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World File Search System无需
自发网络耦合可实现高效的任务执行，而无需局部任务诱导激活
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为什么有些婴儿出生时毛发茂盛？胎毛在早产婴儿中更常见，但无需担心
照片来自 reddit.com 胎毛是宝宝发育过程中的一个重要部分。宝宝出生时，身上就有细软、短小且略带色素的体毛，称为胎毛。这个词源于拉丁语“lana”，意思是羊毛。有些宝宝的胎毛几乎看不见。而有些宝宝的胎毛可能很多，尤其是在脸部、肩膀、背部和头部周围。
单分子肽合成，无需使用纳米孔和亚纳米的任何侧链保护
G. Sampath无隶属的sampath_2068@yahoo.com摘要。肽合成。肽是合成的C-TO-N或N-TO-C，作为延伸到同肽标头的延伸，一端绑定到固定表面，另一端绑定为固定表面，并由纳米孔封闭。表面安装在可以以0.1-0.15 nm精度移动的平台上；孔的作用像核糖体隧道，可保护氨基酸（AA）侧链免受不需要的耦合，并且还可以防止聚集和环化。合成发生在以下步骤中的循环中：耦合剂将受末端保护的AA连接到孔末端生长的头端残基；光学检测到耦合的完成；耦合剂，保护器和多余的AA被洗掉；该平台缩回3.5Å；新添加的AA被抛弃，保护器被洗净。合成完成后，平台通过添加的肽的长度向孔移动，将肽与标头分开。电势和液压的组合始终保持肽的完全拉伸。纳米孔发挥了次要作用，在上面没有进行测量。可以使用一系列标头和一系列纳米孔来完成平行合成，最高能力的纳米孔可以实现。原则上，可以合成的肽长度没有限制。没有侧链保护，最小的试剂量，减少洗涤，几乎没有合成后清理，该方法具有潜在的绿色水平。
一种无需单克隆选择、快速高效生成精确编辑猪的非转基因方法
用于农业和生物医学应用的基因编辑猪通常使用体细胞核移植 (SCNT) 生成。然而，SCNT 需要使用单克隆细胞作为供体，而耗时费力的单克隆选择过程限制了大批基因编辑动物的生产。在这里，我们开发了一种快速有效的方法，称为 RE-DSRNP（报告 RNA 富集双 sgRNA/CRISPR-Cas9 核糖核蛋白），用于生成基因编辑供体细胞。 RE-DSRNP利用双sgRNA精准高效的编辑特点和报告RNA富集的RNP（CRISPR-Cas9核糖核蛋白）高编辑效率、低脱靶、无转基因、低细胞毒性的特点，无需筛选单克隆细胞，将供体细胞的生成时间从3-4周大大缩短至1周，同时也降低了供体细胞凋亡和染色体非整倍体的程度。我们应用RE-DSRNP技术生产了带有野生型p53诱导的磷酸酶1（WIP1）基因缺失编辑的克隆猪：在32头断奶克隆猪中，31头（97%）携带WIP1编辑，15头（47%）为设计片段缺失纯合，未检测到脱靶事件。 WIP1 基因敲除 (KO) 猪表现出雄性生殖障碍，这说明 RE-DSRNP 可用于快速生成精确编辑的动物，用于功能基因组学和疾病研究。RE-DSRNP 在大型动物中的强大编辑性能以及其显著缩短的 SCNT 供体细胞生成所需时间，为其在快速生成无转基因克隆动物种群中的应用前景提供了支持。
通过RP-HPLC方法在片剂剂型中对对乙酰氨基酚的定量确定，而无需使用缓冲液
