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抗 EGFR 抗体-药物偶联物可克服对 HER2 靶向药物的耐药性
曲妥珠单抗-美坦辛 (T-DM1) 是一种抗体-药物偶联物 (ADC)，于 2013 年获批用于治疗 HER2 + 乳腺癌。尽管它在临床上有效，但一些患者对这种 ADC 表现出内在或获得性耐药性。为了表征对 T-DM1 的耐药机制，我们从 HCC1954 HER2 + 细胞系中分离了几个 HER2 + 耐药克隆。分离的克隆在转录组谱方面有所不同。然而，所有 T-DM1 耐药克隆均显示 HER2 水平下降。然而，正如敲除实验所表明的那样，这些克隆仍然在致癌性上依赖于 HER2。HER2 表达的降低导致对 T-DM1 和其他抗 HER2 疗法的获得性耐药性。抗体阵列分析表明，表皮生长因子受体 (EGFR) 在这些 T-DM1 耐药 HCC1954 克隆中表达。事实上，针对 EGFR 的疗法，尤其是西妥昔单抗-DM1，对获得性耐药 T-DM1 和 HER2 缺失的细胞表现出强大的抗增殖作用。EGFR 在耐药 T-DM1 的细胞中的表达提供了使用针对该受体的疗法来对抗抗 HER2 药物的耐药性和 HER2 过度表达缺失的可能性。
印度建筑业人工智能的未来
工程师） Narula 理工学院。摘要：人工智能 (AI) 被证明是传统建模技术的有效替代方法。人工智能是指开发具有类似人类智能的机器和软件的计算机科学分支。与传统方法相比，人工智能在处理与不确定性相关的问题方面具有优势，是解决此类复杂问题的有效辅助手段。此外，基于人工智能的解决方案是确定无法进行测试时的工程设计参数的良好替代方案，从而大大节省了人力和实验所花费的时间和精力。人工智能还能够加快决策过程，降低错误率并提高计算效率。在不同的人工智能技术中，机器学习 (ML)、模式识别 (PR) 和深度学习 (DL) 最近引起了广泛关注，并正在成为结构工程中使用的一类新型智能方法。本综述的目的是总结过去十年来开发的有关在结构工程中应用著名人工智能方法的技术。首先，对人工智能进行了一般介绍，并描述了人工智能在结构工程中的重要性。随后，回顾了 ML、PR 和 DL 在该领域的最新应用，并讨论了这些方法解决传统模型限制的能力。此外，还讨论了印度人工智能的未来。
静电能和弯曲能预测非肌肉肌球蛋白 II 细丝的交错和张开
最近利用超分辨率活细胞显微镜进行的实验表明，非肌肉肌球蛋白 II 微丝比以前认为的更具动态性，经常表现出塑性过程，例如分裂、连接和堆叠。在这里，我们结合序列信息、静电和弹性理论来证明 14.3、43.2 和 72 nm 处的平行交错具有强烈的从微丝上散开头部的趋势，从而可能引发活细胞中看到的各种过程。相反，重叠 43 nm 的直线反向平行交错非常稳定，很可能引发微丝成核。使用新定义的能量景观中的随机动力学，我们预测肌球蛋白杆之间的最佳平行交错是通过反复试验过程获得的，其中两个杆通过滚动和拉链运动以不同的交错连接和重新连接。实验观察到的交错是接触时间最长的配置。我们发现，从异构体 C 到 B 再到 A，接触时间逐渐增加，A-B 异二聚体出奇地稳定，肌球蛋白 18A 应该以较小的交错结合到混合细丝中。我们的研究结果表明，细胞中的非肌肉肌球蛋白 II 细丝首先由异构体 A 形成，然后转化为混合 AB 细丝，正如实验所观察到的那样。
铁砂作为吸热剂可提高单盆太阳能蒸馏器的性能
