锚点(Coccinia abyssinica(Lam。)Cogn。)是一种土著根作物,用作埃塞俄比亚的食品和营养安全和社会经济上重要的农作物。尽管该作物具有巨大的潜力,但该国的研究和开发业上给予了较低的关注。事件尽管很少有关于锚定在几个加入的遗传多样性的研究,但本研究包括来自巨大生产领域的更多加入。使用定量性状进行了本研究,以评估埃塞俄比亚锚定400种锚定的遗传多样性。现场试验以三个复制的随机三重晶格设计进行了规定。收集了22个定量性状的数据,并进行了方差和多变量分析的分析。方差分析的结果表明,除了每个水果的位置数量和每个果实的6个位置,所有特征在附属中均显示出显着的变化(p <0.01)。在所有根特征的加入中都展示了宽范围;每植物(1-13),植物根重量(0.02-3.52 kg),总砧木(1.67-293.33 t/ha),根长度(6.4-30.08 cm),根宽度(6.09-33.16 cm)和根干重(12.9-55g/100g)。同样,果实和种子特征也表现出宽阔的范围。在根特征之间产生最高的正相关和显着相关性;总根产量(r = 0.37 **,根直径(r = 0.34 **)。根产量与种子产量(-0.001)负相关,但果实的长度与所有根特征呈正相关。聚类分析表明存在五个不同的群体,在这些群体中,它们的收集区域有多样化和各种不同。主成分分析(PCA)的结果表明,将附件分为七个基于评估的特征,即显着(特征值> 1),并解释了总变异性的55.08%。本实验中表现出的变异可以归因于环境和遗传因素。在埃塞俄比亚的锚固种质之间表现出的变异性将是在未来工作中筛选和选择锚定基因型的出色方法。
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计,在各种应用中提供了巨大的潜力,但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前,大多数研究都集中在基于本体感受的方法上,这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要,但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习(RL)方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望,特别是基于本体感受的方法。然而,地形适应性,尤其是对于两足机器人,仍然是一个重大挑战,大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中,我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物,该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起,与传统模型相比,表现出色。此外,我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失,而不是强制实施相似之处,以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法,证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人,增强学习,视觉感知的控制
在各种天然生态系统中,细菌最常生活在梗塞的状态下,该状态在自我生产的细胞外基质中形成生物膜。由于它们对我们日常生活的不同方面的负面影响或积极影响,专门研究生物膜的研究数量正在增加。大多数研究是基于单个细菌物种形成的生物膜。这些简单的模型允许理解涉及的生物膜的机制。这同样有助于开发几种控制生物膜形成的方法。然而,这些模型并未密切模仿自然生物膜,称为生化和微生物学上异质和动态结构。出于这个原因,当前的研究更多地集中于使用复杂模型的多物种生物膜,以最好地近似自然环境。在这篇综述中,我们介绍了不同领域中多物种生物膜的可用样本,以说明财团内生活的复杂性和组织。最后,我们回顾了研究多物种生物膜的最常用的分析技术,强调了需要多尺度策略以更好地破译这种复杂的生活方式。
我们的项目是了解植入前小鼠胚胎中细胞谱系分化的遗传机制。我们对在小鼠中最初3天进行的层细胞(EPI)和原始内胚层细胞(PRE)之间的区分特别感兴趣,对应于人类的前6天。这些细胞将产生未来个体及其后代的所有细胞。此外,EPI是著名的ES多能干细胞的来源或类似于IPS重编程的细胞的来源。这些细胞具有提供任何胚胎或成人细胞类型的能力,因此具有巨大的细胞治疗潜力。我们的团队正在研究胚胎细胞中如何获得这些“多能”特性及其分化方式。我们还正在分析它们与前和滋养剂的相邻组织的关系,后来分别参与了蛋黄囊和胎盘的形成。
。CC-BY 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 12 月 15 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.12.13.520254 doi:bioRxiv 预印本
