Rna Identification(RNA 식별)란 무엇입니까?
Rna Identification RNA 식별 - Using this platform, we performed one-step, amplification-free miRNA detection with simple device operation and achieved miRNA identification at a low concentration. [1] A natural extension of miRNA identification is to the process of functionally annotating known or predicted gene targets of those miRNAs and, by inference, revealing their potential influences on diverse biological pathways and functions. [2] Here, using Find_circ software, we developed a new pipeline that obviously improves the efficiency of plant circRNA identification. [3] Here, we describe strategies to study the function of plant circRNAs including artificial microRNA-mediated circRNA knockdown, gain-of-function study, full-length circRNA identification, and circRNA-protein interaction. [4] Despite the existence of many computation tools for lncRNA identification, to our knowledge, there is no systematic evaluation of these tools on common datasets and no consensus regarding their performance and the importance of the features used. [5] This is the most comprehensive study of miRNA identification in Bhut jolokia and Kon jolokia which would contribute in strengthening the study of miRNA mediated gene regulation involved in growth and development in Capsicum species. [6] This study presents a multilayer perceptron (MLP) based classifier implemented using 180 features under sequential, structural, and thermodynamic feature categories for plant pre-miRNA identification. [7] Extensive evaluations on four previous datasets and six new datasets constructed in different species show that DeepCPP outperforms other state-of-the-art methods, especially on sORF type data, which overcomes the bottleneck of sORF mRNA identification by improving more than 4. [8] Following miRNA identification, we determined plasma levels of miRNA-17-5p, miRNA-30c-5p, miRNA-24-3p, miRNA-33a-5p, miRNA-33b-5p, miRNA-29a-3p, miRNA-29b-3p, miRNA-454-3p, miRNA-590-3p and miRNA-27a-3p in 20 HC patients before and after 1 month of 20 mg/day atorvastatin treatment, evaluating the same miRNA set in a group of 20 healthy subjects, and employing qRT-PCR to determine differential miRNAs expression. [9] The emerging number of RNA identifications expanded new areas of study to determine their applicability and functional analysis. [10] In this review, we will discuss the current scenario and pitfalls of ML-based tools for plant miRNA identification and provide some insights into the important features, the need for deep learning models and direction in which studies are needed. [11] Here we describe the state of the art in computational methods to perform promoter recognition, sRNA identification, and sRNA target prediction. [12] We used a machine learning approach to improve the pipeline of lncRNA identification and functional annotation based on previous studies and identified 37,009 lncRNAs in moso bamboo. [13] In this study, we performed in silico miRNA identification from the genomic sequences of 54 lineages of Brachypodium distachyon, aiming to explore varying miRNA contents and their functional interactions. [14] As computational miRNA identification and annotation processes are mostly error-prone processes, homology-based predictions increase