许多研究人员已经在使用敏感材料来提高太阳能蒸馏器的性能，但只有少数研究人员使用铁砂作为单盆太阳能蒸馏器中的吸热器来提高性能，正如本实验所证明的那样。这项研究是在 2018 年 8 月至 9 月期间进行的，使用了四个太阳能蒸馏器，尺寸为 420 毫米 × 305 毫米，盖子的坡度为 30 度。其中三个太阳能蒸馏器中含有 20 毫米高的铁砂。三个太阳能蒸馏器中的水位分别为 15 毫米（V1）、20 毫米（V2）和 25 毫米（V3），这样水面分别为：低于铁砂表面、与铁砂表面相同水平和高于铁砂表面。第四个太阳能蒸馏器仅装有 20 毫米（P）的水，是其他蒸馏器的基准。从结果中，我们推断铁砂吸收的热量提高了太阳能蒸馏器内部的总传热系数。这一结果与太阳能蒸馏器的火用和总效率一致。结果表明，通过增加 V1、V2 和 V3 相对于 P 产生的淡水分别为 1.5%、51.8% 和 57.1%。因此，我们得出结论，铁砂显著提高了太阳能蒸馏器的生产率。当水面高于铁砂表面时，效果最佳。关键词：海水淡化；太阳能蒸馏器；铁砂，多孔介质版权所有 © 2020 PENERBIT AKADEMIA BARU - 保留所有权利
比较 AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4 在阿尔茨海默氏症脑部 MRI 扫描多类分类中的架构和性能
尽管磁共振成像 (MRI) 等诊断成像技术的进步使人们对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断和治疗有了更深入的了解，但医疗专业人员仍然需要分析图像，这是一个耗时且容易出错的过程。借助神经网络模型，可以更准确、更有效地做出诊断。在本研究中，我们比较了三种著名的基于 CNN 的算法（AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4）的性能，以确定哪一种算法在对 AD 患者的脑部 MRI 扫描进行多类分类时最准确。所使用的数据集来自 Kaggle，包含 6400 个训练和测试 MRI 图像，分为四个类别（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆和中度痴呆）。中度痴呆类别的代表性极低。为了获得更准确的结果，通过数据增强将图像添加到该类别中。实验是使用 Google Colab 的 Tesla P100 GPU 进行的。迁移学习应用于所有三个预训练模型，并根据各自的参数调整数据集。增强后，AlexNet 具有最高的 mAP（平均准确率），100% 的时间检测到感兴趣的对象，而 YOLOv4 和 Faster R-CNN 的 mAP 分别为 84% 和 99%。然而，YOLOv4 在混淆矩阵上表现最佳，尤其是对于 ModerateDemented 图像。正如我们的实验所揭示的，像 YOLOv4 这样的单阶段检测器比像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器更快、更准确。我们的研究成功实现了这些模型，并为医学图像诊断做出了宝贵贡献，为未来的研究和开发开辟了道路。
具有噪声辅助单元的路径独立量子门
量子计算的一个突出挑战是构建具有出色相干性和可靠的通用控制的量子装置[1 – 3]。为了获得良好的相干性，我们可以选择低耗散的物理系统（例如超导腔[4 – 6]和核自旋[7 – 10]），或者通过主动量子纠错进一步增强相干性[11,12]。当我们通过将中央系统与噪声环境更好地隔离来提高相干性时，处理存储在中央系统中的信息变得更加困难。为了控制几乎孤立的中央系统，我们通常会引入相对容易控制的辅助系统（例如，transmon 量子比特[13 – 15]和电子自旋[8,9]），但辅助系统通常比中央系统遭受更多的退相干，从而限制了辅助量子操作的保真度。因此，开发能够容忍辅助错误的量子控制协议至关重要。对于具有时间或空间相关性的噪声，我们可以使用动态解耦[16 – 18]或无退相干编码[19,20]技术来实现中央系统的抗噪声控制。当噪声没有相关性（例如马尔可夫噪声）时，我们需要主动量子纠错（QEC）来提取熵。对于量子比特系统，抑制辅助误差的一种常用策略是使用横向方法[1,21 – 26]，但这可能需要花费大量的硬件开销并且不能提供通用控制[1]，因此希望有一种硬件高效的方法来实现对辅助误差的容错操作[27 – 32]。与量子比特系统不同，每个玻色子模式都有一个大的希尔伯特空间，可以使用各种玻色子量子码来编码量子信息，正如最近的实验所证明的那样[11,33 – 35]。然而，没有简单的方法来划分玻色子
