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多路复用细菌素合成以杀死和预防抗菌抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2024年9月3日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.09.03.609457 doi：Biorxiv Preprint
remerelination保护神经元免受DLK 原始研究条款1 2 3 4 5早期生活的影响... 从印度移民和印度 - 加拿大人中的非西方化向西方化肠道微生物组的过渡与饮食适应性有关 森林砍伐和土地使用的影响/ ... div> 多路复用细菌素合成以杀死和预防抗菌抗性 依赖于Piezo的位置的机械感应，对于是必不可少的 巨噬细胞属的种群基因组学。揭示神秘的宿主专业化和减数分裂重组的证据 结构引导的胆小微生物的分泌物分析提供见解1 实用培养基制剂，用于快速生长乳杆菌和其他阴道细菌 结直肠癌干细胞亚型编排不同的肿瘤微环境
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通过mRNA-LNP量身定制的汽车巨噬细胞的腹膜内编程，以增强癌症免疫疗法 获胜者效应的攻击回路中的多阶段可塑性 Sidelobe抑制了贝塞尔梁的一杆光... 标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1 深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现 差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性 连续的，低流和多路复用泵 通过图神经网络在表型预测中利用蛋白质 - 蛋白质相互作用 通过大型语言模型指导的定向演化蛋白质设计
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.30.605730 doi：Biorxiv Preprint
![基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]](/simg/a/a7dc23a2ed6945ae588b3a67352e043368864ba0.webp)
基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。
零添加损失的纠缠 - photon多路复用
我们提出了一种基于对准表的纠缠光子对来源的量子网络中光学纠缠分布的方案。通过将示意的光子钟形生成与光谱模式转换为与量子记忆的接口相结合，该方案消除了由于源中的多路复用而导致的开关损耗。我们分析了通过卫星和基于地面的记忆的长基线纠缠分布特别具有挑战性的问题的“零添加逐渐多样化”（ZALM）的钟形来源，在此期间，它可以将其他优势释放出来：（i）与较高的频道效应相关的频率η与现实的频率相关的范围相互作用，并与现实的范围相互访问，并在适应性的范围内（II）进行了适应性的Photics（II），并且（II）的PHOTINCINCTIMS（II），并（II），（ii）的Photics（II），并（II），（并在Photistive）上进行了（II），并（（记忆 - 即，爱丽丝和鲍勃接收而不是传输 - 纠缠了纠缠率通过o（√η）缩放。基于数值分析，我们估计我们的协议在10 2个旋转Qpin Qubits的内存多路复用下达到> 10 ebit/s的地面距离> 10 2 km，而自旋旋转钟形铃声则超过99％。我们的体系结构提出了一个蓝图，用于在短期内实现全球尺度量子网络。
使用硬件感知准局部策略降低多路复用量子中继器中的经典通信成本
未来的量子网络将具有配备多个量子存储器的节点，从而允许多路复用 14 和纠缠蒸馏策略，以提高交付率并减少端到端 15 纠缠分发的等待时间。在这项工作中，我们引入了用于多路复用量子中继器 16 链的准局部策略。在完全局部策略中，节点仅根据对自身状态的了解做出决策。在我们的 17 准局部策略中，节点增加了对中继器链状态的了解，但不一定是 18 完整的全局知识。我们的策略利用了这样的观察结果：对于节点必须做出的大多数决策 19，它们只需要掌握有关它们所属链的连接区域的信息，而不是整个 20 链。通过这种方式，我们不仅获得了优于局部策略的性能，而且还降低了全局知识策略固有的经典 21 通信 (CC) 成本。我们的策略在实际相关的参数范围内也优于众所周知的、被广泛研究的嵌套净化和加倍交换策略。我们还仔细研究了纠缠蒸馏的作用。通过分析和数值结果，我们确定了蒸馏有意义且有用的参数范围。在这些范围内，我们还解决了以下问题：“我们应该先蒸馏再交换，还是反之亦然？”最后，为了提供进一步的实用指导，我们提出了一种基于多路复用的中继器链的实验实现，并通过实验演示了关键元素，即高维双光子频率梳。然后，我们通过对两个具体内存平台（即稀土离子和金刚石空位）的模拟结果，评估了我们基于多路复用的策略在这种真实网络中的预期性能。
连续的，低流和多路复用泵
摘要 - 流向基因型到表型模型，例如多基因风险评分，仅考虑基因型与表型之间的线性关系，而忽略了上皮相互作用，从而限制了可以正确表征的疾病的复杂性。蛋白质 - 蛋白质相互作用网络具有改善模型性能的潜力。此外，蛋白质水平的相互作用可以对理解疾病的遗传病因以及对药物发育产生深远的影响。在本文中，我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的表型预测的新方法，该方法自然地将现有蛋白质相互作用网络纳入模型。因此，我们的方法自然可以发现相关的同义互动。我们使用模拟评估了这种方法的潜力，并将其与线性和其他非线性方法进行比较。我们还研究了拟议的基于GNN的方法在预测阿尔茨海默氏病（最复杂的神经退行性疾病之一）方面的性能，其中我们的GNN接近最先进的方法。此外，我们表明我们的建议能够发现阿尔茨海默氏病的关键相互作用。我们的发现突出了GNN在预测表型和发现复杂疾病的潜在机制方面的潜力。
多路复用时分辨荧光共振能量转移超高通量筛选测定法，用于靶向SMAD4 – SMAD3 – DNA复合物
转化的生长因子-BETA（TGFβ）信号通路在建立免疫抑制性肿瘤微环境中起着至关重要的作用，使抗TGFβ剂成为癌症免疫疗法的重要领域。然而，针对上游细胞因子和受体的当前抗TGFβ药物的临床翻译仍然具有挑战性。因此，小分子抑制剂的发展特异性靶向TGFβ途径的下游主调节器SMAD4，将采取一种替代方法，具有明显的抗TGFβ信号传导的替代方法。在这项研究中，我们介绍了在超高通量筛选（UHTS）1536孔板格式中基于细胞裂解物的多路复用时间分辨荧光共振能量转移（TR-FRET）测定。该测定法可以同时监测SMAD4和SMAD3之间的蛋白质 - 蛋白质相互作用，以及SMADS及其共识DNA结合基序之间的蛋白质-DNA相互作用。多路复用的TR-FRET分析表现出高灵敏度，从而使单氨基酸分辨率下的Smad4-Smad3-DNA复合物进行了动态分析。此外，多路复用的UHTS分析证明了筛选小分子抑制剂的鲁棒性。通过对FDA批准的生物活性化合物库进行试验筛选，我们将gambogic Acid和Gambogenic Acodic鉴定为潜在的HIT化合物。这些概念验证的发现强调了我们优化的多重TR-FRET平台的大规模筛选的实用性，以发现针对SMAD4-SMAD3 – DNA复合物作为新型抗TGFβ信号剂的小分子抑制剂。
用于大气成分探测的多路复用 LHR (...
使用激光异差光谱法，D。Weidmann的大气微量气体测量在“大气的光谱监测的进步”中，W。Chen，D.S。Venables，M.W。Sigrist（eds），第159-223页，Elsevier，2021。DOI：10.1016/B978-0-12-815014-6.00005-1
多路复用DNA-Paint成像晚期/溶酶体蛋白组成的异质性
晚期内体/溶酶体（LELS）对于许多生理过程至关重要，它们的功能障碍与许多疾病有关。蛋白质组学分析已经鉴定出数百种LEL蛋白，但是，这些蛋白是否均匀地存在于每个LEL上，或者是否存在具有独特蛋白质组成的细胞类型依赖性LEL亚群，尚不清楚。我们采用了定量的多重DNA-油漆超分辨率方法来检查单个LELS上六种关键LEL蛋白（Lamp1，Lamp2，CD63，TMEM192，NPC1和LAMTOR4）的分布。虽然LAMP1和LAMP2在LEL中含量丰富，但标志着公共种群，大多数分析的蛋白质与特定的LEL亚群有关。我们的多重成像方法基于其独特的膜蛋白组成，最多鉴定出多达八个不同的LEL亚群。此外，我们对这些亚群和线粒体之间的空间关系的分析表明，NPC1阳性LELS的细胞类型特异性趋势与线粒体紧密地位。我们的方法将广泛适用于在许多生物学环境中用单细胞器分辨率来确定细胞器异质性。