. DAF in Schalen und Fruchtfleisch getrennt (Abbildung S7 ) für Expressionsanalysen wichtiger miRNAs und ihrer Targets. Fruchtfleisch aus 'Guanhuahong' Pitaya auf dem 19. DAF (weißes Fruchtfleischstadium, Hp19d, Hp19d_1 und Hp19d_2), 25. DAF (Zellstofffärbungsstadien, Hp25d, Hp25d_1 und Hp25d_2) und 29. DAF (reifes Stadium, Hp29d, Hp29d_1 .) , und Hp29d_2) wurden für RNA-Seq und sRNAome verwendet. Alle Proben wurden sofort in flüssigem Stickstoff eingefroren und bis zur Verwendung bei −80 °C gelagert.

SRNAom und RNA-Seq

Die Gesamt-RNA wurde mit den TruSeq Small RNA Sample Prep Kits (Illumina, San Diego, USA) gemäß den Anweisungen des Herstellers extrahiert. RNA-Seq- und sRNAome-Bibliotheken wurden gemäß den Verfahren von Han et al. (2016) und Liu et al. (2016) bzw. [20, 66]. Sechs kleine RNA-Bibliotheken (Hp19d_1, Hp19d_2, Hp25d_1, Hp25d_2, Hp29d_1 und Hp29d_2) aus zwei biologischen Replikaten und drei RNA-Seq-Bibliotheken (Hp19d, Hp25d und Hp29d) wurden erstellt (https://dataview.ncbi.nlm.nih.gov .) /object/PRJNA588519?rezensent=ko91rr55muepqo1d25plnp0kv4). Alle HTS wurden von LC-BIO (Hangzhou, China) durchgeführt.

Bioinformatische Analysen

Saubere sRNA-Sequenzen wurden aus sRNAome-Rohdaten (Roh-Reads) durch Entfernen von Adaptern, minderwertigen Tags und Verunreinigungen erhalten. Saubere sRNA-Sequenzen wurden mit der Rfam-Datenbank (http://rfam.sanger.ac.uk/) nach Entfernung von rRNA, tRNA, snRNA und snoRNA verglichen. Um bekannte miRNAs zu screenen, wurden die sauberen Daten auf die Referenzsequenz in miRBase21.0 von Bowtie [67] abgebildet. Der miRNA-Vorläufer wurde der RNAfold-Software (http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAfold.cgi) zur Identifizierung neuer miRNA vorgelegt [44].

Die Analyse der Transkriptom-Rohdaten war identisch mit der der sRNAome-Rohdaten. Saubere Transkriptomdaten wurden mit Trinity (http://trinityrnaseq.github.io/) zu nicht-redundanten Unigenen zusammengesetzt. Unigenes wurden vorläufig basierend auf den besten Treffern gegen bekannte Sequenzen in der Datenbank identifiziert.

Vorhersage und funktionelle Annotation des Zielgens

Zielgene von differentiell exprimierten miRNAs wurden von der Target Finder-Software vorhergesagt. GO, KOG und KEGG wurden verwendet, um die Funktionen von Zielgenen zu analysieren. E-Wert ≤10 − 5 wurde als signifikante Anreicherung gewertet.

Sequenz-Alignment-Analysen

Mehrere Sequenzen wurden unter Verwendung der DNAMAN-Software (Version 8) ausgerichtet. Die miRNA-Zielstellen wurden mithilfe von Sequenzvergleichen und manuellen Analysen identifiziert.

Analysen von miRNAs und Zielgenen durch RT-qPCR

Stem-loop RT-qPCR wurde verwendet, um die Expression von miRNAs zu bestätigen, da es sich um eine hochsensitive Methode zum Nachweis von miRNAs handelt [68]. cDNAs wurden aus 1,0 μg Gesamt-RNA-Proben unter Verwendung der MMLV-Reverse-Transkriptase (Invitrogen) mit miRNA-spezifischen Stamm-Loop- bzw. Oligo(dT)-Primern hergestellt. Die spezifischen Primer und PCR-Reaktionen wurden gemäß unserer vorherigen Methode durchgeführt [20]. Die RT-qPCR wurde im ABI 7500 Real-Time PCR System (Applied Biosystems, CA, USA) unter Verwendung des SYBR qPCR Mix (Vazyme) durchgeführt. Zwanzig Mikroliter Reaktionsmischung enthielten 2,0 µl verdünnte cDNAs (

15 ng/μl), 10,0 μl 2 × SYBR qPCR Mix (Vazyme), 0,5 μl jedes Primers (10 μM) und 7,0 μl ddH2O. Alle Experimente wurden dreifach durchgeführt. U6 und handelnd Gen wurden als Referenzgene verwendet [69, 70]. Die Sequenzen von miRNAs und Zielgenen wurden in den Tabellen S2 bzw. S10 gezeigt. Alle für RT-qPCR-Analysen verwendeten Primer sind in den Tabellen S4, S5 und S6 aufgeführt. Die Expressionsniveaus von miRNAs und Zielgenen wurden durch 2 - △ △ C . berechnet T Methode [71].

