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基于微阵列的方法论 - 脂肪 - 促进酶 -
摘要：脂质筏是特定酶和受体所在的液体排序结构域。这些膜平台在各种信号通路中起着至关重要的作用。脂质环境中的改变，例如氧化应激引起的变化，可能会导致膜蛋白的重要功能破坏。细胞膜微阵列已成为研究脂质和膜蛋白在大尺度上的有力方法。基于该技术和液体订购子域的重要性，我们开发了一种新的印刷脂质筏技术，具有保存的天然蛋白质结构和脂质环境。为了验证这项技术并评估其对不同目标的潜力，开发了包含两种不同细胞类型（星形胶质细胞和神经元）的木筏膜微阵列（RMMA）和三种不同的条件（对照状况中的星形胶质细胞，代谢应激和氧化应激）。研究筏结构域之间脂质谱的差异，对RMMA进行了MALDI-MS测定。进行了印刷筏结构域中天然蛋白活性（酶活性和配体结合）的保存，进行NADH氧化还原酶的差异，GAPDH，胆碱酯酶活性以及Sigma-1和Sigma-1和Sigma-2结合测定。我们证明了适合膜亚域的这种新的微阵列技术的性能，可探索与神经病理相关的不同压力条件下脑细胞系的脂质组成和蛋白质活性的变化。■简介
使用Yolo
针对传统的车牌识别方法精确和速度的缺陷所带来的挑战，已经引入了一种新颖的端到端深度学习模型。该模型在实际情况下采用Yolo-NAS的准确检测和识别。采用Yolo-NAS模型，我们的车牌识别方法涉及对各种数据集的全面培训，涵盖小规模，中和大尺度，以实现最佳的准确性。Yolo-Nas引入了一种创新的量化基本块，从而减轻了早期Yolo模型的关键限制。通过结合高级训练方法和训练后量化技术，进一步提高了性能。结合使用，Yolov8将车辆分类为特定类型，例如汽车或自行车。该排序算法为车辆分配了不同的身份号码，从而促进了无缝连接的相应检测到的车牌。此关联数据系统地存储在CSV文件中以供参考。为了可视化，EasyORC将部署以识别车牌上的字母数字字符。此识别输出在视觉上表示为已确定车辆上方的盒子。利用Yolo-NAS进行车牌检测，不仅可以确保卓越的准确性，而且还通过量化支持和战略准确的胶粘度权衡来优化性能，从而有助于更加精致，更有效的识别系统。我们为Yolo-NAS（小）模型获得的准确性为90.2％。使用Yolo-NAS进行车牌检测，我们能够开发一种将高速与精度相结合的模型。
硅光子微电机电系统在铸造过程中的加载环谐振器
抽象的光子加载量滤波器是在光纤通信系统中实现波长多路复用（WDM）的关键组件。光子整合的最新进展表明，在芯片上将光子附加电源过滤器与高性能光子构建块一起集成的潜力，以构建WDM的紧凑型和复杂的光子积分电路。通常，实现基于具有集成加热器或基于自由载体分散调节器的微环谐振器，以调整滤波器波长。然而，加热器遭受高功耗，自由载体会导致光吸收损失，从而限制了向非常大尺度电路的可扩展性。我们演示了基于垂直移动的MEMS式环共振器的紧凑型加载滤器的设计，仿真，制造和实验表征。在IMEC的ISIPP50G硅光子平台中实现了MEMS驱动的加载滤波器，并使用短的后处理流程实现，以在晶圆级兼容的过程中安全释放悬挂的MEMS结构。滤波器在1557.1 nm处表现出约1 nm（124.37 GHz）的端口宽度，并保留了20 dB的端口灭绝，端口隔离率在驱动电压的27 V下> 50 dB。低功率消耗和紧凑的足迹的组合证明了在光子cirit中非常大规模整合的适用性。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。[doi：10.1117/1.jom.2.4.044001]全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。
木星对流层的全球气候建模以及干与湿对流对喷气机的影响
目标。木星的大气的特征是带状喷气机，包括赤道超旋转射流，具有强烈的潮湿的影响活动，以及涡流，波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后，关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型（GCM）报告了木星天气层的三维模拟，该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型，该模型通过干燥和潮湿的对流羽流，模仿热，动量和示踪剂的效果，这些羽流在GCM网状间距中未解决，并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明，大规模的Jovian流，尤其是喷气结构，可能对对流层中的水丰度高度敏感，并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥（或弱潮湿）模拟相比，包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东，而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样，通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿，我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小（涡流）到大尺度（JET）的逆向能量级联反应。
日冕环中不对称纳米喷射的建模
背景。对日冕中重联喷流的观测正在成为研究难以捉摸的日冕加热的一种可能的诊断方法。这种喷流，特别是被称为纳米喷流的喷流，可以在日冕环中观察到，并且与纳米耀斑有关。然而，虽然模型成功地描述了导致喷流的双侧重联后磁弹弓效应，但观测表明纳米喷流是单向的或高度不对称的，只有相对于日冕环曲率向内移动的喷流才能清晰地观察到。目的。这项工作的目的是解决日冕环曲率在非对称重联喷流的产生和演化中的作用。方法。我们首先使用一个简化的分析模型，在该模型中，我们根据重联前磁场线与其重联后缩回长度之间的局部交叉角来估算重联后的张力，以达到新的平衡。其次，我们使用一个简化的数值磁流体动力学 (MHD) 模型来研究两个相反传播的喷流如何在弯曲的磁场线中演变。结果。通过我们的分析模型，我们证明了在重联后重组的磁场中，向内的磁张力本质上比向外的磁张力强（高达三个数量级），并且当缩回长度足够大时，存在一个向外的张力消失的状态，导致在可观测的大尺度上没有向外的喷流。我们的 MHD 数值模型为这些结果提供了支持，并且还证明在随后的时间演化中，向内的喷流始终更具能量。还发现小角度重联和更局部的重联区域的不对称程度会增加。结论。这项研究表明，日冕环的曲率在重联喷流的不对称性中起着重要作用，向内的喷流比相应的向外的喷流更容易发生，而且能量也更高。
GEOG 5900，气候学
讲座：周二周四下午 12:45-2:05，McPherson 实验室 2017 讲师：林嘉琳教授 电子邮件：lin.789@osu.edu 这是联系我的最佳方式。电话：614-292-6634 办公室：1128 Derby Hall 办公时间：周四上午 10:30-12:30 助教：Ben Salopek 电子邮件：salopek.7@osu.edu 办公室：1070 Derby Hall 办公时间：周二和周四下午 2:30-3:30 教科书：《大气科学：入门调查》（第二版），作者：John M. Wallace 和 Peter V. Hobbs，Academic Press 出版。（在 OSU 书店订购） Carmen Canvas 将用作课程网站，讲座 powerpoint 文件、参考资料、公告和成绩均发布在此。所有作业将提交给 Carmen。课程目标：本课程旨在广泛介绍气候学，即对地球平均天气状态的研究。重点是行星能量预算、区域气候、气候变化以及过去和未来的气候。能量预算包括太阳能接收、红外辐射损失、湍流热通量和地球大气系统的重新分布，以及大气水分的作用、其全球空间分布及其在能量交换以及云和降水形成中的重要性。课程讲座将描述世界气候的成因和空间分布以及一些观测到的天气现象的物理机制。课程将描述大气小尺度和大尺度运动的物理原因和空间变化。课程将解释 21 世纪气候的分布和成因，并讨论过去气候的分布、重建方法及其可能的解释。本课程还将考虑人类如何有意或无意地成为天气和气候物理过程的一个因素。许多学生会发现课程中讨论的基本概念和思想将应用于他们感兴趣的领域以及日常生活中。成功完成本课程后，学生应 (1) 能够描述大气的结构和成分以及它如何随时间变化；(2) 了解导致地球上太阳辐射能量变化的因素，并能够描述全球辐射平衡；(3) 能够解释导致大气特征形成的物理过程，包括云、降水、风和风暴；(4) 对气体的物理行为以及不同形式的能量及其在大气运动和天气系统中的作用有很好的理解；(5) 对与大气有关的环境问题有很好的理解，包括“温室效应”、臭氧消耗、空气污染和城市气候变化；(6) 能够描述全球温度、
使用 NIST 和 TPU 空气动力学数据库对孤立低层建筑的屋顶压力统计数据进行严格评估
摘要：屋顶压力统计数据是 ASCE 风荷载设计条款的基础，通常通过边界层 (BL) 风洞测试获得。然而，人们已经认识到一个长期存在的问题——不同 BL 风洞报告的结果不一致。请注意，这些 BL 风洞测试往往遵循标准设置，使用既定的仪器和设备测量缩小的建筑模型上的流量和压力，并使用通用方法处理数据。导致报告的压力统计数据存在不可忽略的差异的主要因素是什么？考虑到风洞数据在作为 CFD 工具验证的参考案例方面的作用越来越大，必须严格评估现有的风洞压力数据，并深入了解风工程界的这一突出问题。这项工作将重点关注 NIST 和 TPU 气动数据库中存档的模拟 BL 流入的孤立低层建筑模型的选定案例的屋顶压力数据的时间序列。结果包括瞬时压力、平均和 RMS 表面压力的直方图，以及由 Gumbel 模型根据屋顶上的压力抽头位置和风向估计的峰值压力。我们希望找出风洞测试中导致结果差异的主要因素，并帮助解决这一问题。关键词：风洞测试、数据不一致、NIST 气动数据库、TPU 气动数据库 1.简介 风洞测试创建了一个受控的、理想的、模拟的边界层流动条件，并使用缩放的建筑模型来重现感兴趣的风结构相互作用。对于风荷载试验，主要测量量包括局部表面压力和/或总力和力矩，以及模型所受的流入特性（风速剖面、湍流水平和频谱）。边界层风洞试验极大地促进了风荷载设计。然而，风洞试验结果的不一致性一直是风工程界公认的长期问题。例如，对来自六个著名风洞实验室的风压数据的变异性进行了比较，得出结果的变异系数在 10% 到 40% 之间（Fritz 等人，2008 年）。风洞结果的差异可以归因于风荷载测量和估计的多个方面。风洞可能受到实现 ABL 风的全光谱的能力限制（由于物理尺寸和缺少粗糙度细节而切断大尺度和小尺度的湍流结构）、相对较低的 Re 数范围以及与特定设备相关的不确定性。就低层建筑模型而言，高度与边界层气动粗糙度（H/z 0 Jensen 数）的比率在实用上非常具有挑战性。建筑特征和表面纹理难以建模，这可能会极大地影响表面的关键流动分离、重新附着和涡流发展
