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单元格期间单细胞的转录组动力学
细胞周期是生物学中最基本的现象之一。尽管在单细胞分析中进步，但在高维基因表达空间中细胞周期的动力学和拓扑拓扑仍在很大程度上未知。我们开发了转录组数据的线性分析，该分析表明细胞在周期中沿着转录组空间中的平面圆形曲线移动。非循环基因表达增加了第三维，导致圆锥体上的螺旋运动。我们在永生的细胞系中发现细胞周期跨性别动力学很大程度上是独立于其他细胞过程的。我们提供了一种简单的方法（“ Revelio”），以及时订购非同步细胞。从数据中精确清除细胞周期效应成为一个直接的操作。轨迹的形状意味着每个基因在周期中仅上调一次，并且只有两个由基因组表示的动态组件驱动转录组动力学。它表明细胞周期已经发展为最大程度地减少转录活性的变化和相关的调节工作。该细胞周期的设计原理可能与许多其他细胞差异过程有关。
高素质成像用于监测单个单元格中的信号动力学
所有活细胞都是其环境的传感器：他们感觉到信号，激素，细胞因子和生长因子等。这些信号与细胞表面受体的结合通过蛋白质 - 蛋白质相互作用，酶促修饰和构象变化启动消息沿细胞内信号通路的传播。通常，在整个细胞种群中监测信号通路的激活，从而给予人群平均度量，通常使用破坏和匀浆细胞种群的实验方法。高内容成像是一种自动化的高通量荧光显微镜方法，可实现从活细胞中采取信号转导途径的测量。它可用于测量信号动力学，感兴趣的特定蛋白质的丰度随着时间的流逝而变化，或记录特定蛋白质如何移动和改变其本地化，以响应来自其环境的信号。使用此方法和其他单细胞方法，越来越清楚的是，即使在克隆（同源性）细胞系中，细胞对给定刺激的响应以及它们表达的细胞成分的量也很大。本综述将讨论高素质成像如何促进我们对细胞异质性的日益了解。它将讨论如何将生成的数据与信息理论方法相结合，以量化通过嘈杂的信号通路传输的信息量。最后，将考虑异质性与我们对疾病的理解和治疗的相关性，强调了单细胞测量的重要性。
使用FinFET和CMOS逻辑的双端口8T SRAM单元格
摘要 - 具有超低泄漏和出色稳定性的静态随机记忆细胞是当代智能设备中设备上层的记忆的主要选择。本文介绍了一个新型的8T SRAM细胞，其泄漏降低并证明是稳定性的。所提出的SRAM单元使用堆叠效果来减少泄漏和传输门作为访问晶体管以增强稳定性。已经根据功耗和静态噪声边缘（RSNM，HSNM和WSNM）分析了所提出的具有堆叠晶体管的拟议的8T SRAM细胞的性能。在22 nm技术节点时，发现基于FIN-FET的8T细胞的功耗为572 PW，与基于CMOS的8T细胞相比，该因子几乎降低了一个因子。此外，对于基于FinFET的新型8T SRAM细胞在22 nm技术节点的情况下，发现功耗被发现减少了一倍。𝟓×𝟏𝟎𝟏𝟎𝟐𝟐𝟐。WSNM，HSNM和RSNM的8T SRAM细胞在0.9 V电压电压下观察到具有FinFET逻辑的8T SRAM细胞的240 mV，370 mV和120 mV。与常规的6T填充细胞相比，所提出的细胞显示了20％，5.11％和7％的WSNM，HSNM和RSNM，这是分数的。还分析了SNM的灵敏度，并报告了温度变化的敏感性。此外，获得的结果证实了所提出的SRAM细胞的鲁棒性，与近期作品相比。
1998; 58：409-412。 Cancer Res Toshihiko Kawamori，Chinthalapally V. Rao，Karen Seibert等。环氧合酶-2抑制剂，针对结肠癌 使用数据挖掘KNN技术的季节性到年度气候预测 病毒编码的蛋白酶和Nidovirales中的蛋白水解加工 无损单元格的ins and of-... 合作移动机器人技术：前因和指示 Arbuscular菌根真菌在Agro 中的作用 刺激布里鲁因散射：测量，系统障碍和应用的概述
塞来昔布。在7周龄时，除了接受盐水治疗的动物外，所有动物都接受了S.C.每周一次注射AOM（15 mg/kg体重）2周。然后将大鼠维持在对照或实验饮食中，直到实验终止。体重在最初的8周内每周记录每周一次，然后每4周记录体重。每天监测动物的一般健康。该实验在第二次AOM治疗后50周终止，此时所有动物均被二氧化碳安乐死杀死。剖腹手术后，整个胃和肠道被切除并纵向打开，并用正常的盐水冲洗含量。使用解剖显微镜，大小的肠道肿瘤的位置，数量和大小严重地注意到了。用卡尺测量每个肿瘤的长度，宽度和深度。肿瘤体积（31）。其中v为音量。l是长度。w是宽度，d是
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1初步，最近有很多活动达到了从事集体行为的多个移动机器人的系统。此类系统引起了人们的关注：（1）任务本质上可能太复杂了，无法实现单个机器人，或者可以从多个机器人中获得绩效好处； （2）与为每个单独的任务拥有一个强大的机器人，建造和使用几个简单的机器人可以更轻松，更便宜，更灵活，更容易容忍； （3）洞察力自我科学（组织理论，经济学），生命科学（理论生物学，动物学）和认知科学（心理学，学习，人工智能）可以源自多机器人实验系统。对多个机器人的研究自然扩展了对单机器人系统的研究，但也是一项纪律：多机器人系统可以完成任何罪恶机器人无法完成的任务，因为最终，无论是在空间上的能力，最终都是一个机器人。多机器人系统也与其他分布式系统不同，这是由于其隐式“现实世界”环境，大概与分布式系统环境的传统组件（即计算机，数据库，网络，网络）相比，它比建模和理由更为难以建模和理由。术语集体行为通常表示具有多个代理的系统中的任何代理。合作行为是当前的主题，是集体行为的一个子类，其特征是合作。韦伯斯特的词典[MW63]定义“共同运营”为“与他人或其他人相关，以获得相互，经常经济的，有益的东西”。机器人文献中合作的明确定义虽然稀疏，但包括：（a）“针对具有共同利益或回报的某些目标的共同协作行为” [BG91]； （b）“通常基于通信的一种互动形式” [MAT94A]； （c）“ [加入]共同做一些产生渐进效果的事情，例如增加表现或节省时间” [py90]这些定义显示了广泛的可能的观点。例如，（a）诸如（a）的定义通常会导致任务分解，任务分配和其他分布式的人工智能（DAI）IS-