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World File Search System型物
Majorana零模式的混合轻型物质网络
拓扑激发，例如Majorana零模式，是编码量子信息的有前途的途径。基于其编织的Majorana Qubit的拓扑保护门将需要某种形式的网络。在这里，我们建议通过在微波腔QED设置中与光纠缠的Majorata物质来构建这样的网络。我们的方案利用了光引起的相互作用，该相互作用与所有Majorana纳米级电路平台通用。这种效应源于在一维物理主要模式链中光耦合的参数驱动。我们的设置可以实现Majorana量子计算平台中所需的所有基本操作，例如融合，编织，关键的T-Gate，读取，以及重要的是，物理Majora Modes的稳定或校正。
LI3SB的应力/压力稳定的立方多晶型物具有改善的热电性能
全球对化石燃料以外替代能源资源的需求由于其消耗的耗竭和环境影响而被放大。最近的评估发现，在能源转化步骤中，全球72％的全球能源消耗损失。1，重大损失被指定为废热，需要回收以提高全球能源可持续性。因此，热电（TE）材料通过将废热转换为电力并作为无噪声和无噪声的固态冷却器来使其成为一种可持续和可靠的能源引起了极大的兴趣。2热电效率取决于功绩的无量纲热电图，ZT = A2σT /κ，其中a，σ，T和κ分别是Seebeck系数，分别是电导率，绝对温度和总导电性。3材料的热电效率可以通过
新兴模型物种的功能基因组工具
在生态学和进化领域，大多数旨在将基因型与表型联系起来的研究很少使用功能工具来验证已识别的基因座。RNA 干扰 (RNAi) 和成簇的规律间隔回文重复序列 (CRISPR)-Cas 基因组编辑的最新发展大大提高了功能验证的可行性。然而，当应用于新兴模式生物时，这些方法面临着特定的挑战，包括基因沉默的空间控制有限、敲入效率低和功能验证的通量低。此外，迄今为止的许多功能研究并没有重现生态相关的变异，这限制了它们对进化过程的更深入了解范围。因此，我们认为，通过同源定向修复 (HDR) 进行等位基因替换的基因编辑的增加使用将极大地有利于生态学和进化领域。
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。
新型物联网的开发和实验室评估 -
1农业和自然资源教职员工，农业工程系，阿斯旺大学，阿斯旺，阿斯旺，埃及，2，农业教职员工，农业工程系，曼苏拉大学，曼苏拉大学，埃及，埃及，埃及，3，苏丹王子苏丹王子环境研究所，水和沙漠研究所，苏丹王子，水和沙漠王子，苏丹国际统治者，国际统治者，国际统治者，国际统治者。沙特阿拉伯，4号农业工程系，食品和农业科学学院，沙特国王大学，利雅得，沙特阿拉伯，沙特阿拉伯，5，工程工程学院，土木工程系，Minia大学，Minia，Minia，Minia，Minia，埃及，6，6工程和信息信息技术，结构性诊断研究小组中国广州大学，Zagazig大学农业学院8号农业工程系，埃及
大型物理模型：采用大型语言模型和基础模型的协作方法
1 CLP-科学与哲学中心，Ugent，BE，2 Imapp，Radboud University and NL，NL，3 Utrecht University，NL，NL，4 4，NL，Radboud University，NL，5 de f´ısica Copuscular（Ific）（IFIC），Scain＆Scain spain＆Scains，trante，thrante，thrante，thrande，thrande，dr thrande，thrande，thrand，德国，德国8埃鲁姆 - 达塔 - 荷兰和多特蒙德大学，德国，9，北卡罗来纳州拉德布德大学，奥地利，拉德布德大学，10塔帕尔工程技术学院（TIET）11，印度帕蒂亚拉，帕蒂亚拉，帕特里亚，汉堡十二世大学，德国汉堡，13 hamburg，13 hamburg，13瑞士，16慕尼黑数学哲学中心，德国LMU慕尼黑，17 Cantabria物理研究所（IFCA）（IFCA），西班牙CSIC-UC，西班牙，Radboud University，NL，NL，Digital，19 Ippen Digital，19 Ippen Digital，Demandy，20 De Oviedo and Ictea大学，西班牙，西班牙，西班牙，21 Grappa，Amsterdam of Amsterdam，Interndam，Interndam，Interndam
中国的Bambusicolous miscopathogens，有关分类学多样性，新型物种，致病性和新见解的最新信息
