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抑制剂Angptl3及其对高脂血症和动脉粥样硬化的影响
和HTG导致急性胰腺炎（2）和心血管疾病（CVD）。（3，4）因此，寻求降低异常高的LDL和TG水平的靶标更有效地预防心脏病，中风和胰腺炎血管生成素样蛋白样蛋白3（ANGPTL3）是460氨基酸（AA）糖蛋白，主要由Liver分泌。angptl3包含一个N末端区域，预计本质上是无序的，一个卷曲的螺旋区域和C末端纤维蛋白原样域。（5）ANGPTL3基因的结构如图1所示。在蛋白质被裂解和糖基化后，产生了与结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）和肝脂肪酶（HL）的结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）和肝脂肪酶（HL）的N末端片段，该片段与结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）涉及。同时，分泌需要16-AA信号肽的C-末端纤维蛋白原样域（6），并参与血管生成。此功能类似于血管生蛋白的功能（7，8）
使用射频阱和动态光势的陷阱离子量子计算的可扩展架构
基于线性射频阱中捕获离子的量子比特由于其高保真度的操作、全对全连接和局部控制程度而成为量子计算的成功平台。原则上，可以限制在单个 1D 寄存器中的基于离子的量子比特数量没有根本限制。然而，在实践中，长捕获离子晶体存在两个主要问题，这些问题源于其运动模式在扩大时会“软化”：离子运动的高加热率和密集的运动谱；两者都会阻碍高保真量子比特操作的性能。在这里，我们提出了一种使用大离子晶体的量子计算的整体、可扩展架构来克服这些问题。我们的方法依赖于动态操作的光势，它可以瞬间将离子晶体分割成可管理大小的单元。我们表明这些单元表现为几乎独立的量子寄存器，允许所有单元上都有并行纠缠门。重新配置光学势能的能力保证了整个离子晶体的连通性，并且还实现了高效的中电路测量。我们研究了大规模并行多量子比特纠缠门的实现，这些门可同时在所有单元上运行，并提出了一种协议来补偿串扰误差，从而实现大规模寄存器的全面使用。我们说明了这种架构对于容错数字量子计算和模拟量子模拟都是有利的。
char，煤气和动作
阻燃剂通常是为环氧树脂开发的，然后转移到其纤维增强的复合材料中，结果不确定。详细了解这种转移代表了一项关键的科学挑战。这项研究系统地将环氧树脂与玻璃纤维增强复合材料进行了比较，重点是双苯酚A二甘同甲醚与硬化剂二氯二酰胺，火焰粘贴剂三磷酸三磷酸，氨基磷酸氨基磷酸盐和硅烷芳基氨磷酸盐以及内磷酸盐以及内磷酸硅酸盐的硅酸盐。该研究研究了热解（热力计），易燃性（UL 94，限制氧指数）和火力行为（锥热量计）的变化，同时还检查了阻尼药的动作模式和整体火力性能。发现的结果表明，燃料，热性能，熔体流量和保护层的变化显着影响点火，易燃性和火负荷，并且在复合材料内的碳质炭急剧减少，以防止摄入量。这项研究量化了效果，并提供了对从树脂到复合材料的火焰阻燃剂的复杂转移过程的基本科学理解，提供了基本的见解，这些见解对于开发更有效的阻燃材料至关重要。
电池和动力总成：远距离和减少充电时间的客户体验
