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风洞方法
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法（本文中简称为“建筑规范方法”）基于一些普遍适用的概念，包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件（“地面粗糙度”）的高度函数，以及原始建筑形状的压力系数或形状因子，这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度，“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑，这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如，众所周知，位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响，并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面，附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外，由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性，单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍，对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
风洞方法
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法（本文中简称为“建筑规范方法”）基于一些普遍适用的概念，包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件（“地面粗糙度”）的高度函数，以及原始建筑形状的压力系数或形状因子，这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度，“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑，这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如，众所周知，位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响，并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面，附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外，由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性，单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍，对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
风洞方法
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法（本文中简称为“建筑规范方法”）基于一些普遍适用的概念，包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件（“地面粗糙度”）的高度函数，以及原始建筑形状的压力系数或形状因子，这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度，“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑，这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如，众所周知，位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响，并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面，附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外，由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性，单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍，对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
体细胞多倍体在发育中的功能后果
简介多倍体一词是指包含两组以上染色体的细胞。在多个细胞物质中，当生殖细胞经历全基因组重复（WGD）并引起完整的多倍体生物，或者在亚生物下，只有在否则二倍体生物体中的体细胞中，就可以在生物水平上发现多倍体。在这些不同类型的多倍体之间，多倍体化的后果可能会有显着差异。在这里，我们重点介绍多倍体在亚生物水平上的后果，概述了正常生理和疾病中体细胞的功能。在发现染色体后不久，在十九世纪后期对多倍体细胞进行了第一次观察（Wilson，1925年）。在过去的一个世纪中，对植物和昆虫的研究极大地有助于我们理解体细胞多倍体的出现，在其他地方进行了广泛的审查（Almeida等，2022; Edgar等，2014; Hua and Orr-Weaver，2017）。总而言之，体细胞可以通过细胞融合或经过非规范细胞周期复制其DNA，但不分为两个子细胞。Many terms have been used to describe these non-canonical cell cycles but, in essence, they can be divided into two types: non-canonical cell cycles in which cells alternate between S and G phase, which we refer to as ‘ endoreplication cycles ' , and non-canonical cell cycles in which cells undergo all phases of the canonical cell cycle but exit M phase before the initiation orcompletion
肿瘤激活细胞穿透肽选择性递送免疫调节药物
摘要：免疫疗法的最新进展彻底改变了癌症治疗。免疫疗法可以激活免疫系统的适应性和先天性。针对免疫检查点抑制剂（即 CTLA-4、PD-1 和 PD-L1）的疗法已显示出对部分癌症患者有效，因为它可以激发适应性抗肿瘤免疫反应。或者，先天免疫系统的小分子免疫调节剂，如 Toll 样受体 (TLR) 激动剂，正在开发用于癌症治疗。TLR 可作为微生物产物的模式识别受体，也参与致癌作用。Reisquimod 是一种具有抗肿瘤功效的 TLR 7/8 激动剂。然而，由于非特异性 TLR 7/8 激活的毒性，全身输送游离的 Resiquimod 已被证明具有挑战性。因此，我们开发了一种靶向肽-药物偶联物策略，用于全身输送 Resiquimod。我们设计了一种可激活的细胞穿透肽，可将雷西莫德特异性地递送至肿瘤组织，同时避开正常组织。可激活的细胞穿透肽 (ACPP) 支架在细胞外基质中被基质金属蛋白酶 2/9 酶促裂解，随后在细胞内溶酶体蛋白酶 B 介导下释放游离雷西莫德。重要的是，当与 ACPP 结合时，雷西莫德的肿瘤组织浓度比周围非癌组织高出 1000 多倍。此外，全身 ACPP-雷西莫德递送产生的治疗效果与同源鼠肿瘤中的局部游离雷西莫德相当。这些结果突出了精确的肽-药物结合物递送。
量子计算和人工智能——引人注目的组合
2024 年有望成为量子计算的突破之年。我们即将看到量子和人工智能 (AI) 之间共生关系的出现。这具有巨大的潜力，可以推动这两个领域的进步，突破可能的界限。由于我们终于达到了摩尔定律的极限，我们需要替代方法来提高计算性能。将量子计算与人工智能结合起来正在开启一些令人兴奋的可能性。它是双向的。我们可以越来越多地使用人工智能来检测和补偿量子计算中的异常——目前阻碍其快速发展的因素——另一方面，利用量子计算来扩展人工智能的发展。我们能够利用量子系统的巨大计算能力只是时间问题——这将推动药物发现等领域的突破，并通过在眨眼间处理复杂算法的能力彻底改变金融市场。但一些专家表示，我们可能还需要 10 年才能达到这一点。尽管有可能比传统的硅基计算快很多倍，但这项技术仍然容易出错。用于量子计算的量子比特必须足够稳定才能产生有意义、准确的结果。如果它们不稳定，那么结果就不可靠。尽管我们在获得和保持量子系统稳定状态方面取得了进展，但进展仍然不够快。当然，启动和运行量子计算机比传统计算机要复杂一些。在超导量子比特技术中，量子比特使用微波进行控制和测量。它们本质上很脆弱，容易受到周围环境噪声的影响——这意味着它们会受到热噪声、电磁干扰和材料缺陷等因素的影响。即使是简单的操作或测量也会导致错误。这意味着量子计算必须始终在高性能计算系统上进行交叉检查——这一事实严重削弱了当前量子计算机的实用性。尽管 HPC 系统是世界上最强大的传统计算机，但在某些计算中，其速度比量子计算机慢很多倍。如今，为了微调量子比特，我们手动优化微波脉冲的形状——但规模有限，因为实际上，人类根本不可能同时对数十个量子比特进行这样的优化。这时，人工智能就可以发挥作用了。它可以学习如何优化微波脉冲，以便更好地同时控制多个量子比特，从而减少量子误差。除此之外，人工智能还可以用来识别哪些量子比特应该优先用于特定的量子计算。另一方面，更强大的量子计算将推动更快、更先进的人工智能系统的开发。而且，您无需成为量子专家即可了解这种组合为何如此令人兴奋。2024 年，我们还可能看到优化任务分配的发展。