引用Corcuff M，Garibal M，Desvignes J-P，Guien C，Grattepanche C，Collod-BéroudG，MénoretE，Salgado D和BéroudC（2023），Prove
分类（Yorczyk等，2015； Kim等，2019），主要与ACMG AMP准则准则允许的主观性和不确定性程度有关。他们建议在解释过程中使用28个标准来区分：良性（可能是良性）的意义（VUS），可能是致病性和致病性变体。但是，仅在临床实践中获得这些标准的一部分，并且必须使用带注释的变体集合。为提供这样的资源，已经制定了各种倡议，包括Clinvar（Landrum等，2016），Clingen（Savatt等，2018），Varsome（Kopanos等，2019）和Intervar（Li and Wang，2017）。这些从专家和各种资源中收集数据，并可以为未报告的变体提供解释。然而，此自动化过程有时可能会产生不适当的结果，并且应谨慎查看数据。，如果我们专注于分类证据，一方面，最具挑战性的标准之一是PM1“位于突变的热点和/或关键和完善的功能域（例如，酶的活性位点），没有良性变化”，这是在报告的病例中使用的约10％（Amendola等人，2016年）。要提取此信息，自动化系统主要依赖Uniprot（Uniprot联盟。2017）和“ dbnsfp31a_interpro”，该数据库是DBNSFP（Liu等，2011; Liu等，2016）和Interpro（Mitchell等，2019）的域信息数据库，可在蛋白质家族，域，域和功能性点上包含有关蛋白质家族和功能性的信息。已经使用保守域数据库（CDD）（Marchler-Bauer等，2015）制定了其他计划，例如Subrvis分数（Gussow等，2016），旨在评估基因子区域对变体的不耐受性。通常，PM1标准与突变簇的功能区域的广泛视图相关联。然而，很难使用，因为这种聚类的定义不足和理解，如其在Vasome中的各种解释所示（Kopanos等人，2019年）和Intervar（Li and Wang，2017）。它也可能受到基因非人类疾病的兴趣和分类的变异次数的高度偏见。另一方面，最常用的证据是PM2/BA1/BS1“人口数据库中缺失的变异或等位基因频率太高，对于该疾病而言，据报道约有50％的病例（Amendola等人，2016年）。该标准的假设非常简单：如果已报告了普通人群频率高的变体，则不能是一种罕见的致病变异，否则该疾病的频率将更高；如果从未报道过变体，或者频率很低，则可能是一种罕见的致病变异。这些信息从大尺度基因组/外显子组测序项目中很大，大多数人从侏儒（Koch，2020年）或人口数据库中收集了这些信息，例如阿巴拉姆（巴西人人口）（Naslavsky等人）（Naslavsky等人，更大的Midder Midder eali Milder Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide Elide eLDEL，202）人口）（Scott等，2016）。然而，人类进化不允许变异的基因组饱和，其中一些在遗传漂移引起的人群中非常罕见（Bach，2019）。的确，如果人口足够大，几代人几代人的失踪率很可能会导致其消失，而只有少数几代人将在人群中固定。因此，尽管人们认识到，从人类中出现了每一代人的50至100个变种，但这些事件中的大多数在进化过程中都丢失了，这解释了为什么我们的基因组中不存在所有中性替代。另一种观点是基于一个简单的假设，即78亿活着人类中每一个中的50至100从头变体都应该产生与生命兼容的每种核苷酸变化
热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
海湾。第 2 部分：评估气候变化驱动的沿海灾害和社会经济影响的工具。J Mar Sci Eng 6(3)。https://doi.org/10.3390/jmse6030076 Erikson LH、Herdman L、Flahnerty C、Engelstad A、Pusuluri P、Barnard PL、Storlazzi CD、Beck M、Reguero B、Parker K (2022) 在预计的 CMIP6 风和海冰场的影响下，使用全球尺度数值波浪模型模拟的海浪时间序列数据：美国地质调查局数据发布。 https://doi.org/10.5066/P9KR0RFM Esch T、Heldens W、Hirner A、Keil M、Marconcini M、Roth A、Zeidler J、Dech S、Strano E（2017 年）在从太空绘制人类住区地图方面取得新突破——全球城市足迹。ISPRS J Photogramm Remote Sens 134：30–42。 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012 Florczyk AJ、Corbane C、Ehrlich D、Freire S、Kemper T、Maffenini L、Melchiorri M、Pesaresi M、Politis P、Schiavina M、Sabo F、Zanchetta L（2019）GHSL 数据包 2019。