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赤霉素抑制剂对芒果（Mangifera indica L.）品种 Irwin 花芽分化和代谢物动力学的潜在影响
全球气温上升导致温室内芒果 ( Mangifera indica L. ) 的种植面积扩大，尤其是在韩国南部。然而，芒果树过度的营养生长会阻碍生殖生长和果实生产，对温室种植构成挑战。花芽分化过程中赤霉素 (GA) 水平过高会阻碍这一过程，减少开花和结果。这项先导研究调查了已知的 GA 抑制剂多效唑 (PBZ) 和调环酸钙 (Pro-Ca) 对温室条件下生长的芒果树花芽分化和穗发育的影响。设立了两个处理组：PBZ 一次和两次（22.9% 悬浮浓缩液中 1,500 ppm）以及 Pro-Ca 一次和两次（20% 悬浮浓缩液中 500 ppm）。处理于 2022 年 7 月进行，在夏季修剪后枝条变硬后进行，恰逢花芽分化诱导期（2022 年 11 月中旬至 2023 年 1 月中旬）。在此期间，平均温度和平均相对湿度分别为 13.4°C 和 62%。通过七个阶段观察到生殖生长变化。PBZ 一次和两次处理最快达到第 2 阶段（花芽起始），其次是 Pro-Ca 一次和两次，以及对照组，均在四天内完成。值得注意的是，处理和对照之间的结果没有显著差异。关于穗特征，PBZ 两次产生的穗最长，而 Pro-Ca 两次产生的穗最短。然而，所有组的穗宽度保持相似。研究结果表明，PBZ 两次、Pro-Ca 一次和 Pro-Ca 两次处理可有效促进花芽分化并根据生长特性提高穗质量。此外，随后的 GC-MS 分析和热图分析发现，所有样品（包括对照组和处理组）中都存在八种关键代谢物，这些代谢物均与芒果开花反应有关。总体而言，GA 抑制剂在诱导花芽分化方面表现出良好的效果。
磁流体动力学和生物对流对不同基液倒置旋转锥体上混合纳米流体动力学的影响 1
本研究探讨了磁流体力学 (MHD) 和生物对流对混合纳米流体在具有不同基液的倒置旋转锥体上的流动动力学的综合影响。混合纳米流体由悬浮在不同基液中的纳米颗粒组成，由于磁场和生物对流现象之间的相互作用而表现出独特的热和流动特性。控制方程结合了 MHD 和生物对流的原理，采用数值方法推导和求解。分析考虑了磁场强度、锥体旋转速度、纳米颗粒体积分数和基液类型等关键参数对流动行为、传热和系统稳定性的影响。结果表明，MHD 显著影响混合纳米流体的速度和温度分布，而生物对流有助于增强混合和传热速率。此外，基液的选择在确定混合纳米流体系统的整体性能方面起着关键作用。这项研究为优化在 MHD 和生物对流效应突出的应用中利用混合纳米流体的系统的设计和操作提供了宝贵的见解。关键词：磁流体动力学 (MHD)；生物对流；混合纳米流体；倒置旋转锥；基液；纳米粒子；流动动力学 PACS：47.65.-d、47.63.-b、47.35. Pq、83.50.-v
用于体外释放动力学的数学模型应用ranolazine扩展释放片Sunil Chowdary Koduri和Ayyyakannu arumugam Napo
摘要简介：数学模型是了解不同剂型的药物释放机制和释放动力学的重要工具，可以通过评估溶解释放曲线来实现。本研究旨在使用雷诺嗪扩展释放片的体外数据来确定和比较药物释放的机理。方法：使用带有基质形成的聚合物的湿颗粒技术制备了七种雷诺嗪扩展释放片（500 mg）的配方。使用美国药房（USP）设备2在50 rpm下运行24小时在0.1 N盐酸中进行溶解测试。使用不同的数学模型（零阶，一阶，Higuchi，Korsmeyer-Peppas和Hixson – Crowell）比较药物释放数据。结果：配方批F5和参考产品最适合Korsmeyer – Peppas模型，其系数指数为0.5，表明FICKIAN药物释放，Higuchi Square root root root扩散控制机制均已注意到这两种配方，其中释放的药物与平方根的药物相比是平方根的分数。结论：具有相似的溶出度和扩散控制的药物释放机制，配方F5片剂被认为与参考产品可互换。
基于地形力学的动态模型...
摘要 - 基于Terramogealics的轨道车辆（TRV）的动态模型被广泛用于动态分析中。但是，由于其高复杂性和计算成本，这些模型与基于模型的控制器设计不相容。本研究提出了一种新型且简化的基于TRAMEGRAINIC的动态模型，可用于基于优化的实时运动控制器设计。到此为止，我们使用轨道剪切应力的平均项近似轨道的相互作用，以使模型在计算上有效且可线化。通过在轮式车辆场中引入滑动比和滑动角的概念，最终将基于Terramogearics的动态模型简化为紧凑而实用的单轨动态模型，从而降低了对精确滑移比的需求。单轨模型使我们能够通过分别考虑侧面和纵向动力学来设计有效的运动控制方案。最后，在各种道路条件下使用实际TRV对提出的动态模型进行了验证和验证。此外，在模拟中比较了不同模型的性能，以证明所提出的模型在TRV路径遵循任务中的表现优于现有模型。
人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
变形虫可以教给我们关于线粒体动力学的什么？
Kari和她的团队还在研究细胞骨骼（称为细胞骨架）在调节线粒体动力学中的作用。细胞骨架有助于维持线粒体和其他细胞成分的形状和运动。“众所周知，线粒体动力学取决于哺乳动物和酵母中的细胞骨架，但对于D. discoideum中的细胞骨架在动力学中的作用并不了解，” Kari解释说。“为了确定这种作用，我们需要分析线粒体动力学过程中细胞骨架和线粒体之间的相互作用。”通过使用活细胞成像，研究人员可以观察细胞骨架如何实时与线粒体相互作用。这种方法使他们能够更好地理解这些相互作用中的破坏如何影响线粒体功能并导致细胞疾病。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
在集体耦合方面下的极性光谱。 I.线性光谱和量子动力学的有效模拟M.雄伟的Mondal，1，A）A。NIC
我们概述了两种一般的理论技术，用于模拟Polariton量子动力学和光谱，在由Helestein-Tavis-Cummings（HTC）模型Hamiltonian描述的集体耦合方案下。第一个利用了HTC Hamiltonian的稀疏性，这使人们可以将代理北极星汉密尔顿的成本降低到状态矢量的状态数量，而不是二次顺序。第二个正在应用众所周知的Chebyshev系列扩展方法进行量子动力传播，并将它们应用它们模拟HTC系统中的Polariton动力学，从而允许人们使用更大的时间步骤进行繁殖，并且只需要对Palliton Hamiltonian对国家Vectors进行载体的递归操作。这两种理论方法是通用的，可以应用于任何基于轨迹的非绝热量子动力学方法。我们将这两种技术应用于先前开发的lindblad最佳密度矩阵（L -PLDM）方法，以模拟HTC模型系统的线性吸收光谱，均具有不均匀的位点能量能量障碍以及偶极性方向疾病。我们的数值结果与以前的分析和数值工作非常吻合。
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu