神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病,包括阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD),杏仁核外侧硬化症(ALS)以及额叶摄取症状(FTD)和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解,目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状,并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制,这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来,成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而,最近的研究表明,这些蛋白可能会经历另一个聚集过程,即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中,生物分子浓度高度富集,并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用(例如静电,π相关,氢键和疏水相互作用)介导的。对于特定分子,它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是,生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为,以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域(IDR)或本质上无序的蛋白质(IDP)。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构,并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构,IDR/IDP具有更高的动力和灵活性,因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来,研究人员表明,许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离,这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里,我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究,包括Aβ,TAU,α-突触核蛋白,TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白,并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明,它们也具有相分离的特性,这可能与病理聚集体的形成相关。因此,我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究,这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解,并激发疾病治疗的新思想。
储存和稳定性: 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下,以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质量控制: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注: 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
7.注意事项(参赛资格详情) (1)应征者不得符合《预算会计审计法》第70条的规定。此外,未成年人、被监护人或受协助人,若已取得订立合同所必需的同意,也属于同一条款下有特殊原因的情形。 (2)不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 (3)目前不受防卫省官房长官、作战计划局局长、后勤保障局局长或陆上自卫队参谋长根据《装备等及服务采购暂停提名指南》暂停提名的限制。 (4) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系,且无意与国防部签订与其同类买卖、制造或承包服务契约者。 (“有资本或者个人关系”是指符合《招标和承包指南》第3章第12段规定的任何一项标准。) (5)目前被暂停投标资格的人原则上不允许进行分包。但确有不可避免的事由,经中止提名权人同意者,不在此限。
摘要:在人工智能的时代,卷积神经网络(CNN)正在成为一种用于图像处理的强大技术,例如去核,超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力,可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是,传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频,因为它们的大量急速带宽和功耗。例如,用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽,而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中,我将介绍我们最近的两部作品,以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先,我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战;为了清楚起见,他们与识别CNN的差异将得到强调。然后,我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19],共同优化推理流,网络模型,指令集和处理器设计。尤其是,具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率,在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后,我将介绍我们的第二件作品(ISCA'21],它利用了Ring Argebra的常规稀疏度,以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明,可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算,分别以40 nm的技术为50%(无质量下降)和75%和75%(PSNR下降的0.11 dB)。
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摘要:薄膜硅锂(TFLN)光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备,包括调节器,频率梳子和微波炉到光传感器。然而,依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配(QPM)的敏感性的限制,该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里,我们提出了一个可扩展的制造工艺,旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反,我们首先定义了TFLN中的波导,然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学,以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准,以填充QPM设计,以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法,我们制造了大量的第二次谐波生成设备,旨在生成737 nm的光,其中73%的靶标在目标波长的5 nm之内。此外,我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪,前者将约96%的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器,光子对源和光学参数放大器的快速增长,从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
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