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- 关键词：应用遗传流行病学；群体测序；群体基因组；基因组变异检测；文献简介标题（英文）：The Impact of ACEs on BMI: An Investigation of the Genotype-Environment Effects of BMI标题（中文）：ACEs对BMI的影响：探究BMI的基因型-环境效应发表期刊：Behavior Genetics作者单位：美国俄勒冈州立大... 关键词：应用遗传流行病学；群体测序；群体基因组；基因组变异检测；文献简介标题（英文）：The Impact of ACEs on BMI: An Investigation of the Genotype-Environment Effects of BMI标题（中文）：ACEs对BMI的影响：探究BMI的基因型-环境效应发表期刊：Behavior Genetics作者单位：美国俄勒冈州立大...
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- 随着数字化转型的加速，云计算已成为现代企业运营中的关键组成部分。云的重要性体现在多个方面：首先，它提供更好的灵活性与可扩展性，可根据实际需求动态调整计算和存储资源，以快速适应市场变化并支持业务增长。其次，其采用按需计费的模式，使企业能够有效控制成本，避免高昂的硬件投资和维护费用。飞轮科技作为 Apache Doris 的商业化公司，基于其内核自主研发了现代多云原生实时数据仓库 SelectD... 随着数字化转型的加速，云计算已成为现代企业运营中的关键组成部分。云的重要性体现在多个方面：首先，它提供更好的灵活性与可扩展性，可根据实际需求动态调整计算和存储资源，以快速适应市场变化并支持业务增长。其次，其采用按需计费的模式，使企业能够有效控制成本，避免高昂的硬件投资和维护费用。飞轮科技作为 Apache Doris 的商业化公司，基于其内核自主研发了现代多云原生实时数据仓库 SelectD...
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- 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.3 版本已于 2024 年 12 月 02 日正式发布。 该版本进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。GitHub 下载：https://github.com/apache/doris/releases官网下载：https://doris.apache.org/download行为变更禁止在具有同步物化视图的 MOW 表上进行... 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.3 版本已于 2024 年 12 月 02 日正式发布。 该版本进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。GitHub 下载：https://github.com/apache/doris/releases官网下载：https://doris.apache.org/download行为变更禁止在具有同步物化视图的 MOW 表上进行...
- 该研究对PRKAG2队列的扩展临床随访揭示了对该罕见疾病的宝贵见解。据报道，该研究是对来自南亚地区（印度次大陆）的 PRKAG2 队列的临床谱、结果和遗传分析的首次全面分析。因此，从完全不同的人口统计学和人群角度，为理解这种罕见的心肌病增加了一个新的维度。 该研究对PRKAG2队列的扩展临床随访揭示了对该罕见疾病的宝贵见解。据报道，该研究是对来自南亚地区（印度次大陆）的 PRKAG2 队列的临床谱、结果和遗传分析的首次全面分析。因此，从完全不同的人口统计学和人群角度，为理解这种罕见的心肌病增加了一个新的维度。
- 在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视... 在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视...
- 本研究展示了整合多组学数据在揭示肿瘤异质性和耐药机制方面的强大潜力。ResolveOME为研究单细胞水平的基因调控机制提供了新的有力工具，有助于更好地理解肿瘤进展和耐药性的分子机制。这种方法不仅深化了对癌症生物学的认识，还为开发更精准的个体化治疗策略提供了重要依据。 本研究展示了整合多组学数据在揭示肿瘤异质性和耐药机制方面的强大潜力。ResolveOME为研究单细胞水平的基因调控机制提供了新的有力工具，有助于更好地理解肿瘤进展和耐药性的分子机制。这种方法不仅深化了对癌症生物学的认识，还为开发更精准的个体化治疗策略提供了重要依据。
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