一种新型的蜂窝物流
为了发挥生物功能，细胞必须确保顺利执行其物流计划，以便将必要的分子货物准时运送到预定目的地。细胞中大多数已知的运输机制都基于要运输的货物与将货物运送到目的地的耗能马达蛋白之间的特定相互作用。由马克斯普朗克生物化学研究所的 Petra Schwille 和慕尼黑大学统计与生物物理学系主任、物理学家 Erwin Frey 领导的一组研究人员首次证明，即使在没有分子马达的情况下，细胞中也可以进行一种定向粒子运输形式。此外，这种机制可以根据大小对运输的粒子进行分类，正如团队在最新一期的《自然物理学》杂志上报道的那样。这项研究的重点是大肠杆菌中的 MinDE 系统，大肠杆菌是生物模式形成的成熟且重要的模型。 MinD 和 MinE 两种蛋白质在杆状细胞的两极之间振荡，它们在细胞膜上的相互作用最终将细胞分裂平面限制在细胞中心。在这种情况下，研究人员使用纯化的 Min 蛋白和人造膜在试管中重建了形成图案的 MinDE 系统。正如之前实验所预期的那样，当将富含能量的分子 ATP 添加到该系统中时，Min 蛋白重现了细菌细胞中看到的振荡行为。更重要的是，实验人员继续证明，许多不同类型的分子在穿过膜时可能会被振荡波捕获——甚至与图案形成无关且根本不存在于细胞中的分子。 DNA 折纸的分选机 为了更详细地分析运输机制，该团队转向由 DNA 折纸组成并可以锚定在膜上的货物。这种策略允许人们基于 DNA 链之间可编程的碱基配对相互作用创建不同大小和形状的分子结构。 “这些实验表明，这种运输方式取决于货物的大小，并且
致编辑的信
双重散射引起的电子极化 Matt' 给出了双重散射引起的电子极化的一般理论，但对纯库仑型散射场在 90° 处第二次散射后方位角分布中预期百分比不对称性的详细计算却只进行了一次。鉴于迄今为止的实验尚未揭示出在预期出现明显百分比效应的条件下（79 kv 电子被金散射）没有出现明显的不对称性2 ，因此，对其他类型散射场的预期效应进行详细分析就显得十分重要。我们研究了金、氙和氪原子场（即屏蔽库仑场）散射引起的极化效应，研究了很宽的电子能量范围（100 ev.-150,000 ev）。所涉及的微分方程在许多情况下通过精确数值积分求解，在其他情况下则使用“杰弗里斯近似”，后者的有效性已得到首次证实。据发现，在莫特计算的金核未屏蔽场的能量范围内，引入屏蔽没有重要影响，无法获得预测的不对称性的原因仍未得到解释。屏蔽的一个有趣效应是，在金散射中，低能量（几百电子伏的数量级）的小能量范围内存在大极化。虽然理论无法准确确定这些效应发生的精确能量范围，但可以通过以下方式证明它们的存在。百分比不对称性涉及不对称因子与与 90° 处单次散射强度成比例的项的比率。与未屏蔽的库仑场不同，在屏蔽的库仑场中，后者项随电子能量以不规则的方式变化，最高可达数千电子伏特的能量。特别是，对于某些狭窄的电子能量范围，它会降至非常低的值，正如 Arnot 对汞蒸气中电子散射的实验所揭示的那样。另一方面，不对称因子变化并不那么明显。它主要由 p 和 pi 电子的波函数之间的无穷远处相位差 Xt 决定。我们发现，对于金，在 250 ev.-100,000 ev 的能量范围内，该相位差保持在 0.24 到 0.34 弧度之间。因此，在 90° 处单次散射最小值的能量下，百分比不对称性测量值可能相当大。由于它与低强度的总散射有关，因此很难通过实验检测到这一点，尽管使用所涉及的低能电子有优势。计算表明，对于氙和氪，Xt 的值不足以在任何能量下产生明显的极化。