prediction accuracy. [15] Therefore, ceRNA identification is an important and necessary step to deepen our understanding of the regulation mechanisms of various biological processes. [16] The cleavage of the active site would trigger the release of target miRNA and circular fluorescence signal amplification, which enabled accurate diagnosis on miRNA identifications of different cell lines with high sensitivity. [17] Summary Here, we describe a protocol for tRNA identification in the 60S ribosome-nascent peptide complex co-purified with Nuclear Export Mediator Factor (NEMF), a responsible factor for C-terminal alanine and threonine tailing of the nascent peptide. [18] Currently, a large fraction of plant lncRNA studies center at lncRNA identification and functional analysis. [19] These shifts lead to disparities in eRNA identification. [20] The microRNA identification and characterization led to unraveling the finer intricacies of the network. [21] It demonstrated high accuracy, balanced sensitivity and specificity for the miRNA datasets, thus representing an ideal tool for miRNA identification from transcriptome sequencing data. [22] We demonstrated that SPAAC-NAD sequencing (SPAAC-NAD-seq), when combined with immunodepletion of m7G-RNAs, enables NAD-RNA identification with accuracy and sensitivity, leading to the discovery of new NAD-RNA profiles in Arabidopsis. [23] The study carried out the comprehensive analysis of lncRNA identification in EBOLA, LPS and RESTV infected MDMs. [24] Here, we provide a series of protocols for circRNA identification including circular forms, composition features and location even in plant tissues which are rich in polysaccharides and polyphenols and difficult to extract RNAs. [25] In conclusion, we designed a deep learning network architecture suitable for gene sequence learning with sparse features and implemented to the circRNA identification, and the network has a strong representation capability with its indication of some key loci. [26] Here, we discuss the mechanisms of lncRNA synthesis, localization, and functions in transcriptional, post-transcriptional, and other forms of gene regulation, methods of lncRNA identification, and their potential therapeutic applications in neuro oncological disorders as explained by molecular mechanisms in other malignant disorders. [27] Results A total of 230,736 reads of insert (ROI) sequences and 114,215 full-Length non-chimeric reads (FLNC) were obtained for further ORFs and transcription factors prediction, SSR analysis and lncRNA identification. [28] Currently, circRNA-associated bioinformatics tools can support projects including circRNA annotation, circRNA identification and network analysis of competing endogenous RNA (ceRNA). [29] This review summarizes the recent progress on SARS-CoV-2 sgRNA identification, characterization, and application as a viral replication marker. [30] Here, we summarize the main methodologies developed in this context, including circulating tumor cell detection and isolation, cell tumor DNA sequencing, coding and non-coding RNA detection, and exosomal miRNA identification. [31] Current computational methods for circRNA identification from RNA-seq experiments are characterized by low discovery rates and performance dependent on