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改进的表征生物处理超滤膜的方法
超滤（UF）膜通常用于下游过程，例如抗纯化和浓度的抗体，mRNA疫苗和病毒样颗粒（VLP）。超滤也仍然是涉及病毒载体和基于脂质载体的新兴细胞和基因疗法（CGT）的关键纯化工具。特别是，由于其低剪切，低结垢和可靠的性能，因此比CGT空间中的板和框架盒要优选空心纤维形式。另一方面，更适当地适用于微米大小的颗粒，例如在细胞培养灌注过程中保留细胞。图1显示了带有亚微米孔的5-50 nm和MF膜不等的UF膜的孔径分布，这些膜说明了生物过程过滤应用中使用的孔径较宽。显示的数据来自从行业中不同类型的膜获得的典型结果，以突出两种孔径面额之间的对比度。
识别和编辑合成基因组片段改进的策略
基因组工程项目通常利用细菌人工染色体 (BAC) 来携带低拷贝数的多千碱基 DNA 片段。然而，全基因组工程的所有阶段都有可能对合成基因组施加突变，从而降低或消除最终菌株的适应性。在这里，我们描述了对多重自动基因组工程 (MAGE) 协议的改进，以提高重组频率和多路复用性。该协议用于重新编码大肠杆菌菌株，以在基因组范围内用同义替代词替换七个密码子。重新编码菌株的 BAC 中包含的 10 个 44 402–47 179 bp 从头合成 DNA 片段无法补充使用单个抗生素抗性标记所导致的相应 33–61 个野生型基因的缺失。下一代测序 (NGS) 用于识别每个片段中必需基因的 1-7 个非重编码突变，而 MAGE 反过来证明是一种有用的策略，可以在 BAC 中包含的重编码片段上修复这些突变，因为在修复过程中突变基因的重编码和野生型拷贝都必须存在。最后，使用两个基于网络的工具，使用蛋白质结构和功能调用来预测一组非重编码错义突变对菌株适应性的影响。
一种改进的转导视网膜粪便细胞的方法...
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统，用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞（RGC），它们是位于视网膜内表面的神经元，与眼睛的玻璃体室相邻[1，2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经，以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1，3]。因此，不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理，并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要，对RGC或疾病（例如青光眼或视神经神经病）的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活，潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒（AAV）向量转导这些细胞。
用户指南：针对 ICD 改进的 Elixhauser 合并症软件...
这项工作最初由医疗保健研究和质量机构 (AHRQ) 资助，合同编号为 HHSA-290-2018-00001-C。AHRQ 衷心感谢加州大学戴维斯分校的临床专家以及 IBM 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。根据 AHRQ 合同 75Q80123D00001，该软件工具的年度更新将继续进行，这要归功于加州大学戴维斯分校的临床专家以及芝加哥大学 NORC 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。医疗保健成本和利用项目 (HCUP) 是由联邦-州-工业伙伴关系开发并由 AHRQ 赞助的一系列医疗保健数据库和相关软件工具和产品。如果没有来自美国各地的以下数据收集合作伙伴的贡献，HCUP 就不可能实现：
改进的电流模式生物秒阴影通用滤镜
