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多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。
复合 DNA 链断裂的编码
I. 引言 DNA 分子具有高密度和长期稳定性，因此成为存档海量信息的一种有前途的解决方案。传统数字存储介质（如硬盘和磁带）受限于物理尺寸，且易随时间推移而退化。相比之下，DNA（生物体中携带遗传信息的分子）则为数据存储提供了一种紧凑而耐用的介质。多项开创性研究已证明这一潜力 [1]–[4]。在传统的 DNA 数据存储系统中，二进制数据被编码为四种 DNA 碱基序列：腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)。然后，这些序列通过 DNA 合成的生化过程合成 DNA 分子，称为链。合成的链被集体储存在一个管子里，或封装在二氧化硅颗粒中，在适当的条件下，它们可以保持数千年的稳定 [5]。为了检索存储的二进制数据，需要使用 DNA 测序技术读取 DNA 链，该技术可以确定 DNA 分子中碱基的顺序。然后将测序数据解码回其原始二进制形式。然而，使用 DNA 存储和检索数据的过程并非没有挑战。一个重大问题是 DNA 合成、存储和测序过程中会出现错误。这些错误可能包括替换、插入、删除，尤其是链断裂。当 DNA 分子被切割成两个或多个片段时，就会发生链断裂，这会使准确重建原始数据的过程变得复杂。多项研究 [6]–[8] 已经探讨了纠正传统 DNA 数据存储通道中断裂的问题，这些研究提出了各种编码方案来减轻此类错误的影响。
CRISPR/Cas9介导的芹菜八氢番茄红素去饱和酶的精准靶向诱变
亲爱的编辑部 芹菜 ( Apium graveolens L.) 是伞形科的一种具有重要经济价值的叶菜作物，在世界各地广泛种植 [1]。生产上需要通过传统或现代分子遗传改良手段对芹菜进行品质、抗病虫害和晚抽薹等改良。常规育种遗传改良受限于育种周期长、随机性，因此基因工程育种的必要性凸显。精准的基因组编辑技术有可能突破常规育种的局限性。另外，芹菜功能基因组学的研究也对基因组编辑技术的发展提出了更高的要求。相对于其他主要作物，遗传转化体系不成熟和基因编辑技术不够发达已成为芹菜基础研究和遗传改良的瓶颈。 CRISPR/Cas9 系统是一种 RNA 引导的基因组编辑工具，由 Cas9 核酸酶和单向导 RNA（sgRNA）组成，可实现高效的靶向修饰[2,3]。由于其高效性和准确性，CRISPR/Cas9 诱导的基因组编辑已广泛应用于多种植物物种，以改善植物抗性和产量，并研究基因在控制农艺性状中的作用[2-4]。本文首次报道成功建立基于 CRISPR/Cas9 的基因组编辑系统，并通过在芹菜品种‘晋南诗芹’中靶向敲除八氢番茄红素去饱和酶基因（AgPDS）来验证该系统的有效性。 PDS 是类胡萝卜素生物合成中的一种限速酶，它催化无色八氢番茄红素转化为ζ-胡萝卜素，ζ-胡萝卜素进一步转化为番茄红素。它通常用作视觉标记来检测
利用解吸电喷雾电离成像质谱法和完整微生物菌落的非靶向分子分析加速菌株工程
基因组学和生物科学领域的进展已使微生物生物过程成为先进的化学品生产方式。虽然生物制造有潜力满足全球对可再生燃料和化学品的需求，但设计出能够与合成化学过程竞争的微生物细胞工厂仍然是一项挑战。优化菌株以提高化学品产量不再受限于读取和写入 DNA，而是受到缺乏高通量平台来表征特定基因编辑事件导致的代谢表型的阻碍。为了解决这个问题，我们开发了一种解吸电喷雾电离成像质谱 (DESI-IMS) 筛选检测方法，它有利于多路复用采样和非靶向分析。该技术通过在环境条件下快速直接地同时表征各种工程大肠杆菌菌株的化学输出，弥补了基因组和代谢组学时间尺度之间的差距。所开发的方法用于根据测量的代谢组对四种大肠杆菌菌株进行表型分析，并通过 PCR 基因分型对其进行验证。非靶向 DESI-IMS 表型分析表明，未来工程改造有多种策略，包括：(i) 特定生物合成产物的相对量、(ii) 次级产物的鉴定和 (iii) 工程改造生物的代谢组。总之，我们提出了一种工作流程，通过提供微生物代谢表型的快速、非靶向和多路复用分析来加速菌株工程改造。合成生物学 | 成像质谱 | 多重代谢组学 | DESI-IMS | 游离脂肪酸分析鉴于基因组和生物科学的重大进步，改造微生物用于可再生化学品制造变得越来越可行。作为传统化学合成的替代途径，生物合成生产大宗化学品有可能解决全球
FIGARO 中的经济评估