5′RACE-Analysen

Um die miRNA-vermittelten Spaltungsereignisse zu verifizieren, wurde RNA-Ligase-vermitteltes 5′RACE (RLM-RACE) mit dem SMARTer® RACE 5′/3′Kit User Manual (012615) (TaKaRa, Dalian, China) gemäß den Herstellerangaben durchgeführt Handbuch. 1,0 µg Gesamt-RNA aus den Pulpen der 29. DAF ‚Guanhuahong‘ und ‚Guanhuabai‘ Pitayas wurden jeweils mit 5′RNA Adaptern ligiert. Die ligierte mRNA wurde durch Oligo (dT)-Primer revers transkribiert. 5'-Endprodukte wurden unter Verwendung von 5'-Adapterprimern und 3'-genspezifischen Primern erhalten. PCR products were inserted into pMD18-T vector (TaKaRa). Specific primers used for nested PCR were shown in Table S7.

Transient expression analysis

A transient expression system was used to confirm the interaction between miRNAs and their target genes in vivo. Construction of expression vectors were constructed following the procedure of Liu et al. [69]. Over-expression vectors of miRNAs related to the betalain biosynthesis and a control miRNA were constructed respectively. Co-expression of miRNAs and their targets in N. benthamiana leaves using Agrobacterium tumefaciens GV3101 infiltration. Transient expression in N. benthamiana was performed as described by Sparkes et al. (2006) [72]. Three days after infiltration, leaves were observed with a laser scanning confocal microscope (Zeiss LSM800) according to the following parameters: laser wavelength of 488 nm (laser intensity of 0.2%), master gain values ranging from 550 to 700 V, ESID gain value of 3 and digital gain value of 1.0. The transient expression assays were repeated at least three times.


External References

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Samsung Exynos With AMD RDNA SoC Smashes A14 Bionic in Leaked GPU Benchmark

During the Exynos 2100 launch, Samsung revealed that the company was on track to deliver a Radeon equipped Exynos SoC relatively soon. However, it appears the timeline for this product has been accelerated there are leaked reports of a new unnamed Exynos SoC with Radeon graphics smashing Apple's A14 bionic in leaked benchmark results.

Of course, take all these results with a grain of salt, as you would with any leak. The fact that there aren't even photos of the leak could cast further doubt. Plus, these are GPU-only related tasks, we know nothing about the CPU performance of this SoC.

All we know about this mysterious Exynos chip is that it features an RDNA powered Radeon GPU, custom-built from AMD for Samsung. In the leaked benchmark results, this Samsung SoC was compared to Apple's current flagship the iPhone 12 Pro that packs Apple's A14 Bionic, one of the fastest SoC's in a phone on sale today.

Benchmark:Unnamed Radeon Exynos SoCApple Bionic A14 (iPhone 12 Pro)
Manhattan 3.1181.8 FPS146.4 FPS
Aztek Normal138.25 FPS79.8 FPS
Aztek High School58 FPS30.5 FPS

In the several benchmark applications used above, the RDNA-powered Radeon GPU was anywhere between 25-100% faster than the competing A14 Bionic. If these results are in any way true, it is quite an impressive feat from Samsung and AMD.

It would be an amazing achievement for Samsung if they can beat both Qualcomm and Apple's integrated GPUs in the near future, even if it's just in gaming performance. Samsung has been woefully behind in graphics power for years compared to its rivals To all of a sudden become the champion of ARM integrated graphics in phones would mean a lot for Samsung and the adoption of its Exynos chips.

However I want AMD RDNA soc with a snapdragon not an Exynos chip!

Here's to hoping Samsung comes out with a solid RDNA-powered tablet for productivity and mobile gaming.

Kind of wish Sony also got in on Mobile RDNA bringing back the PSP/PSV in a new, Switch-like form, or using it to power up their own smartphones, (or both).

It should be compared with Adreno 650. We all know a14 bionic is not particularly strong on the gpu front. This is why Apple avoids benchmarks and mentioning shaders etc., supposedly because of simplicity. It was quite vocal , however, when it truly made a smashing product with m1. It does not matter anyway, because both the CPU and GPU of the snapdragon and bionic are already overpowered for +95 percent of the tasks on a smartphone.

We need the horsepower, where it can be useful and not necessarily to make pretty pictures or do computing in the confined few inches of a phone. This requires at the very least the luxury of a chair, of a big screen, a decent keyboard. Alternatively if people on the mobile businesses were not so close minded, a universal connectivity and software compatibility would not let their grey matter and computing go to waste, allowing the users to handle their phones as a pc. This in the near future may also be realized by robots. But phones are a very bad platform for broad computing uses, and hinder progress.

I'm going to be selfish here and say that I hope Intel doesn't "become" competitive again because that means my AMD stock will keep gaining in value.


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