1“在放松序列空间中使用优化的可伸缩蛋白设计”,Frank等,2024 2“分解和重新组合分子图生成”,Yamada和Sugiyama,2023
梨是最广泛消耗的水果之一,它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷,例如黑点和小斑点,是梨质量的关键指标,但由于视觉特征的相似性,检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects,这是一个自我结构的数据集,包含六个类别的13,915张图像,其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器,Yolor,Yolov5,Yolov5,Yolov6,Yolov7,Yolov7,Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性,还包括了三个高级非Yolo对象检测模型,T-DETR,RT-DERTV2和D-FINE。通过实验,发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20%,而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力,可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的,这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究,而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
1 巴黎萨克雷大学,古斯塔夫鲁西,INSERM U981,维尔瑞夫; 2 药物开发部(DITEP),Gustave Roussy,维尔瑞夫; 3 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西肿瘤医学系; 4 PRISM 研究所,Gustave Roussy,维尔瑞夫; 5 巴黎萨克雷大学 INSERM 生物统计学和流行病学办公室,Gustave Roussy,Oncostat U1018,标记为 Ligue Contre le Cancer,Villejuif; 6 实验和转化病理学平台(PETRA)、基因组平台 - 分子生物病理学单位(BMO)和生物资源中心、AMMICA、INSERM US23/CNRS UMS3655、Gustave Roussy、巴黎萨克雷大学、维尔瑞夫; 7 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系; 8 介入放射学系,Gustave Roussy,维尔瑞夫; 9 法国马赛艾克斯马赛大学、法国国立科学研究院、法国国家健康与医学研究院、法国马赛临床医学研究中心
可重入局域化 (RL) 是一种最近才出现的突出现象,传统上与交错关联无序和跳跃二聚化的相互作用有关,这一点先前的研究表明了这一点。与这种范式相反,我们目前的研究表明跳跃二聚化并不是实现 RL 的关键因素。考虑到具有反铁磁序的螺旋磁系统,我们发现在没有跳跃二聚化的情况下,多个能量区域的自旋相关 RL。这种现象即使在热力学极限下仍然存在。通过对螺旋系统施加横向电场,引入了 Aubry-André-Harper 模型形式的关联无序,从而避免使用传统的替代无序。我们对观察到的可重入相进行有限尺寸缩放分析,以确定临界点,确定相关的临界指数,并检查与局域化转变相关的缩放行为。此外,我们还探索了参数空间,以确定可重入相发生的条件。本研究在紧束缚框架内进行了描述,为 RL 提供了一种新颖的视角,强调了电场、反铁磁有序和几何螺旋性的关键作用。还探讨了 RL 现象的潜在应用和实验实现。
在自身免疫性糖尿病(1)的情况下,Sahota及其同事最近的一份病例报告为通过多巴胺(DA)受体刺激提供了新的见解。Brie the,一名自身免疫性糖尿病患者被诊断出患有垂体催乳素瘤,导致用糖尿病药物的Da D 2 -2类受体的激动剂Cabergoline治疗。随着时间的流逝,患者被切换到Cabergoline单一疗法,从而逆转了他的胰岛素需求。这导致了高血糖控制的显着改善,并修订了对成年人的潜在自身免疫性糖尿病(LADA)。最终在胰岛素治疗中重新开始,在逐渐增加血糖。LADA患者在开始抗血糖治疗(包括非胰岛素剂)后不久就会获得足够的血糖控制(2)。与此相一致的是,在LADA患者(如二肽基肽酶4抑制剂)(例如saxagliptin)或胰高血糖素(如肽1受体激动剂(例如,dulaglutide)(例如,dulaglutide)表现出数月和延迟的胰岛素进度(2 - 5),对此(例如肽酯)1受体激动剂(例如,dulaglutide)表现出改善(2 - 5)。重要的是,与上面更常用的药物类别相反,这种情况代表了自身免疫性糖尿病的DA受体激动剂单一疗法的第一个描述(1)。这些发现提出了有关生物学机制的重要问题,即d 2(例如受体激动剂)可以有效治疗血糖症,特别是在糖尿病的情况下。