摘要：本文的目的是开发一种确定药剂师本地可用片剂对乙酰氨基酚的方法。我们使用了1220 II II LC Agilent Technologies的II LC系统，该技术由带有DeGasser，可变波长检测器的梯度泵组成，Eclipse Plus C-18 RP列的尺寸为4.6×250mm，5μm。将甲醇 - 水的混合物（30:70 v/v）用作流速为1.0 ml min -1的流动相。在流动阶段不使用缓冲液的情况下实现对乙酰氨基酚的分离。将检测器设置为243 nm的范围。该方法在1-50 µg/ml的范围内线性，相关系数为0.9998。发现扑热息痛的平均保留时间为4.48±0.03分钟。扑热息痛的检测极限和定量极限为0.857 µg/ml和2.597 µg/ml。以相对标准偏差百分比表示的日内和日期精确度低于2％。发现剂量形式的扑热息痛的平均回收率在96.0-102.4％的范围内。该方法可用于验证含有无缓冲液的对乙酰氨基酚的片剂剂型。提出的药物定量方法是经济，准确且快速引入的 - 对乙酰氨基酚也称为扑热息痛，它是PK A 9.38的P-氨基酚衍生物。它被用作镇痛药和抗热药。它用作止痛药和减少发烧，通常可作为片剂剂型。它是全球最常用的药物。，到2021年，他们在印度的Covid Wave期间触及了924千万卢比。2020年3月14日，法国的卫生部长奥利弗·韦兰（Oliver Veran）发推文说，患有199症状的人避免使用布洛芬并使用扑热息痛，导致对扑热息痛药的购买量不成比例。[1]在2019年，对扑热息痛类别的所有品牌的销售额近53亿卢比。DOLO 650毫克成为Covid -19大流行期间品牌最多的平板电脑。由于过量的扑热息痛，还报道了各种副作用。世界卫生组织（WHO）“伪造”（可能是对原始
FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。
量子多谱方法在低光子速率下对闪烁量子发射器的动力学进行研究，无需分箱：让每个光子都发挥作用
量子发射器的闪烁统计及其相应的马尔可夫模型在生物样本的高分辨率显微镜以及纳米光电子学和许多其他科学和工程领域中发挥着重要作用。目前用于分析闪烁统计的方法，如全计数统计和维特比算法，在低光子速率下会失效。我们提出了一种评估方案，它消除了对最小光子通量和通常的光子事件分箱的需求，而这限制了测量带宽。我们的方法基于测量记录的高阶光谱，我们在最近引入的量子多光谱方法中对其进行了建模，该方法来自连续量子测量理论。通过这种方法，我们可以确定半导体量子点在比标准实验低 1000 倍的光级下的开启和关闭速率，比使用全计数统计方案实现的低 20 倍。因此，建立了一种非常强大的高带宽方法，用于单光子隐马尔可夫模型的参数学习任务，并可应用于许多科学领域。
引用：Eurlings CGMJ、Bektas S、Sanders-van Wijk S 等。利用人工智能评估冠状动脉疾病风险，无需
摘要 目的 预测冠状动脉疾病 (CAD) 的存在与否具有临床重要性。指南中使用的预测概率 (PTP) 和 CAD 联盟临床 (CAD2) 模型和风险评分作为应用侵入性检测或让患者出院的唯一指导不够准确。不需要额外非侵入性测试的人工智能尚未在这种情况下使用，因为该模型的先前结果很有希望，但仅适用于高风险人群。然而，仍然缺乏对临床最相关的低风险患者的验证。设计回顾性队列研究。设置荷兰一家学术医院的二级门诊护理。参与者我们纳入了 696 名从初级保健转诊的患者，以进一步检测是否存在 CAD。使用接收者操作特性 (ROC) 曲线（曲线下面积 (AUC)）将结果与 PTP 和 CAD2 进行比较。 CAD 的定义为侵入性冠状动脉或 CT 血管造影中至少一根冠状动脉狭窄 >50%，或 6 个月内发生冠状动脉事件。结果测量第一个队列验证了在低风险到中等风险队列中的两个高风险人群中开发的基于模因模式的算法 (MPA) 模型，以改善风险分层，从而非侵入性地诊断是否存在 CAD。结果人群中 49% 为男性，平均年龄为 65.6±12.6 岁。16.2% 患有 CAD。MPA 模型、PTP 和 CAD2 的 AUC 分别为 0.87、0.80 和 0.82。应用 MPA 模型导致 67.7% 的患者可能出院，可接受的 CAD 率为 4.2%。结论 在低风险至中等风险人群中，MPA 模型可以很好地对 CAD 的存在与否进行风险分层，并且与传统风险评分相比，ROC 更好。结果令人鼓舞，但需要前瞻性验证。