XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中获
绿色的绿色合成是从Pinus Elliottii树脂中获得的，具有有希望的抗菌作用
摘要：越来越关注越来越多的抗生素 - 抗抗生素细菌的出现，迫使需要搜索和开发药物来对抗这些微生物。这与寻找低成本合成方法的搜索是阐述这项工作的动机。存在于Pinus Elliotti var的树脂中埃利奥蒂（Elliotti）用于通过盐分生成钠盐。合成途径是低成本的，仅在没有有毒有机溶剂的轻度温度下进行两个反应步骤，以及在工业规模上易于生态友好且易于进行。Abietate（Na-C20H29O2）的特征是质谱，红外光谱，元素分析，X射线衍射，扫描电子显微镜和能量分散光谱。要执行抗菌测试，进行了最小抑制浓度和盘扩散测定法的测定。获得的结果表明，盐na abietate对细菌菌株进行了抗小体作用。金黄色金黄色葡萄球菌，大肠杆菌，单一细胞增生菌和肠孢子虫和肠孢子虫和酵母菌C. c. bick。与标准的抗微生物四环素相比，磁盘扩散试验显示出对肠链球菌的抑制潜力很高，因为发现抑制指数为1.17。对于其他细菌菌株，抑制值高于40％。MIC测试在抑制大肠杆菌，单核细胞增生菌和白色念珠菌方面显示出令人鼓舞的结果，表明针对第一微生物的抑菌活性以及针对其他微生物的杀菌性和杀真菌活性。因此，结果表明，NA Abietate作为一种可能的有效抗菌药物的作用，强调了其在循环经济中的可持续性。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容，以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集 (EEG、ECG 和 EDA)，该系统使用 EDA 作为适应次要任务难度的输入。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应的关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），该系统使用 EDA 作为输入来适应次要任务难度。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，theta、Beta 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中 theta、alpha 和 beta 振荡之间存在高度相关性。我们的结果展示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解
使用T1D启动OmniPod仪表板系统。数据库中的信息要么直接从患者的病历中获取，要么是自我报告的，如果病历不可用。主要结果是胶质血红蛋白（HBA1C）从基线（启动之前）变为启动后3个月。次要结果是每日胰岛素总剂量（TDD）和降血糖事件的自我报告的频率（\ 70 mg/dl）的变化。结果分开。结果：HBA1C的基线变化为-0.9±1.6％（-10±18 mmol/mol; p \ 0.0001），成人为-0.9±2.0％（-10±22 mmol/mol; p \ 0.0001）。对于先前使用多次注射的人，成人中的HBA1C降低了-1.0±1.7％（-1.0±19 mmol/mol），儿科同胞中的-1.0±2.1％（-1.0±2.1％（-11±23 mmol/mol）（均为P \ 0.0001）。低血糖事件的成年人在每周的2.9次发作（-1.6±3.2事件/周； p \ 0.0001），小儿队列中的散难血事件从每周的2.8次发作（-1.3±2.7事件/周； p \ 0.0001）。在成年人中，TDD降低了19.9％（p \ 0.0001），并且在小儿队列中保持稳定（p [0.05）。结论：这一大量人群开始使用Omnipod仪表板系统的现实结果表现出显着的
从心脏移植接受者的内部实验中获得答案
在19世纪初期，“死亡科学”的概念引起了美国死亡教育的发展。死亡教育是指人们获得有关死亡和垂死的知识的各种方式。It, thus, helps people in understanding the essence and significance of death and alleviates death anxiety and fear.死亡教育的目的是通过关注对死亡的理解来寻求生命的意义（4）。几项研究已广泛探讨了西方国家的死亡教育，死亡教育从小学生传播到公众（5）。死亡教育逐渐成为公众的终身教育。在亚洲，伊朗学者发现，基于8A模型的教学方法和死亡教育（疏远，避免，访问，确认，承认，行动，接受，欣赏和实现）可以有效地缓解临床护士的死亡苦难并促进其心理健康（6-8）；中国香港的学者将8A模型局部定位，并将其应用于社会工作者的死亡教育中，并获得了积极的反馈（9）。但是，由于中国传统的生与死概念的影响，包括“死亡的禁忌”，大多数中国人对死亡采取了回避态度（10）。中国大陆死亡教育的研究和促进相对较慢，大多数研究都集中在医学院的学生，医学人员，垂死的患者和其他接近死亡的群体上。值得注意的是，相关理论和实践的促进仍处于初始探索阶段（11）。中国人口众多，国家统计局的最新统计数据表明，2018年有993万人死亡，占世界总死亡的五分之一。因此，中国迫切需要为公众发展死亡教育，并适应其国家背景。在中国的文化背景下，死亡是禁忌的，一些特殊团体可以进行死亡教育，并逐渐扩展到公众。例如，心脏移植受体具有独特的功能。心脏移植接受者比其他器官移植受者拥有更复杂的情感体验，并且具有面对死亡的更直观的经验。虽然心脏是维持人们生命的最初力量，但研究表明，心脏移植的接受者必须应对失去自己的心并接受捐助者心脏的双重挑战（12）。心脏移植是治疗终末期心脏病的最有效的干预措施，但是某些心脏移植受者会经历“心理拒绝”，这意味着他们不接受他人体内的人的心脏存在（13）。面对死亡和死亡时的身体，思想和精神的这种经历也被称为近乎死亡的经历。涉及近死经历的患者的研究表明，近死的特殊经历对人们对死亡的态度有直接影响（14）。这项定性研究探讨了心脏移植接受者对疾病和对生与死的看法的经历。该研究的目的是收集参与者的信息，以指导开发干预措施，以促进中国公众的死亡教育。
