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國立臺灣大學 植物科學研究所 吳克強所指導 馮韻如的 阿拉伯芥組蛋白甲基轉移酶KYP/SUVH5/6藉由和AS1/AS2 交互作用抑制KNOX參與葉形調控 （2021），提出Igv stock關鍵因素是什麼，來自於阿拉伯芥、H3賴胺酸9的二甲基化、組蛋白H3賴胺酸9甲基轉移酶KYP、SUVH5/6、轉錄因子複合物AS1-AS2、KNAT1、KNAT2、KNATM。

而第二篇論文中原大學 財務金融研究所 陳若暉所指導 董佳珊的 FinTech ETF波動性不對稱之實證探討 （2018），提出因為有 FinTech ETF、ARMA-GARCH模型、EGARCH模型、GJR-GARCH 模型、Jump模型、價格不對稱的重點而找出了 Igv stock的解答。

最後網站IGV | iShares North American Tech-Software ETF - Investing ...則補充：Adobe stock is up over 15% so far in 2021 and hit a record high on Sept. 3. ADBE is a juggernaut among cloud-based software stocks Despite potential short-term ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Igv stock，大家也想知道這些：

阿拉伯芥組蛋白甲基轉移酶KYP/SUVH5/6藉由和AS1/AS2 交互作用抑制KNOX參與葉形調控

為了解決Igv stock的問題，作者馮韻如 這樣論述：

阿拉伯芥中的組蛋白H3賴胺酸9甲基轉移酶KRYPTONITE/SUPPRESSOR OF VARIEGATION 3–9 HOMOLOG 4 (KYP/SUVH4)、SUVH5 與 SUVH6共同參與轉座子的沉默。最近的研究指出，KYP/SUVH5/6 可以直接與組蛋白去乙醯化酶 HDA6 相互作用並協同調控轉座子的表達。然而，關於KYP與SUVH5/6在植物發育過程的功能尚未明瞭。轉錄因子AS1與AS2是葉形發育同源箱 (homeobox) 基因 KNAT1、KNAT2 及 KNATM 的主要抑制子。本研究發現 KYP 和 SUVH5/6 可以直接與 AS1及AS2 交互作用，並且能透過改

變組蛋白H3乙醯化（H3Ac） 和 H3賴胺酸9的二甲基化（H3K9me2）的程度來調節 KNAT1、KNAT2 及 KNATM 的表達。此外，KYP 可以直接結合在 KNAT1、KNAT2 及 KNATM 的啟動子，並且 KYP 和 KNAT1、KNAT2 及 KNATM 之間的結合依賴於AS1。 Genome-wide occupancy profile 的結果顯示，KYP 在基因的結合上主要分布於啟動子的區域，並且大多數結合的種類都是編碼基因。KYP在基因體的結合也和 AS1 及 HDA6 的結合呈正相關。這些結果說明阿拉伯芥組蛋白H3賴胺酸9甲基轉移酶 KYP/SUVH5/6 透過與

AS1-AS2 交互作用改變 KNAT1、KNAT2 及 KNATM 基因座的 H3Ac 與 H3K9me2 來參與葉片發育。

FinTech ETF波動性不對稱之實證探討

為了解決Igv stock的問題，作者董佳珊 這樣論述：

在2015年全球最熱門的議題「金融科技，FinTech」，顛覆性新型的產業受到各國政府、法人和投資人等關注，而後續金融科技新創公司也發展出新型產業相關金融商品，短短成立不到2年的FinTech ETF，在2018一年內獲利18.86%，因而受到投資人關注，期盼跟上潮流，掌握有利可圖的機會。 本研究針對金融科技ETF、金融ETF與科技ETF數據進行價格不對稱探討，以2016年9月16日至2019年1月17日為日資料頻率。使用不對稱模型是由Nelson (1991) 提出的EGARCH、Glosten, Jagannathan and Runkle (1993) 提出的GJR-GARCH以

及Barndorff-Nielsen and Shephard (2004)提出的Jump模型進行實證探討。本文先確認ARMA-GARCH的組合，運用ARCH效應將殘差消除，接著實證結果指出，在EGARCH模型中，發現每組ETF都有價格波動不對稱性，且具有槓桿效應，也表明壞消息大於好消息之情況；而GJR-GARCH模型中，確認金融ETF有價格波動不對稱性，再針對不同的波動性證實的壞消息會大於好消息之影響；最後，在Jump模型，發現科技ETF最具有離散效應，但透過Ljung-Box Q 統計量得知這個離散效應不會持續很久。 本研究發現，在金融科技ETF、金融ETF與科技ETF價格波動不對稱

相比之下，金融ETF與科技ETF使用EGARCH、GJR-GARCH和Jump模型精準測量後，有價格波動不對稱的優勢。由於金融科技ETF因2015年才開始受到全球矚目，發展還需要一段時間醞釀，未來前景可期，可進一步觀察與研究。

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