未来净收益的实现，即投资的可承受性，是在每个研究区域 ( i ) 内的子区域层面和每个子区域内每个农场/农场类型 ( j ) 层面进行评估的。公顷是比较单位。对于 NPV，我们必须考虑折现率 ( ri )。它等于省钱的机会成本 ( si ) 减去（如果相关）调整系数，以考虑获得特定贷款支持的机会（例如由于国家干预）（ zi ）。收益 ( B i,j ) 取决于绩效指标和节省的资源价值，即：节省的水量 ( sw i,j ) 乘以灌溉水的价值 ( α i )；节省的肥料量 ( sn i,j ) 乘以肥料的价值 ( β i )；节省的能源量 ( se i,j ) 乘以能源的价值 ( θ i )（如果节省劳动力，则为收益，否则为成本）；劳动力使用变化（ sl i,j ）与其成本（ γ i,j ）之比（如果节省劳动力，则为收益，否则为成本）。最后三个组成部分可以是收益，也可以是成本。其他可能影响收益的因素包括：由于比较测试点 [PI vs CF（比较领域）] 之间的质量改进而导致的价格潜在上涨（ ∂pi,j ）乘以 PI 领域测试中生产的数量（ γPI i,j ）加上 CF 产量价格（ pCF i,j ）乘以比较测试点之间的产量变化（ ∂γ i,j ）。收益的最新组成部分分别用 μ i 和 δ i 表示，即与国家干预相关的直接（对 PI 投资的补助）和间接（受限于 PI 投资的其他公共财政资源）激励。成本（C i,j）由固定成本（F i / X i,j）和可变成本（V i）组成，由每个子区域内的每个农民承担，或者同时或交替地由一个组成部分承担
1.6（R=Ce、La）金属氢化物
金属间金属氢化物是储氢应用的关键材料，然而，仍然需要具有更大储氢容量的金属氢化物。根据 Switendick-Westlake 标准，在金属氢化物中，体积储氢容量受限于可同时占据的容纳氢的间隙位点的数量，前提是最小氢化物最近邻距离约为 2.1 Å。到目前为止，违反此标准的情况很少。违反此标准的研究最深入的化合物可能是 R NiInH x 化合物（R = Ce、La、Nd）。先前对氘代物质的中子衍射研究表明存在 Ni–D∙∙∙D–Ni–D∙∙∙D–Ni 链，其 D∙∙∙D 接触异常接近，约为 1.6 Å。但尚无关于这些非典型氢化物的中子振动光谱研究报道。这里我们使用中子振动光谱 (NVS) 测量来探测 LaNiInH x ( x = 0.67, 1.6) 和 CeNiInH 1.4 中的氢动力学。当 x > 0.67 时，紧密的 H∙∙∙H 接触的存在产生了振动光谱中的两个相关特征，中心位于 ≈ 90 meV 附近，对应于同时占据相邻 R 3 Ni 四面体的配对 H 原子的振动。值得注意的是，当 x ≤ 0.67 时，这些特征在能量上与“未配对”H 原子的可比振动运动不同。为了进行比较，我们还对新表征的化学相似的 Sn 化合物 CeNiSnH、CeNiSnH 2 和 CeNiSnD 2 进行了粉末中子衍射和 NVS 测量。这些化合物也含有 R 3 Ni 四面体，但 H 占据的四面体彼此分离良好，最近的 H∙∙∙H 距离超过 2.1 Å，并且不违反 Switendick-Westlake 标准。因此，这些氢化物中不存在紧密 H∙∙∙H 接触的光谱特征。由 Elsevier BV CC_BY_4.0 发布
Derrick Adams 的新版本 - 印刷艺术
欢迎阅读《印刷艺术》第五期“新版”年度刊。与往年一样，本期内容仅代表了部分、不完整和不详尽的概述，受限于机会（哪些作品可供观赏）、篇幅（不可能涵盖所有内容）和个人偏好。为了缓解后者的影响，我们召集了十几位作者，他们挑选了三十多个近期项目供您参考。这些作品大部分都是在过去一年中制作的。有些是艺术家自己制作的，有些是由专业工作室制作的。其中一些使用了 15 世纪常见的方法，而另一些则利用了仅仅十年前的技术。我们将这个阵列作为一个探索领域呈现，而不是作为任何特定论点的例证。话虽如此，人们可以在噪音中找到无数信号。请记住，趋势很大程度上取决于旁观者的眼光和思维，以下是一些趋势：人类很少出现在这些页面中——只有 Kerry James Marshall、Nicole Eisenman 和 Daniel Heyman 描绘了个人，并且都使用木刻版画来描绘。但是，如果特定的人很少，人类的存在就无处不在。它可以在手势痕迹（Jill Moser）、我们留下的垃圾（B. Wurtz）和我们明显的缺席（Donald Baechler 的 Tantric Feet，其主人似乎已经离开了地球）中找到。