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具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
具有同态加密数据空间的统一防御
联合学习（FL）促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作，而无需公开各个私人数据。尽管如此，FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响，特别是逃避数据中毒和建模反演攻击，从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击，缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战，我们介绍了f ederpography d efense（FCD），这是一个统一的单框架，与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密，并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中，并使用由Kullback-Leibler（KL）差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作，FCD消除了服务器上的解密需求，从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性，并将其应用于对基准数据集（GTSRB，KBTS，CIFAR10和EMNIST）上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD，以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比，我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避（影响> 30）和隐私攻击（MSE> 73）的实际可行性和巨大性。
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
用脱氨酶替换 SpCas9 HNH 结构域可生成具有替代靶向范围的紧凑型碱基编辑器
碱基编辑器是 RNA 引导的脱氨酶，可实现位点特异性核苷酸转换。这些 Cas 脱氨酶融合蛋白的靶向范围主要取决于靶基因座处原间隔区相邻基序 (PAM) 的可用性，并且仅限于 CRISPR-Cas R 环内的窗口，其中单链 DNA (ssDNA) 可供脱氨酶接触。在这里，我们推断 Cas9-HNH 核酸酶结构域在空间上限制了 ssDNA 的可及性，并证明省略该结构域会扩大编辑窗口。通过将 HNH 核酸酶结构域与单体或异二聚体腺苷脱氨酶交换，我们还设计了具有 PAM 近端移位编辑窗口的腺嘌呤碱基编辑器变体 (HNHx-ABE)。这项工作扩展了碱基编辑器的靶向范围，并提供了明显更小的碱基编辑器变体。此外，它还提供了 Cas9 蛋白质工程的未来潜在方向，其中 HNH 结构域可以被作用于 ssDNA 的其他酶取代。
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。
具有投影测量的双单位量子电路中的确切动力学
了解量子多体系统的动力学仍然是一个至关重要的问题，其应用从凝结物理学到量子信息。在数值和分析上，计算动力学数量（例如相关函数和纠缠增长）是一个众所周知的困难问题。近年来，统一电路已经超越了量子计算模型，以最小模型，以研究由局部相互作用控制的一般大学动力学的研究[1-8]。一类特殊的此类电路，称为双统一电路，仍然可以通过精确的计算[9，10]。这些电路是通过基本的时空二元性来表达的，从而导致时间和空间中的单一动力学。这种二元性允许精确计算局部可观察物的相关函数动态[9，11-14]，超阶相关器[15，16]，纠缠[10，17]，量子混乱[18 - 21]的指标[18 - 21]，以及双重独立的电路和自然是活跃的理解的主题[22 - 38]和实验[22 - 38]和实验[39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39] [39]超越了封闭量子系统的纯统一动力学，电路模型还通过在时空中给定点引入投影测量值，为非自然动态提供了自然的游戏场。随着微调率的提高，此类系统可能会经历从体积法的过渡到稳态
div div dostarlimab具有基于铂的化学疗法，用于治疗高度卫星不稳定性或不匹配修复缺陷
3.1子宫内膜癌从子宫内壁开始。症状可能包括阴道出血，骨盆疼痛，意外的体重减轻，恶心和疲劳。大约23％的子宫内膜癌患者的亚型具有较高的微卫星不稳定性（MSI-H）或DNA不匹配修复（DMMR）缺乏生物标志物。子宫内膜癌对预期寿命和生活质量都有重大影响。患有晚期或复发性子宫内膜癌的患者（这意味着癌症已经超过子宫超出了子宫或以前的治疗后回来）的预后不佳。只有15％在第4阶段诊断出5年或更长时间。影响不仅限于身体健康，而且还限于人们及其家人的心理健康和福祉。患者专家强调，此阶段有效的治疗选择有限，使人们感到沮丧，绝望和抛弃。他们强调了缺乏
新闻稿_两枚具有历史意义的奥运奖牌……
7月31日，在2024年巴黎奥运会期间，高水平防御运动员（SHND）中士Léo Bergère获得男子铁人三项比赛铜牌。这是法国历史上该项目获得的首枚奥运奖牌。紧随贝尔热尔中士之后的是他的战友皮埃尔·勒·科尔中士，他位列第四。三名法国选手均为陆军高水平国防运动员。