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World File Search System孔波
用DNA启用的功能纳米孔
细胞导致相关分子丧失，并最终导致细胞裂解或死亡。具有内腔直径在顺式入口的2.9 nm之间，内部腔内为4.1 nm，内部收缩处为1.3 nm，在β-贝尔的反式入口处有2 nm，[27]αHL是第一个使用DNA和RNA Polimers的电流转移的纳米孔[27]αHl是第一个纳米孔和RNA Polimers的电流变化。其他用于感应的蛋白质孔包括smegmatis porin A（MSPA）[29]和细菌外膜通道CSGG [26,30]，后者用于牛津纳米孔技术的商业设备中，用于纳米孔基于基于纳米孔的DNA和RNA序列。Sensing has also been explored with the PA 63 channel of anthrax toxin, [31] the potassium channel KscA, [32] the toxin aerolysin, [7,33] the mechanosensitive channel MscL, [34] the bacterial transporter FhuA, [9,35] the bacterial toxin ClyA, [36] and the bacteriophage phi29 DNA packaging motor.[37]生物纳米孔对商业产物是有利的，因为生物蛋白表达能够以精确且一致的几何形状对纳米孔进行大规模制造。一致的几何形状是必不可少的，当纳米孔被用作单分子传感器，其中读出密切取决于纳米孔的结构。适应许多传感应用的纳米孔需要在天然存在的蛋白质纳米孔中较少丰富的结构特征。蛋白质纳米孔已被广泛突变[38]，以获取特定的感测，例如尺寸选择性或特定的分子相互作用。例如，报告了一个基于MSPA的纳米孔传感平台[39]，其中将理性设计的聚合物链束缚在MSPA孔中。这使得对广泛的分析物，化学反应监测以及对映异构体的歧视启用了单分子检测。[40]可以通过更换，[41]删除，[42,43]或添加氨基酸[44]来引入蛋白质孔的修饰，从而更改表面电荷，[45] functional oft oft off inctional [46]和疏水性[47]和孔的疏水性[47]，如Soskine等人所示。clya孔。[48]这些特异性突变会因pH [49]或盐浓度的变化而改变孔的稳定性。[50]然而，引入了几种化学修饰，使可预测结构的毛孔的制造变得困难。小尺寸的肽孔可以通过简单地包含在L-氨基酸的常规寄存之外的氨基酸残基来更高的设计多功能性。[51,52]肽还促进了非蛋白质生成氨基酸的高度可调设计器毛孔的完整设计。[53,54]受到天然存在的抗生素gr米核酸孔的结构的启发，合成肽孔的
纳米孔测序用于蛋白质
它的快速分析和超长读数，纳米孔测序改变了基因组学，转录和表观基因组学。现在，由于纳米孔设计和蛋白质工程的进步，使用该技术的蛋白质肛门可能正在追赶。“所有碎片都从那里开始进行单分子蛋白质组学，并使用纳米含量来识别蛋白质及其修饰。这不是确切的测序，但可以帮助您确定存在哪些蛋白质。“您可以通过多种不同的方式识别蛋白质，这些蛋白质实际上并不需要所有20种氨基酸的确切识别，”他指的是蛋白质中通常的数字。在纳米孔DNA测序中，单链DNA通过电流通过蛋白质孔驱动。作为DNA残基横穿孔，它破坏了电流以产生可以将其解码为DNA碱基的特征信号。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
波鸿大学机械学院 ...
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