摘要:苹果的苦腐是由不同的Colletotrichum物种引起的一种经济重要的全球疾病,具体取决于许多因素,例如气候,地理,其他宿主和作物管理实践。培养,形态和基于单位液测序的方法用于识别Colletotrichum物种的有效性受到严重限制,而可用于描述物种的多核序列分型方法是昂贵,时间密集的,并且需要高专业知识。我们开发了以下九种coltotrichum物种的物种特异性水解探针实时PCR分析,在美国中大西洋中引起苦腐腐烂。来自阿司霉菌物种复合物的若虫。在搜索14个基因区域后,我们在其中5个目标物种中设计了底漆和探针。四个引物 - 探针套装对被复式。灵敏度测试显示出可检测到0.5 pg DNA。这些实时PCR分析将对这些关键的Colletotrichum物种提供快速而可靠的识别,对于旨在阐明其生物学,流行病学和管理苹果的研究至关重要,因为在美国生产和消耗的树木水果。
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达,但它们的性能和生物学应用仍未被探索,特别是在人脑转录组数据中。在这里,使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示,dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳,而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型,通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明,decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制,为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。
摘要 人工智能广泛应用于各个领域和不同目的,包括教育领域。然而,文献综述表明,虽然存在各种关于人工智能在教育中的应用的综述研究,但缺少针对科学教育的综述。为了弥补这一空白,我们在 2010 年至 2021 年期间进行了系统的文献综述,主要探讨三个问题:a) 学校科学中使用哪些类型的人工智能应用?b) 学校科学中的人工智能应用用于哪些教学内容?c) 人工智能应用对学校科学教学有何影响?所审查的研究(n = 22)包括九种不同类型的人工智能应用:自动评估、自动反馈、学习分析、自适应学习系统、智能辅导系统、多标签文本分类、聊天机器人、专家系统和心不在焉检测。大多数人工智能应用用于地球科学或物理学,人工智能应用用于支持知识构建或技能发展。就人工智能应用的影响而言,这体现在以下方面:学习成绩、辩论技巧、学习体验和教学。缺少对学习者和教师在学校科学中使用人工智能的经验的考察、人工智能实施的跨学科方法,以及对与道德和偏见相关的问题的考察。
摘要 前列腺癌是全球男性中第二大癌症。为了更好地了解肿瘤发生机制和可能的治疗反应,我们开发了一个前列腺癌数学模型,该模型考虑了已知失调的主要信号通路。我们将这个布尔模型个性化为分子数据,以反映癌症患者对干扰的异质性和特异性反应。总共使用了 488 个前列腺样本来构建患者特定模型,并与可用的临床数据进行比较。此外,还建立了八个前列腺细胞系特定模型,以使用几种药物的剂量反应数据验证我们的方法。在不同生长条件下,在这些模型中测试了单一药物和联合药物的效果。我们在一种细胞系特定模型中确定了 15 个可操作的干预点,该模型的失活会阻碍肿瘤发生。为了验证这些结果,我们测试了五个假定靶标的九种小分子抑制剂,发现对其中四个具有剂量依赖性作用,特别是那些针对 HSP90 和 PI3K 的抑制剂。这些结果突出了我们的个性化布尔模型的预测能力,并说明了它们如何用于精准肿瘤学。
结果:我们研究了如何应用计算智能方法来预测肿瘤学的新治疗靶点。我们比较了应用于九种不同人类癌症类型的药物靶点分类任务的不同机器学习分类器。对于每种癌症类型,我们获得了一组“已知”靶基因,并从人类蛋白质编码基因中多次采样大小相同的“非靶点”集。模型在突变、基因表达 (TCGA) 和基因必需性 (DepMap) 数据上进行训练。此外,我们使用深度网络表示学习生成了蛋白质编码基因相互作用网络的数值嵌入,并将结果纳入建模中。我们使用随机森林分类器评估特征重要性,并根据对零分布的排列重要性进行测量来执行特征选择。我们的最佳模型根据 AUC 指标实现了良好的泛化性能。使用每种癌症类型的最佳模型,我们对超过 15,000 个蛋白质编码基因进行了预测,以确定潜在的新靶点。我们的结果表明,这种方法可能有助于指导药物研发流程的早期阶段。