the analysed data set. [32] In conclusion, we designed a deep learning network architecture suitable for gene sequence learning with sparse features and implemented to the circRNA identification, and the network has a strong representation capability with its indication of some key loci. [33] However, for ncRNA identification and analysis, statistical learning methods require hidden numerical features from the data. [34] Initially, researchers were mainly focused on miRNA identification, appropriate to specific or multiple environmental condition, expression profiling and recognize their roles in stress tolerance. [35] An insightful approach has been taken in this review to describe sRNA identification and its regulations in mycobacterial species especially in Mycobacterium tuberculosis. [36] In this protocol, we describe a multistep computational pipeline for lincRNA identification using RNA-sequencing data. [37] METHODS We applied MS2-TRAP (tagged RNA affinity purification) methodology to enrich miRNAs that target the 3' untranslated region (3'UTR) of RAP1 mRNA in two mammalian cell lines followed by miRNA identification by microarray of total RNA samples enriched for miRNAs. [38] However, there is little overlap in the sRNAs identified among these studies, which indicates that the approaches used for sRNA identification were not sufficiently sensitive and robust and that there are likely many more undiscovered sRNAs encoded in the S. [39] Part I concerns standard RNA-seq data processing and analysis; part II describes lncRNA identification; part III describes several approaches aimed at shedding lights on lncRNA function. [40] Here, we propose a computational model (LncDisAP) for potential disease-related lncRNA identification based on multiple biological datasets. [41] 16S rRNA identification was performed. [42] We optimized the key steps in the screening protocol, including vector construction, sgRNA assessment, pooled transformation, sgRNA identification and gene editing verification. [43] Methods In this study, after bioinformatics analysis and lncRNA identification, the expression of two lncRNAs including NONHSAT139215 and NONHSAT139219 was investigated among the blood samples of severe hemophilia A and healthy (non-hemophilia) subjects using the relative qRT-PCR technique. [44] As one of the core components in the text mining pipeline of the database miRTarBase, the proposed method combined the advantages of previous works relying on pattern, dictionary and supervised learning and provided an integrated solution for the problem of miRNA identification. [45] Lastly, we summarized the currently available platforms and tools that can be used for ncRNA identification and functional exploration in human diseases. [46] Their conserved nature in various organisms provide a good source of miRNA identification and characterization using comparative genomic approaches through the bio-computational tools. [47] Bioinformatics tools for transcriptome assembly, lncRNA identification, and functional interpretations are included. [48] MicroRNA (miRNA) studies deliver numerous types of information including miRNA identification, sequence of miRNAs, target prediction, roles in diseases, and interactions in signaling pathways. [49] According to