在这里，我们将改进 AI 驱动的计算代理来评估计算任务，并确定它们是否更适合量子计算机、传统计算机或混合组合。这是因为在许多任务中，高性能计算机 (HPC) 的速度仍然比量子计算机更快——例如，在乘法和加法等简单的数学函数中。随着我们利用 AI 算法来优化操纵量子位的方式，它可能会带来更稳定的量子操作：这是一项关键的突破，它将使我们能够迅速增加量子系统中可靠量子位的数量，超过我们今天达到的 100 个量子位。富士通正在与日本研究机构 RIKEN 合作，共同完成一项任务，通过增强硬件和软件功能将量子技术的使用率提高到 1,000 个量子位。该方法结合了 DMET（密度矩阵嵌入理论），该理论为在存在周围分子或本体环境的情况下处理有限片段提供了一个理论框架，即使片段之间存在很大的相关性
2024 年未来水资源大会要点
关键要点 • PFAS 是一个热门话题。最近宣布的 PFAS 联邦法规的影响，包括 4 ppt 的 MCL 痕量检测、五年补救时间表和超级基金（请参阅此处和此处的注释），仍在水务行业产生影响。我们看好 XYL 在补救方面的定位。TTEK 和 STN-CA 还讨论了他们作为 E&C 公司正在萌芽的补救机会。Aclarity 是几家有前途的 PFAS 销毁初创公司之一。 • 预计将有更多公用事业公司超过新的 4 ppt MCL。E&C 公司认为，将测试超过新的 4 ppt 限制的公用事业公司数量将比 EPA 初步预测的 5,000 家“多倍”，而补救最终将花费更多。 • 市场仍然没有经济的 PFAS 测试或可扩展的销毁技术。开发这两种能力的军备竞赛仍在继续。 • 有关水务行业如何从 AI 中受益的更多细节。今年，人们对水务行业如何利用人工智能来提高处理效率、检测无收益水、防止水管破裂和监测水质的兴趣大增。首先需要在网络中安装更多传感器来捕获越来越多的参数。• 雨水管理是水基础设施应对气候变化不可或缺的一部分。雨水意识和法规正在不断加强。小组成员认为雨水管理机会价值 150 亿美元，而且越来越需要促进跨系统/州的解决方案。• 数据中心的大量用水量正在受到严格审查。数据中心专家 Sam Allen 声称每次 ChatGPT 搜索都会使用一加仑水，引起了所有人的注意。行业正在将水利用效率 (WUE) 与电力使用效率 (PUE) 结合起来。
非编码遗传变异的全基因组分析确定了与先天性巨结肠相关的多尺度调控元件扰动
非编码遗传变异在许多人类疾病中发挥着重要作用这一点已得到广泛认可，但诸多挑战阻碍了对功能性疾病相关非编码变异的鉴定。非编码变异的数量可能是编码变异的许多倍；其中许多变异没有功能但与功能性变异处于连锁不平衡状态；不同的变异可能具有上位性效应；不同的变异可以在不同的个体中影响相同的基因或通路；一些变异彼此相关，不是通过影响相同的基因而是通过影响相同上游调节器的结合。为了克服这些困难，我们提出了一个新颖的分析框架，该框架考虑不同遗传变异对蛋白质结合的趋同影响，从而提供有关与疾病相关的调控元件、基因和通路扰动的多尺度信息。将其应用于 918 名短片段先天性巨结肠患者和匹配对照的全基因组测序数据，我们鉴定出标准单变异和基于区域的测试未检测到的各种新基因，功能上以神经嵴的迁移和发育为中心。我们的框架还鉴定出其结合受非编码变异影响的上游调节剂。使用人类神经嵴细胞，我们确认了列表中三个顶级新调控元件分别在 RET、RASGEF1A 和 PIK3C2B 基因座中的细胞阶段特定调控作用。在 PIK3C2B 调控元件中，我们进一步表明仅在患者中发现的非编码变异会影响神经胶质生成调节剂 NFIA 的结合，并相应地上调同一拓扑关联域中的多个基因。
沙漠打击演习 - 空军大学
爱德华兹空军基地以东，向东 170 英里到达亚利桑那州金曼，从内华达州拉斯维加斯以南约 40 英里处，向南 160 英里到达加利福尼亚州布莱斯。该地区主要由莫哈维沙漠的部分地区和科罗拉多河沿岸的灌溉土地组成，是典型的沙漠地形，海拔高度差异极大，从大片的沙质沙漠地面到锯齿状崎岖的山脉。沙漠打击是美国打击司令部指导下的半控制演习，允许敌方联合特遣部队（主要由装甲和机械化部队组成，并得到全面空中支援，但包括空降部队）最大限度地“自由发挥”以开发、完善和测试作战技术和战术。仅在必要时才进行指挥控制，以确保实现机动目标。“为我们做好战斗准备的陆军和空军部队进行现代战争训练需要使用的土地面积比最大的军事保留区面积还要大很多倍，”美国陆军总司令兼演习主任保罗·亚当斯将军说。选择机动区域主要是因为沙漠地形适合大规模坦克移动，而且人口相对稀少。空军部队的分散距离与实际战斗中预计的距离相似，再加上联合部队指挥官在使用地面和空中部队时享有的行动自由，确保了美国演习中典型的现实无定式作战机动路线。重点是让空军指挥官在为其战斗机、侦察机和运兵机中队选择基地时拥有最大的灵活性。最初的规划目标是让每个参加演习的战斗机中队获得 1/2 个空军基地，这将使空军指挥官能够灵活地将中队从一个基地转移到另一个基地，或者将中队或中队的一部分分散到不同的基地。这种灵活性还允许空军指挥官使用靠近地面机动区域的近距离空军基地作为前线