响应越来越严重的天气条件,建筑绩效和投资的优化提供了一个机会,可以在能源效率改造过程中考虑热弹性的共弹力。考虑到历史(2010年代),中期未来(2050年代)和长期未来(2090年代)典型的气象年份和热浪浪潮年,考虑到九种天气情况下,使用建筑物绩效模拟来评估建筑物的热弹性,以评估室内过热的风险。这样的分析基于结合六个集成指标的弹性概况。在巴西进行了一个由92座建筑物的地区进行的案例研究,并确定了改善热弹性的策略。结果反映了在气候变化背景下计划弹性的必要性。这是因为在当前条件下推荐的策略在将来可能不是理想的。因此,应优先考虑适应性设计。到2050年代,冷却能源消耗可能会增加48%,而过度过热的问题可能达到建筑物的37%。简单的被动策略可以大大减轻热应力。全面的热弹性分析最终应伴随着利益相关者的目标,可用资源和规划范围的全面反映,以及假定的不弹性的风险。
摘要操作系统(OS)内核是模式计算中的基础,尤其是随着不同计算设备的扩散。但是,其发展也带来了可能导致严重安全漏洞的漏洞。与用户空间模糊相比,用来发现这些漏洞的技术是一种用于发现这些漏洞的技术。这些包括配置测试环境并解决内核和模糊过程固有的状态的复杂性。尽管安全界引起了人们的兴趣,但仍然缺乏对内核模糊的全面理解,阻碍了该领域的进一步进步。在本文中,我们介绍了第一个专门用于OS内核模糊的系统研究。首先总结了2017年至2024年之间从顶级场所进行99项学术研究的进展。之后,我们引入了一个基于舞台的模糊模型和一种新颖的模糊分类法,该模型突出了内核模糊特有的九种核心功能。根据定性评估标准,对这些功能与它们相应的方法学方法进行了检查。我们的系统化确定了满足功能要求的挑战,并提出了潜在的技术解决方案。fi-Nelly,我们概述了指导即将进行的内核安全研究的有希望和实用的未来方向,部分支持了我们案例研究的见解。
食品行业对葡萄渣产生了浓厚的兴趣,因为它具有众多健康益处,并且含有高浓度的生物活性化学物质。本研究调查了从白葡萄和蓝葡萄的副产品中获得的葡萄渣的抗菌特性。我们研究的目的是探究蓝葡萄品种(Alibernet、Dornfelder、Cabernet Sauvignon)和白葡萄品种(Blaufränkisch、Sauvignon Blanc、Welschriesling、Weisser Riesling、Irsai Oliver、Pinot Blanc、Palava、Müller-Thurgau、Grűner Veltliner 和 Feteasca Regala)葡萄渣提取物的抗菌活性。用纸片扩散法评估了葡萄渣提取物对九种微生物(革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌和酵母)的抗菌活性。发现蓝葡萄渣提取物对枯草芽孢杆菌的抗菌活性最好。白葡萄品种 Sauvignon Blanc、Welschriesling、Weisser Riesling、Irsai Oliver、Pinot Blanc 果渣提取物对枯草芽孢杆菌最有效,Müller-Thurgau 葡萄果渣提取物对 C. koseri 最有效,Grűner Veltliner 和 Feteasca Regala 对枯草芽孢杆菌最有效。最敏感的细菌是枯草芽孢杆菌。
L ewis Energy Group 建造了一个社区中心,以“庆祝该地区的自然美景和居住在德克萨斯州恩西纳尔的人们”,其墙壁采用 Featherlite Cordillera Stone。Cordillera 混凝土砌块与历史悠久的德克萨斯州法院手工砌成的天然石材相呼应。十五种标准颜色和九种定制混合色包括社区中心的微妙索诺拉色,辅以半高 Padre Island Sand。标称床深可以为 4、6、8、10 或 12 英寸,标称表面尺寸均为 8x16 或 4x16 英寸。Cordillera Stone 专为单层和饰面应用而设计,采用 DRY-BLOCK ® 集成防水剂。Cordillera 在圣安东尼奥附近的康弗斯制造,并运往德克萨斯州大部分地区和 500 英里半径范围内的邻近各州,作为 LEED 认证的“区域材料”。下载 Masonry Designer(Acme 的砖块、砌块和石材设计工作室,可在 brick.com 免费获取)时,请查找 Cordillera。或者联系您当地的 Acme 代表,了解有关 Cordillera Stone 独特魅力的更多信息。
哲学家们早已认识到隐喻作为一种开辟新研究途径的工具的价值。通过将大脑视为具有表征目标,计算机隐喻以其各种形式帮助系统神经科学研究各种神经元行为,无论规模大小。在这里,我提倡一个互补的隐喻,即互联网。采用这个隐喻将我们的重点从计算转移到通信,从将神经元信号视为局部表征元素转移到将神经元信号视为传播信息。在此过程中,我们可以利用与互联网强大而高效的路由策略的比较来了解大脑如何应对网络通信的挑战。我列出了九种工程策略,帮助互联网解决与大脑网络面临的路由挑战类似的挑战。互联网隐喻帮助我们将大脑中的神经元活动重新定义为路由的一种表现形式,在系统的不同部分,路由可能更像、更不像或根本不像互联网。我描述了与大脑使用类似互联网的路由策略一致的暗示性证据,并得出结论:即使经验数据不直接暗示类似互联网的路由,这个比喻对于那些研究大脑中网络通信的难题,特别是路由问题的人来说,作为一个参考点是有价值的。