our results, exosomal miRNA identification in HCC patients seem to be more accurate than plasma free miRNAs and it seems reasonable to modify biomarker panel for HCC risk according to the case background it is intended to work for. [50]이 플랫폼을 사용하여 간단한 장치 조작으로 1단계 증폭 없는 miRNA 검출을 수행하고 저농도에서 miRNA 식별을 달성했습니다. [1] miRNA 식별의 자연스러운 확장은 miRNA의 알려진 또는 예측된 유전자 표적에 기능적으로 주석을 달고 추론을 통해 다양한 생물학적 경로 및 기능에 대한 잠재적인 영향을 나타내는 과정입니다. [2] 여기에서 Find_circ 소프트웨어를 사용하여 식물 circRNA 식별의 효율성을 분명히 향상시키는 새로운 파이프라인을 개발했습니다. [3] 여기에서 우리는 인공 microRNA 매개 circRNA 녹다운, 기능 획득 연구, 전체 길이 circRNA 식별 및 circRNA-단백질 상호 작용을 포함한 식물 circRNA의 기능을 연구하는 전략을 설명합니다. [4] lncRNA 식별을 위한 많은 계산 도구가 있음에도 불구하고 우리가 아는 한 공통 데이터 세트에 대한 이러한 도구에 대한 체계적인 평가가 없으며 성능 및 사용된 기능의 중요성에 대한 합의가 없습니다. [5] 이것은 Bhut jolokia 및 Kon jolokia의 miRNA 식별에 대한 가장 포괄적인 연구이며, 이는 고추 종의 성장 및 발달에 관련된 miRNA 매개 유전자 조절 연구를 강화하는 데 기여할 것입니다. [6] 이 연구는 식물 pre-miRNA 식별을 위해 순차적, 구조적 및 열역학적 특징 범주에서 180개의 특징을 사용하여 구현된 다층 퍼셉트론(MLP) 기반 분류기를 제시합니다. [7] 다른 종에서 구성된 4개의 이전 데이터 세트와 6개의 새로운 데이터 세트에 대한 광범위한 평가는 DeepCPP가 다른 최첨단 방법, 특히 sORF 유형 데이터에서 성능을 능가하는 것으로 나타났습니다. [8] miRNA 식별 후 miRNA-17-5p, miRNA-30c-5p, miRNA-24-3p, miRNA-33a-5p, miRNA-33b-5p, miRNA-29a-3p, miRNA-29b-3p의 혈장 수준을 측정했습니다. , miRNA-454-3p, miRNA-590-3p 및 miRNA-27a-3p, 20명의 HC 환자에서 20 mg/day 아토르바스타틴 치료 1개월 전후, 20명의 건강한 피험자 그룹에서 동일한 miRNA 세트 평가 및 사용 차등 miRNAs 발현을 결정하기 위한 qRT-PCR. [9] RNA 식별의 새로운 수는 적용 가능성 및 기능 분석을 결정하기 위해 새로운 연구 영역을 확장했습니다. [10] 이 리뷰에서 우리는 현재 시나리오에 대해 논의할 것입니다 식물 miRNA 식별을 위한 ML 기반 도구의 함정 및 몇 가지 통찰력 제공 중요한 특징, 딥러닝 모델의 필요성, 연구가 필요한 방향. [11] 여기에서 우리는 프로모터 인식, sRNA 식별 및 sRNA 표적 예측을 수행하는 전산 방법의 최신 기술을 설명합니다. [12] 우리는 이전 연구를 기반으로 lncRNA 식별 및 기능 주석 파이프라인을 개선하기 위해 기계 학습 접근 방식을 사용했으며 moso bamboo에서 37,009 lncRNA를 식별했습니다. [13] 이 연구에서 우리는 다양한 miRNA 함량과 기능적 상호 작용을 탐구하는 것을 목표로 Brachypodium distachyon의 54 계통의 게놈 서열에서 in silico miRNA 식별을 수행했습니다. [14] 전산 miRNA 식별 및 주석 프로세스는 대부분 오류가 발생하기 쉬운 프로세스이므로 상동성 기반 예측은 예측 정확도를 높입니다. [15] 따라서 ceRNA 식별은 다양한 생물학적 과정의 조절 메커니즘에 대한 이해를 심화하는 데 중요하고 필요한 단계입니다. [16] 활성 부위의 절단은 표적 miRNA의 방출과 원형 형광 신호 증폭을 촉발하여 고감도로 다양한 세포주의 miRNA 식별에 대한 정확한 진단을 가능하게 했습니다. [17] 요약 여기에서 우리는 C-말단 알라닌 및 초기 펩타이드의 트레오닌 테일링에 대한 책임 인자인 NEMF(Nuclear Export Mediator Factor)와 공동 정제된 60S 리보솜 초기 펩타이드 복합체에서 tRNA 식별을 위한 프로토콜을 설명합니다. [18] 현재 식물 lncRNA 연구의 많은 부분이 lncRNA 식별 및 기능 분석에 중점을 두고 있습니다. [19] 이러한 이동은 eRNA 식별의 불일치로 이어집니다. [20] microRNA 식별 및 특성화로 인해 네트워크의 더 세밀한 복잡성이 밝혀졌습니다. [21] miRNA 데이터 세트에 대한 높은 정확도, 균형 잡힌 감도 및 특이성을 입증하여 전사체 시퀀싱 데이터에서 miRNA 식별을 위한 이상적인 도구를 나타냅니다. [22] 우리는 SPAAC-NAD 시퀀싱(SPAAC-NAD-seq)이 m7G-RNA의 면역 고갈과 결합될 때 정확성과 감도로 NAD-RNA 식별을 가능하게 하여 Arabidopsis에서 새로운 NAD-RNA 프로파일의 발견으로 이어진다는 것을 입증했습니다. [23] 이 연구는 EBOLA, LPS 및 RESTV에 감염된 MDM에서 lncRNA 식별에 대한 포괄적인 분석을 수행했습니다. [24] 여기에서 우리는 다당류와 폴리페놀이 풍부하고 RNA를 추출하기 어려운 식물 조직에서도 원형 형태, 구성 특징 및 위치를 포함하는 circRNA 식별을 위한 일련의 프로토콜을 제공합니다. [25] 결론적으로, 우리는 희소 특징을 가진 유전자 서열 학습에 적합한 딥 러닝 네트워크 아키텍처를 설계하고 circRNA 식별에 구현했으며 네트워크는 일부 핵심 유전자좌의 표시로 강력한 표현 기능을 가지고 있습니다. [26] 여기에서 우리는 lncRNA 합성, 국소화 및 전사, 전사 후 및 기타 형태의 유전자 조절 기능의 기능, lncRNA 식별 방법, 그리고 다른 악성 종양의 분자 기전으로 설명되는 신경 종양 질환에서의 잠재적 치료 응용에 대해 논의합니다. 