Genetic bases of compact forms among cucurbit crops

The genetic base of compactness has been an area of active research in recent years, with several genes and mutations identified to be associated with the appearance of dwarf phenotypes. Understanding the functions of these genes and the underlying mechanisms of dwarfism in cucurbit crops is essential for developing new cultivars with improved yield and fruit quality. This study presents current data on genes and mutations associated with the evolvement of compact phenotypes in cucurbit crops. The review includes examples of mutant compact phenotypes and their associated genes in representatives of the Cucurbitaceae family, such as Cucurbita maxima Duch., Cucurbita pepo L., Cucurbita moschata Duch., Citrullus lanatus (Thunb.) Matsum. & Nakai, and Cucumis melo L. The review provides up-to-date information on the genetic and molecular bases of compact phenotype formation, as well as molecular markers for detecting known genes associated with reduced plant size

Canadian Studies: Society, Culture, Language

У міжнародній колективній монографії вміщено найновіші українсько-канадські суспільно-політичні, культурно-освітні та філологічні дослідження в галузі сучасного канадознавства. Це другий випуск серії «Канадознавство», заснованої у 2018 р. Центром канадознавства Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки (м. Луцьк). Для науковців, викладачів, докторантів, аспірантів, студентів факультетів міжнародних відносин, іноземної філології, історії, політології та національної безпеки, філології й журналістики, педагогічної освіти й соціальної роботи, для працівників осередків канадознавста в Україні, авторів українських студій у Канаді, а також усіх, хто цікавиться канадознавством, українсько-канадською співпрацею в різних сферах.Монографія видається за підтримки Центру українських канадських студій Манітобського університету (м. Вінніпег, Канада

Size Matters : Improving the Performance of Small Files in Hadoop

The Hadoop Distributed File System (HDFS) is designed to handle massive amounts of data, preferably stored in very large files. The poor performance of HDFS in managing small files has long been a bane of the Hadoop community. In many production deployments of HDFS, almost 25% of the files are less than 16 KB in size and as much as 42% of all the file system operations are performed on these small files. We have designed an adaptive tiered storage using in-memory and on-disk tables stored in a high-performance distributed database to efficiently store and improve the performance of the small files in HDFS. Our solution is completely transparent, and it does not require any changes in the HDFS clients or the applications using the Hadoop platform. In experiments, we observed up to 61~times higher throughput in writing files, and for real-world workloads from Spotify our solution reduces the latency of reading and writing small files by a factor of 3.15 and 7.39 respectively.QC 20181106</p