带有模块化设计的高压电池，全新的škodaelroq的锂离子电池具有模块化设计。ELROQ 50的电池由八个模块组成，即九个模块中的Elroq 60的电池。ELROQ 85和ELROQ 85X电池的82 kWh容量分布在十二个模块上。电池位于前后座椅下方和后排座椅下方以及隧道控制台下方的车道地板中，以确保重心较低。ELROQ电池的设计，包括其液体冷却和加热系统，与Enyaq家族相同。电池的优化预热功能提高了DC快速充电站的效率。使用导航系统的路由指南会自动激活，或者可以在信息娱乐系统的充电菜单中手动启动。电池热管理系统不断监视电池的当前温度和电流状态，如果需要，该系统会激活温度控制。
锌（II）和铂（II）磺酰基取代酞菁的合成、光表征和在先进细胞和动物模型上的临床前研究，用于增强血管靶向光动力疗法
摘要：合成了两种四边缘取代有叔丁基磺酰基并与锌（II）或铂（II）离子配位的酞菁衍生物，并随后研究了它们的光学和光化学性质，以及在细胞、组织工程和动物模型中的生物活性。我们的研究表明，这两种合成的酞菁都是活性氧 (ROS) 的有效生成器。PtSO 2 t Bu 表现出出色的生成单线态氧的能力（Φ Δ = 0.87 − 0.99），而 ZnSO 2 t Bu 除了 1 O 2 之外（Φ Δ = 0.45 − 0.48）还能有效生成其他 ROS，尤其是· OH。考虑到未来的生物医学应用，还确定了测试的酞菁对生物膜的亲和力（分配系数；log P ow ）及其与血清白蛋白的主要相互作用。为了方便生物给药，我们利用 Pluronic 三嵌段共聚物开发了这些酞菁的水分散性配方，以防止自聚集并改善其向癌细胞和组织的输送。结果表明，当酞菁被掺入可定制的聚合物胶束中时，细胞摄取和光毒性显著增加。此外，在 hiPSC 递送的类器官和携带 CT26 肿瘤的 BALB/c 小鼠中研究了封装酞菁在体内分布的改善和光动力学功效。这两种光敏剂都表现出很强的抗肿瘤活性。值得注意的是，血管靶向光动力疗法 (V-PDT) 导致 84% 的 ZnSO 2 t Bu 治疗小鼠和 100% 的 PtSO 2 t Bu 治疗小鼠的肿瘤完全消除，并且治疗后长达五个月内迄今未观察到复发。对于 PtSO 2 t Bu 而言，效果明显更强，可提供更广泛的光剂量范围，以实现有效的 PDT。关键词：高级细胞模型、抗癌活性、类器官、光动力疗法 (PDT)、酞菁、活性氧 (ROS)、血管靶向光动力疗法 (V-PDT) ■ 简介
基因组知识的圈养育种可以减少近亲抑郁症和动物园种群的遗传负荷
fi g u r e 1从单个粉红色鸽子的原始阅读中，粉红色依赖性耗竭（PPCADD）分数的每单核苷酸多态性（SNP）粉红色鸽子的产生管道。Snakemake（Mölder等，2021）管道用作输入主体个体的测序读数，受试者物种参考基因组以及CADD分数和参考基因组（即鸡肉，Chcadd分数（Groß，Bortoluzzi等，2020）和Galgal6参考基因组（Warren等，2017））。管道分为六个部分，对应于管道的部分（https：//github。com/saspe ak/loadlift）。（1）（黄色）使用Phyluce从参考基因组中提取UCE。（2）（深蓝色）映射个体的测序读取到参考基因组，以指示10×Chromium读取数据（本文中使用）和Illumina读取数据的两种平行方法。（3）（浅蓝色）变体呼叫UCES中的SNP。（4）（浅灰色）创建链文件，用于从鸡基因组转化注释。（5）（深灰色）Chcadd得分转换为粉红色鸽子（主题物种）注释。（6）（绿色）床文件和UCE站点的交集到每个站点PPCADD（主题物种）分数（红色）。
快速物种分化和动杆菌的键入...