장애. [27] 결과 추가 ORF 및 전사 인자 예측, SSR 분석 및 lncRNA 식별을 위해 총 230,736개의 삽입(ROI) 시퀀스 읽기와 114,215개의 전장 비키메라 읽기(FLNC)를 얻었습니다. [28] 현재 circRNA 관련 생물정보학 도구는 circRNA 주석, circRNA 식별 및 경쟁 내인성 RNA(ceRNA)의 네트워크 분석을 포함한 프로젝트를 지원할 수 있습니다. [29] 이 검토는 SARS-CoV-2 sgRNA 식별, 특성화 및 바이러스 복제 마커로서의 적용에 대한 최근 진행 상황을 요약합니다. [30] 여기에서 순환 종양 세포 검출 및 분리, 세포 종양 DNA 시퀀싱, 코딩 및 비코딩 RNA 검출, 엑소좀 miRNA 식별을 포함하여 이러한 맥락에서 개발된 주요 방법론을 요약합니다. [31] RNA-seq 실험에서 circRNA 식별을 위한 현재 계산 방법은 분석된 데이터 세트에 따라 낮은 발견률과 성능이 특징입니다. [32] 결론적으로, 우리는 희소 특징을 가진 유전자 서열 학습에 적합한 딥 러닝 네트워크 아키텍처를 설계하고 circRNA 식별에 구현했으며 네트워크는 일부 핵심 유전자좌의 표시로 강력한 표현 기능을 가지고 있습니다. [33] 그러나 ncRNA 식별 및 분석을 위해서는 통계적 학습 방법이 데이터에 숨겨진 수치적 특징이 필요합니다. [34] 초기에 연구자들은 주로 특정 또는 다중 환경 조건에 적합한 miRNA 식별, 발현 프로파일링 및 스트레스 내성에서의 역할 인식에 중점을 두었습니다. [35] 이 리뷰에서는 특히 Mycobacterium tuberculosis에서 mycobacterial 종의 sRNA 식별 및 규정을 설명하기 위해 통찰력 있는 접근 방식을 취했습니다. [36] 이 프로토콜에서는 RNA 시퀀싱 데이터를 사용하여 lincRNA 식별을 위한 다단계 계산 파이프라인을 설명합니다. [37] 행동 양식 우리는 2개의 포유동물 세포주에서 RAP1 mRNA의 3' 비번역 영역(3'UTR)을 표적으로 하는 miRNA를 강화하기 위해 MS2-TRAP(태그가 붙은 RNA 친화성 정제) 방법론을 적용한 다음 miRNA가 강화된 총 RNA 샘플의 마이크로어레이에 의한 miRNA 식별을 적용했습니다. [38] 그러나 이러한 연구에서 확인된 sRNA에는 중복이 거의 없으며, 이는 sRNA 식별에 사용된 접근 방식이 충분히 민감하고 강력하지 않았으며 S. [39] 1부는 표준 RNA-seq 데이터 처리 및 분석에 관한 것입니다. 파트 II는 lncRNA 식별을 설명합니다. 3부에서는 lncRNA 기능을 밝히기 위한 몇 가지 접근 방식을 설명합니다. [40] 여기에서 우리는 여러 생물학적 데이터 세트를 기반으로 하는 잠재적인 질병 관련 lncRNA 식별을 위한 계산 모델(LncDisAP)을 제안합니다. [41] 16S rRNA 식별이 수행되었습니다. [42] 벡터 구성, sgRNA 평가, 통합 형질전환, sgRNA 식별 및 유전자 편집 검증을 포함한 스크리닝 프로토콜의 주요 단계를 최적화했습니다. [43] 방법 본 연구에서는 생물정보학 분석 및 lncRNA 동정 후, 상대 qRT-PCR 기법을 사용하여 중증 혈우병 A 및 건강한(비혈우병) 피험자의 혈액 샘플에서 NONHSAT139215 및 NONHSAT139219를 포함한 두 lncRNA의 발현을 조사하였다. [44] 제안하는 방법은 데이터베이스 miRTarBase의 텍스트 마이닝 파이프라인의 핵심 구성 요소 중 하나로 패턴, 사전 및 지도 학습에 의존하는 이전 작업의 장점을 결합하고 miRNA 식별 문제에 대한 통합 솔루션을 제공했습니다. [45] 마지막으로 인간 질병에서 ncRNA 식별 및 기능 탐색에 사용할 수 있는 현재 사용 가능한 플랫폼과 도구를 요약했습니다. [46] 다양한 유기체에서 보존된 특성은 생체 계산 도구를 통한 비교 게놈 접근 방식을 사용하여 miRNA 식별 및 특성화의 좋은 소스를 제공합니다. [47] 전사체 조립, lncRNA 식별 및 기능적 해석을 위한 생물정보학 도구가 포함되어 있습니다. [48] MicroRNA(miRNA) 연구는 miRNA 식별, miRNA의 서열, 표적 예측, 질병에서의 역할 및 신호 전달 경로에서의 상호작용을 비롯한 다양한 유형의 정보를 제공합니다. [49] 우리의 결과에 따르면, HCC 환자의 엑소좀 miRNA 식별은 혈장이 없는 miRNA보다 더 정확한 것으로 보이며 작동하려는 사례 배경에 따라 HCC 위험에 대한 바이오마커 패널을 수정하는 것이 합리적으로 보입니다. [50]
16 Rna Identification
The 16 Rna Identification section is under construction...Circular Rna Identification 원형 RNA 식별
State-of-the-art circular RNA identification methodologies make use of handcrafted features, which not only increase the feature space, but also extract irrelevant and redundant features. [1] CircRNA enrichment by rRNA depletion/RNase R or poly-A removal/RNase R treatment followed by NGS analysis is the most frequently adopted method for circular RNA identification and characterization. [2]최첨단 원형 RNA 식별 방법론은 수작업 기능을 사용하여 기능 공간을 늘릴 뿐만 아니라 관련이 없고 중복된 기능을 추출합니다. [1] rRNA 고갈/RNase R 또는 poly-A 제거/RNase R 처리 후 NGS 분석에 의한 CircRNA 농축은 원형 RNA 식별 및 특성화에 가장 자주 채택되는 방법입니다. [2]
Viral Rna Identification 바이러스 RNA 식별
This viral RNA identification test is explained with necessary details about the assay procedure, along with its sensitivity to the early diagnosis and some associated challenges regarding the stability of its detection with clinically confirmed cases. [1] Diagnosis was established based on viral RNA identification in serum and urine samples using RT-PCR for Zika, chikungunya, and dengue. [2]이 바이러스 RNA 식별 테스트는 조기 진단에 대한 민감도 및 임상적으로 확인된 사례의 검출 안정성과 관련된 몇 가지 관련 문제와 함께 분석 절차에 대한 필요한 세부 정보를 설명합니다. [1] 진단은 Zika, chikungunya 및 뎅기열에 대한 RT-PCR을 사용하여 혈청 및 소변 샘플에서 바이러스 RNA 식별을 기반으로 설정되었습니다. [2]