在：欧盟出版物办公室，卷 JRC117104，7 月期。https://doi.org/10.2760/290498 Giardino A、Nederhoff K、Vousdoukas M（2018）小岛屿沿海灾害风险评估：评估气候变化和减灾措施对埃贝耶（马绍尔群岛）的影响。 Reg Environ Change 18(8):2237–2248。https://doi.org/10.1007/s10113-018-1353-3 Gonzalez VM、Nadal-Caraballo NC、Melby JA、Cialone MA（2019 年）概率风暴潮模型中不确定性的量化：文献综述。ERDC/CHL SR-19–1。密西西比州维克斯堡：美国陆军工程兵研究与发展中心。https://doi.org/10.21079/11681/32295 Gori A、Lin N、Xi D（2020 年）热带气旋复合洪水灾害评估：从调查驱动因素到量化极端水位。地球的未来 8(12)。 https://doi.org/10.1029/2020EF001660 Guo Y、Chang EKM、Xia X (2012) CMIP5 多模型集合投影全球变暖下的风暴轨道变化。J Geophys Res Atmos 117(D23)。https://doi.org/10.1029/2012JD018578 Guo H、John JG、Blanton C、McHugh C (2018) NOAA-GFDL GFDL-CM4 模型输出为 CMIP6 ScenarioMIP ssp585 准备。下载 20190906。地球系统网格联盟。 https://doi.org/10. 22033/ESGF/CMIP6.9268 Han Y, Zhang MZ, Xu Z, Guo W (2022) 评估 33 个 CMIP6 模型在模拟热带气旋大尺度环境场方面的表现。Clim Dyn 58(5–6):1683–1698。https://doi.org/ 10.1007/s00382-021-05986-4 Hauer ME (2019) 按年龄、性别和种族划分的美国各县人口预测，以控制共同的社会经济路径。科学数据 6:1–15。 https://doi.org/10.1038/sdata.2019.5 Hersbach H、Bell B、Berrisford P、Hirahara S、Horányi A、Muñoz-Sabater J、Nicolas J、Peubey C、Radu R、Schepers D、Simmons A、Soci C、Abdalla S、Abellan X、Balsamo G、Bechtold P、Biavati G、Bidlot J, Bonavita M 等人 (2020) ERA5 全局再分析。 QJR Meteorol 协会。 https://doi.org/10.1002/qj. 3803 Homer C，Dewitz J，Jin S，Xian G、Costello C、Danielson P、Gass L、Funk M、Wickham J、Stehman S、Auch R、Riitters K (2020) 来自 2016 年国家土地覆盖数据库的 2001-2016 年美国本土土地覆盖变化模式。ISPRS J Photogramm Remote Sens 162（二月）：184-199。https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.019 Huang W、Ye F、Zhang YJ、Park K、Du J、Moghimi S、Myers E、Péeri S、Calzada JR、Yu HC、Nunez K、Liu Z (2021) 飓风哈维期间加尔维斯顿湾周边极端洪灾的复合因素。海洋模型 158：101735。 https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2020.101735 Huizinga J、de Moel H、Szewczyk W (2017) 全球洪水深度-损害函数。在：联合研究中心 (JRC)。https://doi.org/10.2760/16510 跨机构绩效评估工作组 (IPET) (2006) 新奥尔良和路易斯安那州东南部飓风防护系统绩效评估跨机构绩效评估工作组第 VIII 卷最终报告草案——工程和运营风险与可靠性分析。Jyoteeshkumar Reddy P、Sriram D、Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。 Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ（2010）国际气候管理最佳轨迹档案（IBTrACS）。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。 J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.