acinetobacter（A。）鲍曼尼（Baumannii）已成为一种难以治疗的医疗性细菌性人类病原体。A。Baumannii应在“一种健康”方法下处理，其在人类，动物和环境环境中的监视对于理解其合理的传播动态而言至关重要。准确鉴定鲍曼尼a，其克隆复合物和序列类型对于理解流行病学分布，进化关系和传播动力学很重要。广泛的基因分型技术用于分化calcoaceticus-baumannii（ACB）复合物。但是，没有用于快速测定的单一直接基因型方法。当前，存在两个多焦点序列分型（MLST）牛津和牧场方案；尽管被认为是序列键入的黄金标准，但协调方案并不是一个简单的过程。基于基于基因组测序的核心基因组多焦点序列（CGMLST）和核心单核苷酸多态性（CGSNP）是可靠且精确的序列键入；但是，它们的昂贵，具体取决于测序的质量并要求更高的计算技能。在过去十年中，基于飞行质谱（MALDI-TOF MS）物种鉴定的基质辅助激光解吸时间已成功地用于快速区分ACB复合物。MALDI键入非常快，更容易，便宜，并且与分子方法一样可靠。人工智能和机器学习的应用可能在克隆序列类型（ST）级别的标识中很有用。应变水平A. Baumannii识别置信度在增加了具有明确定义的分离株的内部参考光谱时提高了现有数据库。流动性分类学分类正在发展，正在描述更新的ST；因此，建立鲍曼尼曲霉参考光谱的中央存储库将有助于整个实验室协调，并在“一个健康”的观点上对鲍曼尼a。a。baumannii的全球级别监视计划有助于。本评论阐明了与鉴定活杆菌所采用的技术以及MALDI-TOF MS的潜在应用和未来观点有关的挑战。
手动姿势和动作建模的生成层次临时变压器
摘要。我们提出了一个新颖的统一框架，该框架同时可以解决人体姿势和动作建模的未来预测。以前的作品通常为识别或预测提供了孤立的解决方案，这不仅增加了实际应用中整合的复杂性，而且更重要的是，无法证明双方的协同作用并在各自领域中遭受次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个具有代表性的变压器VAE架构来模拟手动姿势和动作，在该构图中，编码器和解码器捕获识别和预测会重新恢复，并且它们通过VAE瓶颈进行了联系，要求学习从过去到未来的一致手动运动的学习，并反复使用。此外，为了忠实地对手姿势和动作的语义依赖性和不同的时间粒度建模，我们将框架分解为两个级联的vae块：第一个和后者的区块分别模拟了短跨度的姿势和长跨度的动作，并通过代表一个子second seraps saps sand Hand Poses的中级特征连接起来。将这种分解为块级联反应有助于捕获姿势和动作模型的短期和长期时间规律性，并使训练可以分别训练两个块，以充分利用具有不同时间粒度注释的数据集。我们跨多个数据集训练和评估我们的框架；结果表明，我们对识别和预测的联合建模可以改善孤立的解决方案，并且我们的语义和时间层次结构有助于长期姿势和动作模型。
使用隐式行为克隆和动态运动原始的动态运动来促进机器人运动计划的增强学习
摘要 - 用于运动计划的运动计划（RL）在慢训练速度和差异性差方面仍然具有低效率和差异性。在本文中，我们提出了一种新型的基于RL的机器人运动计划框架，该框架使用隐式行为克隆（IBC）和动态运动原始（DMP）来提高训练速度和外部RL试剂的概括性。IBC利用人类演示数据来利用RL的训练速度，而DMP则是一种启发式模型，将运动计划转移到更简单的计划空间。为了支持这一点，我们还使用可用于类似研究的选择实验创建了人类的示范数据集。比较研究揭示了所提出的方法比传统RL药剂的优势，训练速度更快，得分更高。实体实验实验指示了所提出的方法对简单组装任务的适用性。我们的工作提供了一种新的观点，即使用运动原语和人类演示来利用RL的性能用于机器人应用。
u2usim-具有多代理传感和动态环境的无人机远程仿真平台
多旋翼无人机（UAV）已转变为能够通过未知环境导航的智能代理。这种演变强调了它们自主操作并适应多样化和挑战的场景的能力。无与伦比的研究经常面临一个重大问题：缺乏真实和多样化的培训数据。为了解决这个问题，我们介绍了U2USIM，这是一个远程仿真平台，旨在在UAV-TO-TO-UAV（U2U）合作学习和体现AI研究中进行现实的合成数据生成，性能评估和可视化。模拟提供了一种有效的解决方案，可以实现实时可容纳能力，高可操作性，高分辨率图像和成本效益[8]。以前的仿真平台，例如Airsimw [2]，Xtdrone [7]，Smrtswarm [1]，在镜像现实世界环境中受到限制。受Ros-Gazebo-Px4工具链的启发，以视觉大满贯和导航而闻名，我们提出了U2USIM平台。此工具利用UE [5]，Airsim [6]和ROS [4]来结构具有动态和现实的虚拟环境的实时交互式平台。