2 Rna Identification 2 RNA 식별
Results: A total of 1,226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs between 10 February 2020 and 1 May 2020. [1] Results A total of 1226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs taken between February 10, 2020 and May 1, 2020. [2]결과: 2020년 2월 10일부터 2020년 5월 1일까지 총 1,226명의 환자가 SARS-CoV-2 RNA 식별 면봉을 가지고 있었습니다. [1] 결과 2020년 2월 10일부터 2020년 5월 1일까지 총 1226명의 환자가 SARS-CoV-2 RNA 식별 면봉을 채취했습니다. [2]
rna identification method
As the number of unidentified pre-miRNAs is far greater than that of known pre-miRNAs, there is a dataset imbalance problem, which leads to a degradation of the performance of pre-miRNA identification methods. [1] The objective of this systematic review is to focus on the developments of ab initio plant miRNA identification methods over the last decade. [2] To provide guidance in the computational prediction of ceRNA-ceRNA interactions, we finally performed a comparative study of different combinations of miRNA-target methods as well as five types of ceRNA identification methods by using literature-curated ceRNA regulation and gene perturbation. [3]미확인 pre-miRNA의 수가 알려진 pre-miRNA의 수보다 훨씬 많기 때문에 데이터 세트 불균형 문제가 있으며, 이는 pre-miRNA 식별 방법의 성능 저하로 이어진다. [1] 이 체계적인 검토의 목적은 지난 10년 동안 ab initio 식물 miRNA 식별 방법의 개발에 초점을 맞추는 것입니다. [2] ceRNA-ceRNA 상호작용의 컴퓨터 예측에 대한 지침을 제공하기 위해, 우리는 최종적으로 문헌 선별 ceRNA 조절 및 유전자 교란을 사용하여 miRNA-표적 방법의 다양한 조합과 5가지 유형의 ceRNA 식별 방법에 대한 비교 연구를 수행했습니다. [3]
rna identification pipeline RNA 식별 파이프라인
By using a precise mRNA and lncRNA identification pipeline, we identified 19,647 genes and 219 known and 3219 putative lncRNA transcripts; 1729 genes and 64 lncRNAs therein were found to express differentially. [1] By using a precise mRNA and lncRNA identification pipeline, we identified 19,647 genes and 219 known and 3,219 putative lncRNA transcripts, 1,729 genes and 64 lncRNAs therein were found to express differentially in three groups. [2] ResultsBy using a precise lncRNA identification pipeline, we identified 1315 putative lncRNAs and 1166 known lncRNAs in spleen tissue. [3]정확한 mRNA 및 lncRNA 식별 파이프라인을 사용하여 우리는 19,647개의 유전자와 219개의 알려진 lncRNA 전사체 및 3219개의 추정 lncRNA 전사체를 식별했습니다. 1729개의 유전자와 64개의 lncRNA가 차등적으로 발현되는 것으로 밝혀졌다. [1] 정확한 mRNA 및 lncRNA 식별 파이프라인을 사용하여 우리는 19,647개의 유전자와 219개의 알려진 알려진 lncRNA 전사체, 3,219개의 추정 lncRNA 전사체, 1,729개의 유전자 및 64개의 lncRNA가 세 그룹에서 차등적으로 발현되는 것으로 확인되었습니다. [2] 결과정확한 lncRNA 식별 파이프라인을 사용하여 비장 조직에서 1315개의 추정 lncRNA와 1166개의 알려진 lncRNA를 식별했습니다. [3]
rna identification showed
Microbiological tests of 16sRNA identification showed the presence of Mycoplasma hominis in the 3 specimens. [1] miRNA identification showed 241 known miRNAs and 245 novel candidate miRNAs. [2]16sRNA 동정에 대한 미생물학적 시험은 3개의 표본에서 Mycoplasma hominis의 존재를 보여주었다. [1] miRNA 식별은 241개의 알려진 miRNA와 245개의 새로운 후보 miRNA를 보여주었습니다. [2]
rna identification swab RNA 식별 면봉
Results: A total of 1,226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs between 10 February 2020 and 1 May 2020. [1] Results A total of 1226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs taken between February 10, 2020 and May 1, 2020. [2]결과: 2020년 2월 10일부터 2020년 5월 1일까지 총 1,226명의 환자가 SARS-CoV-2 RNA 식별 면봉을 가지고 있었습니다. [1] 결과 2020년 2월 10일부터 2020년 5월 1일까지 총 1226명의 환자가 SARS-CoV-2 RNA 식별 면봉을 채취했습니다. [2]