罗德尼·卡斯韦尔 (Rodney Carswell) 和克雷格·泰勒 (Craig Taylor) 的抽象图像非常拟人化，似乎即将开口说话，而托玛·阿布茨 (Tomma Abts) 和斯宾塞·芬奇 (Spencer Finch) 的几何图形则解决了物理学和视觉感知的交汇点——人眼中的世界。自然也存在，但很少不妥协。吉姆·霍奇斯 (Jim Hodges) 和维多利亚·伯格 (Victoria Burge) 通过明显的人工手段唤起对自然世界的体验。琪琪·史密斯 (Kiki Smith) 的野火鸡和理查德·瑞安 (Richard Ryan) 的苍鹭是这里最细心的肖像画之一，但主体的自主性与图片的物质性相平衡。卡斯滕·霍勒 (Carsten Höller) 的照相凹版画中看似“自然”的鸟类——就像看似“自然”的鸟类一样
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
回顾胶质母细胞瘤的新型手术、放疗和全身疗法及临床试验
胶质母细胞瘤 (GBM) 是成人最常见的恶性原发性脑肿瘤，占所有脑肿瘤的 14.2% 和所有恶性脑肿瘤的 50.9% [1]。新诊断的 GBM 的标准治疗包括最大限度的安全手术切除，然后进行六周的放射治疗 (RT)，同时进行和辅助替莫唑胺 (TMZ) 治疗，共六个周期。可根据患者年龄或体能状态等因素使用低分割放射治疗。FDA 批准的其他用于新诊断 GBM 的疗法包括肿瘤治疗场 (TTF)。TTF 可能并非在所有临床环境中都可用，并且受限于患者的耐受性，但在总体生存期 (OS) 显著改善（20.9 个月对 16.0 个月；p < 0.001）[2] 后获得了 FDA 批准。初次手术时实现更大范围的切除 (EOR) 和 DNA 修复基因 O6-甲基鸟嘌呤-DNA 甲基转移酶 (MGMT) 的表观遗传沉默是与改善生存率相关的因素 [3]。尽管对新诊断的 GBM 进行了多模态治疗，但复发仍然很普遍，且 GBM 预后不良，成人 5 年生存率为 6.9% [1]。迄今为止，尚无一项大规模临床试验证明单一治疗方法可给复发性 GBM 带来生存获益，这已导致临床实践发生广泛变化 [4-8]。因此，目前尚无针对复发性 GBM 的标准化治疗方法，如果有的话，强烈鼓励患者参加临床试验 [9]。如果无法进行临床试验，可以考虑使用基于美国国家综合癌症网络 (NCCN) 指南的治疗方法来治疗复发性 GBM，包括贝伐单抗、洛莫司汀、替莫唑胺再刺激，或贝伐单抗与 TMZ 或洛莫司汀的组合 [9-11]。可以考虑使用卡莫司汀片，但由于生存获益不明确和伤口并发症风险，临床实践中很少使用 [12]。可以考虑重复手术或额外放疗，但这些干预措施并未带来明确的生存获益 [13,14]。在这篇综述中，我们讨论了手术管理、放疗
学术规定 B. Tech. 学位课程
i. 对于 CBCS，“课程”指的是“工程”研究，“课程”指的是课程内的一门学科，例如“计算机科学”，完成课程将获得该课程的学位“科目”指的是课程下的一个学习单元，例如“机械工程中的制冷与空调”课程。科目可以获得各种学分，例如 2、3 等。ii. 在加入大学时，学生不必受限于她/他所选择的工程学科。学生可以灵活地从不同的科目中选择所需的学分，因为她/他从一个学期转到下一个学期并在她/他感兴趣的学科毕业。iii. 学生可以在教师导师的支持下，根据预先确定的学术计划选择她/他获取学分的速度。iv.整个教学大纲分为多个学科篮，包括科学基础课程（篮 I）、人文与管理科学（篮 II）和基础工程课程科学（篮 III）；核心工程课程科学（篮 IV）；和学科/领域中心课程科学（篮 V）。v. 从每个篮中的课程组合中，学生可以选择任意学科组合，满足该篮中的最低学分要求。vi. 每学期注册的学分数没有限制。要获得某一学科/分支的学位，学生必须取得 180 个学分，并完成每个篮中的必要学分。vii. 如果学生能够满足篮 4 对这类学科的额外学分要求，则可以获得双学位（两个不同学科/分支的学位）。对于双学位，学生必须修至少 225 个学分（180 个学分 + 45 个来自 Basket IV 的学分）viii. 学生可以灵活决定其学位课程完成时间。完成学位的最短时间为 4 年。但是，学生从注册之日起到毕业所需的最长时间不得超过 8 年。ix. 科目分为不同类型，例如理论、实践、项目、理论与实践、理论与项目、实践与项目以及理论与实践与项目。学生对修读任何类型的科目没有学分限制。学生可以获得大多数实践科目的技能证书。x. 任何学生都可以修读全球任何一流学院提供的大规模开放在线科目 (MOOC)。xi. 学生必须通过所有先修科目（如果有）才能注册特定科目。