摘要：在本文中，使用两个新的第二代电流输送机（CCIIS）的新变体（即电流输送机cascaded Transcadudcative Amplifier（CCCTA）和Extraf-X电流传送器转换器（Expla）Contractor Transcta（Excct and-Excct），使用了两种新变体，可以实现改良的单输入 - 型 - 型号（SIMO）电流模式生物模式的阴影普遍过滤器（SUF）。由CCCTA组成的非阴影通用滤波器（NSUF）的低通和传递输出通过使用一个Ex-CCCTA的两个放大器的反馈路径来实现所提出的SUF。它是无电的，仅利用两个接地电容器。同时获得了SUF的所有五个标准响应，例如低通（LP），高通（HP），带通（BP），带否（BR）和所有Pass（AP）。SUF比NSUF的主要优点是cccta和ex-cccta的偏置电流的极频率（ωO）和质量因子（Q o）的正交调整。由于适当的输入和输出阻抗，它适用于完全覆盖性。此外，它简化了集成的电路实现，因为所有电容器都是接地的，不需要电阻。它没有任何组件匹配的约束，并且消耗了4.1MW的功率。使用Cadence Virtuoso在TSMC技术中验证了理论结果。
使用改进的灰狼方法选择 EEG 通道...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一个日益发展的研究领域，旨在形成计算机与大脑之间的直接通信渠道。然而，提取随机时变脑电信号的特征并对其进行分类是当前 BCI 面临的主要挑战。本文提出了一种改进的灰狼优化器 (MGWO)，它可以选择用于 (BCI) 的最佳脑电通道，识别数据集中主要特征和非重要特征的方式以及要消除的复杂性。这使得 (MGWO) 能够选择最佳脑电通道，并在使用数据集对分类器进行训练时帮助机器学习分类。 (MGWO) 模仿灰狼的领导和狩猎方式，并考虑元启发式群体智能算法，是两个修改的集成，以实现探索和开发之间的平衡，第一个修改对迭代次数应用指数变化以增加搜索空间，从而进行开发，第二个修改是交叉操作，用于增加种群的多样性并增强开发能力。实验结果使用四个不同的EEG数据集BCI Competition IV-数据集2a，BCI Competition IV-数据集III，BCI Competition II数据集III和来自UCI机器学习库的EEG Eye State来评估（MGWO）的质量和有效性。使用交叉验证方法来衡量（MGWO）的稳定性。
通过改进的贪婪算法进行通用量子态准备
摘要：量子态的制备是量子信息处理的核心。贪婪算法提供了一种有效制备量子态的潜在方法。然而，标准贪婪算法通常不能取全局最大值，而是停留在局部最大值上。基于标准贪婪算法，本文提出了一种改进版本来设计动态脉冲以实现通用量子态制备，即从任意状态制备任意状态。作为应用，我们将该方案应用于半导体量子点和超导电路中单量子比特态和双量子比特态的通用制备。评估结果表明，我们的方案在具有同等高效率的同时，以更高的制备质量优于其他数值优化方法。与新兴的机器学习相比，它表现出更好的可访问性，并且不需要任何训练。此外，数值结果表明，我们的方案生成的脉冲序列对各种错误和噪声具有鲁棒性。我们的方案为少级系统和有限作用空间量子控制问题的优化开辟了一条新途径。
改进的线性回归准确预测药物-靶标相互作用
在开发新药和确定其副作用时 [ 1 ]，制药科学依赖于统计学和计算机科学等相关科学分支的发现。此过程中的一个重要步骤是确定药物与药理靶标之间的相互作用。尽管可以通过体外结合试验可靠地确认相互作用的存在（例如，参见 [ 2 – 5 ]），但此类方法昂贵且耗时 [ 6 ]。为了解决这一瓶颈，已经设计并实施了计算方法来估计相互作用的概率。因此，可以根据计算机方法选择最有希望进行体外实验的候选药物。药物开发的成本进一步强调了预测药物-靶标相互作用的重要性。虽然估计数字各不相同，但他们一致认为，将一种新药推向市场需要花费数亿美元，有关概述例如，参见 [ 7 ]。此外，该过程可能总共需要 10 多年。药物-靶标相互作用预测（DTI）技术有望减少上述成本和时间，并支持药物重新定位[8]，即使用现有药物来治疗尚未用该药物治疗的疾病。
改进的 LbCas12a 变体具有改变的 PAM 特异性......
Cas12a（以前称为 Cpf1）核酸酶在基因组工程中的广泛使用受到它们需要相当长的 TTTV 原型间隔区相邻基序 (PAM) 序列的限制。在这里，我们旨在放宽这些 PAM 限制，并通过将其相应的 RR 和 RVR 变体的突变与改变的 PAM 特异性相结合，生成了在哺乳动物和植物细胞中活跃的四种 Cas12a 直系同源物的新型 PAM 突变变体。选择表现出最高活性的 LbCas12a-RVRR，使用基于质粒的测定法深入表征其在哺乳动物细胞中的 PAM 偏好。LbCas12a-RVRR 的共识 PAM 序列类似于 TNTN 基序，但也包括 TACV、TTCV CTCV 和 CCCV。经发现，改良的 LbCas12a (impLbCas12a) 中的 D156R 突变以 PAM 依赖的方式进一步提高了该变体的活性。由于 impLbCas12a 和最近报道的 enAsCas12a 变体的 PAM 偏好重叠但仍有差异，它们相互补充，为基因组编辑和转录组调节应用提供了更高的效率。