MOF，含有电池的固态电解质 先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解 改善了4738名儿童，青少年和患有1型糖尿病的成年人的血糖结果的改善，启动了无内管胰岛素管理系统 纳米IMPACT电化学检测单DNA折纸 通过宿主和微生物衍生的代谢物对上皮完整性和粘膜免疫的操纵 糖尿病患病率的社会经济不平等 一种通用SARS-COV DNA疫苗，高度交叉... 在Klimontovich的复杂（Dusty）等离子体的描述上 使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测 材料科学中的数字转换 全细胞和细胞百日咳疫苗 癌症治疗的合成杀伤力的进步 人群药代动力学分析Tepotinib是一种口服MET激酶抑制剂，包括视力研究的数据 靶向胶质母细胞瘤：药物输送和新型治疗方法的进展 癌症进化：达尔文和超越 预期的认知建模：无监督的学习和飞行员心理表征的象征性建模 癌细胞国际 诱导基因表达
在固态电解质（SSE）中使用金属有机框架（MOF）一直是一个非常有吸引力的研究领域，在现代世界中引起了广泛关注。SSE可以分为不同的类型，其中一些可以与MOF结合使用，以通过利用高表面积和高孔隙率来改善电池的电化学性能。但是，它也面临许多严重的问题和挑战。在这篇综述中，分类的不同类型的SSE类型，并描述了添加MOF后这些电解质的变化。之后，引入了这些带有MOF的SSE，以用于不同类型的电池应用，并描述了这些SSE与MOF结合在细胞电化学性能上的影响。最后，提出了MOFS材料在电池应用中面临的一些挑战，然后给出了一些解决MOF的问题和开发期望的解决方案。
通过可解释的人工智能从深度学习中获取遗传学见解
深度学习 (DL) 凭借其令人印象深刻的性能对遗传学研究产生了重大影响；然而，由于其复杂的性质，它通常被视为“黑匣子”。随着越来越多以低成本生成的数据和硬件的互补进步，新形式的人工智能 (AI) 正在实现各种预测任务，从调控基因组的注释到单细胞数据的分类 1 – 4 。通过了解作为此类成功预测基础的大规模数据属性，我们有望对正在研究的生物过程获得更深入的了解。在过去的几年中，可解释人工智能 (xAI) 领域迅速涌现出可提供此类见解的新型模型解释技术 5 。深度学习模型可以学习复杂的模式。例如，在确定人类基因组中的哪些 DNA 序列指导特定细胞类型中的基因转录时，模型可能正在学习序列组成（例如，GC 含量）、特定基序模式（转录因子 (TF) 结合位点）的存在或不存在、染色质的局部可及性、DNA 的生物物理特性（例如，可弯曲性）、序列特性之间的位置差异（即在区域边缘或中间发现的特征）、特征之间的正或负相互作用，或超出我们当前知识状态的属性。为了学习庞大而复杂的特征集，此类模型需要学习数百万个参数，这些参数共同决定模型预测，但不提供
从战略计划概述 powerbi 中获取见解 ...
1. 差距分析 – 新活动（或未被捕捉到的现有活动）的机会可能会显现出来 2. 与直接报告的讨论项目 – 查看单位当前年度的活动可以作为年度单位审查的反思讨论点。可以帮助单位经理更好地了解他们的活动如何为大学战略计划做出贡献。可能有机会集中精力并完善未来的活动。
从 CRISPR/Cas9 介导的胡萝卜 (Daucus carota subsp. sativus) 着丝粒组蛋白 H3 (CENH3) 基因编辑中获得的见解
单倍体的产生是加速植物育种过程的最有效手段之一。在大多数作物物种中，有效的单倍体技术尚未出现或仅适用于有限的一组基因型。最近发表的关于拟南芥和玉米、小麦等主要谷类作物通过 CRISPR/Cas9 介导的着丝粒组蛋白 H3 基因 (CENH3) 编辑成功诱导单倍体的研究结果表明，这种生产单倍体植物的新方法也可能适用于胡萝卜等蔬菜物种。在这里，我们报告并总结了过去几年专注于基于 CRISPR/Cas9 编辑胡萝卜 CENH3 基因的不同实验和遗传方法。我们还描述了在胡萝卜基因组中发现的第二个 CENH3 基因位点，这使生成和分析假定的单倍体诱导基因型的尝试变得复杂。我们表明，三种不同的 CRISPR/Cas9 靶构建体（单独使用或组合使用）可以成功靶向胡萝卜 CENH3。已经发现了有希望的突变体，例如同框插入/缺失或同框删除突变体，但它们是否能成功用作假定的单倍体诱导物尚不确定。跨越 CRISPR 靶位点的扩增子的下一代测序和基于转录本的扩增子测序似乎是选择有希望的突变体、估计突变频率和首次预测涉及哪个基因的合适方法。本研究的另一个目的是用外来 CENH3 基因同时敲除和补充内源胡萝卜 CENH3 基因。利用根瘤菌将基于 CRISPR/Cas9 的胡萝卜 CENH3 敲除构建体与从人参 (Panax ginseng) 克隆的 CENH3 基因共转化。结果表明，人参 CENH3 蛋白在胡萝卜染色体的着丝粒区域内积累，表明 PgCENH3 可能是这种方法的合适候选者。然而，目前尚不清楚该基因是否在减数分裂细胞分裂过程中充分发挥作用并能够补充致死配子。本文讨论了开发基于 CENH3 的胡萝卜 HI 系统的挑战和未来前景。