Bambusicolous mycopathogens in China with an update on taxonomic diversity, novel species, pathogenicity, and new insights Yang CL 1,# , Xu XL 1,2,# , Zeng Q 1,# , Liu LJ 1 , Liu F 1 , Deng Y 1 , Wang FH 1 , Sun QR 1 , Jeewon R 3,8 , Hyde KD 4,5 , Jayawardena RS 4 , Mckenzie EHC 6 , Wanasinghe DN 7,9 , Liu YG 1,* , Xiao QG 2 , Han S 1 , Yang H 1 , Li SJ 1 , Liu L 1 , and Xie JL 1 1 Key Laboratory of National Forestry & Grassland Administration on Forest Resources Conservation and Ecological Safety in the Upper Reaches of the Yangtze River, College of Forestry, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130，四川，中国2林业研究所，成都农业与林业科学学院，成都611130，四川，中国3号健康科学系，毛里求斯科学系，毛里求斯大学，毛里求特大学，réduius80837，Mauritius 4 chian 4 chian fungal the fungal the fungal fungal fungal luuang raang raang raang raang raang ra ruang ra fuuang， 5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，P.O。Box 22452, Riyadh 11495, Saudi Arabia 6 Landcare Research New Zealand, Private Bag 92170, Auckland Mail Centre, Auckland 1142, New Zealand 7 Honghe Center for Mountain Futures, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Honghe County 654400, Yunnan, China 8 Department of Zoology, College of Science, King沙特大学框2455，Riyadh 11495，沙特阿拉伯框2455，Riyadh 11495，沙特阿拉伯
Cardarine/GW501516的五种新型多晶型物及其通过X射线衍射，计算方法，热分析和药物视角
摘要：GW501516，也以Cardarine的名称而闻名，是一种合成的过氧化物组增生剂活化受体三角洲（PPR-δ）激动剂，用于治疗代谢性疾病和心血管疾病。在各种溶剂和混合物中完成了广泛的多晶型筛选，以探索其生长多晶型物的能力。使用单晶X射线衍射阐明了四个多晶型物的晶体结构，而一种结构是通过粉末X射线衍射方法溶液的。通过计算方法研究了固态特征（分子间相互作用的性质）。通过热DSC分析和粉末上的X射线衍射进一步研究了多晶型物。从药物的角度来看，也分析了多晶型物的稳定性和溶解度。
高型物质的读取级甲基化模式提取...
DNA甲基化的异常变化与癌变的早期阶段有关。确定循环肿瘤DNA（CTDNA）中这些表观遗传变化可以揭示潜在的生物标志物来早期诊断各种癌症。然而，分析此类数据会带来生物信息学挑战，因为在检测活检样本中低丰度的CTDNA信号方面缺乏灵敏度，这些ctDNA信号通常被包含数百个目标区域的库的复杂性所淹没。读取水平的甲基化分析有望由于稀有信号的广泛覆盖范围和高灵敏度，因此有望进行更深入的DNA甲基化检测。但是，由于缺乏能够生成适合基准科学家和专业生物信息学家的可解释报告的标准化工作流的缺乏，这种方法受到了阻碍。在这里，我们提出了一个生物信息学工作流，该工作流程检查下一代测序（NGS）数据并表征扩增子的读取级甲基化模式。与当前可用的其他工具相比，我们的方法旨在与高型，大规模的目标测定法一起使用。它有效地消除了从测序副产品（例如False CpG调用，二聚体和脱靶比对）得出的不希望的噪声。此外，为了容纳最新的NGS平台生成的大量数据，该工作流程可以并行处理与基于云的基于云和本地计算资源兼容的样品。此工作流程提供了DNA甲基化模式的全面可视化，并报告了读取水平的甲基化在“模式为a-a-a-a-feature”表中。在此表中，每个样品的扩增子层型单倍型（图案）的出现表示为“特征列”，并与实验中发现的所有模式一起汇总。这些读取级别的模式以及其他信息可用于开发机器学习算法，以重复收获真正的预测特征，并在预测癌症诊断时惩罚混淆信号。