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代谢工程
代谢通量及其控制机制是细胞代谢的基础，为研究生物系统和生物技术应用提供了见解。然而，对微生物细胞工厂中生化反应的控制，尤其是在系统层面的控制，定量和预测性的理解是有限的。在这项工作中，我们提出了 ARCTICA，这是一个计算框架，它将基于约束的建模与机器学习工具相结合以应对这一挑战。使用模型蓝藻 Synechocystis sp. PCC 6803 作为底盘，我们证明 ARCTICA 可以有效模拟全球规模的代谢通量控制。主要发现包括：(i) 光合生物生产主要受卡尔文-本森-巴沙姆 (CBB) 循环中的酶控制，而不是受参与最终产物生物合成的酶控制；(ii) CBB 循环的催化能力限制了光合活性和下游途径；(iii) 核酮糖-1,5-双磷酸羧化酶/加氧酶 (RuBisCO) 是 CBB 循环中的主要限制步骤，但并非最主要的限制步骤。预测的代谢反应与之前的实验观察结果在质量上一致，验证了我们的建模方法。ARCTICA 是了解细胞生理学和预测基因组规模代谢网络中限速步骤的重要管道，从而为蓝藻生物工程提供指导。
专题 - IEEE CEDA
标准互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术及其 FinFET 形式的先进技术推动了电子行业取得了非凡的成功。虽然 CMOS 技术可能会继续为下一代计算平台提供其非常强大的性能，但很明显，从长远来看，它在扩展方面面临重大挑战，受到功耗和功率密度限制，可能无法满足新兴应用的新需求。这将需要超越 CMOS 的技术来介入和增强 CMOS。无论是用于逻辑设计的节能可扩展开关设计，还是非易失性存储器，还是用于通用计算机和专用加速器的存储器和逻辑功能的集成，对应用量子材料来实现这些新型微电子设备的需求都激增。为了有效利用新兴技术独特且前景广阔的属性，至关重要的是，它们的实验发现和进步必须得到对基础物理及其在材料、器件、电路和系统层面的影响的理解的良好支持。为了加速和实现这一目标，新型材料和器件的建模有望发挥重要作用。一方面，模型应提供有关材料特性和设备操作和可扩展性的重要物理见解；另一方面，它们应能够高效准确地估计基于新兴技术的电路的性能和能效。因此，在我们应对寻找计算和存储革命性突破的挑战时，需要不同设计抽象级别的模型。
电力厂热电联产激励措施
能源系统可细分为相互连接的结构层次，每个层次的边界条件和目标都不同。对于热电生产，这些层次可能是：电价区（区域）；热价区（城市）；和生产基地（发电厂）。本文提出了一种多系统建模方法，用于分析热电联产 (CHP) 电厂的投资和运营，并在区域、城市或生产基地能源系统层面进行优化。该建模框架包含三个各自层次的能源系统优化模型，应用于瑞典电价区 SE3 的案例研究。建模层次分别进行优化，但通过电价和热价联系起来。结果表明，根据条件的不同，三个层次上优化的热电联产电厂投资和运营既可以一致，也可以不同。在生物质价格低且输往城市的输电能力中等拥堵的情况下，三个层次的结果通常是一致的。如果生物质价格上涨，就会出现差异，影响该地区热电联产厂的竞争力，而城市级热电联产投资主要由当地热能需求决定，对外部变化不太敏感。这些差异表明系统级别之间预期存在分歧的风险。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
活力
本研究探讨了光伏 (PV) 渗透率提高对现实电网的影响。使用智能电表数据检查了现有分布式能源技术（包括并网光伏、热泵、微型热电联产和智能住宅产消者的电池系统）的详细运行场景。然后，为了量化高电网光伏渗透率下分散式发电和消费的电网支持相互作用，我们引入了电网支持指标，以根据动态电网现货交易价格和碳排放密度曲线识别它们引起的月变化。结果表明，当灵活消费转移到低电网现货交易价格和碳排放强度时期时，增加电力消费是有吸引力。当分布式发电机的输出能够在电网剩余负荷高峰期减少进口电力时，其电网支持效益会提高。直接简单地整合分布式光伏发电使得在高太阳能渗透率水平下实现电网支持运行变得困难。分析结果有助于深入了解在现场光伏发电量较大时如何合理安排热泵消耗，从而提高电网支持性能。分析结果将有助于政策制定者从系统层面更公平地管理电网支持资产。© 2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
空中和地面移动目标指示
空军依靠配备移动目标指示 (MTI) 雷达的宽体飞机（E-3 哨兵 (AWACS)、E-8C 联合 STARS）来支持空中和地面目标的动态瞄准和交战。这些飞机正在老化，并且越来越被认为无法在高端对手可能创造的高度竞争环境 (HCE) 中生存。因此，人们对新空中（例如 E-7）和太空系统的兴趣日益浓厚，作为在这些环境中支持作战的替代手段。太空雷达和电光传感器可以生成静止目标的图像。然而，从低地球轨道 (LEO) 跟踪移动目标需要近乎连续的目标覆盖，因此需要高度扩散的星座（数百颗卫星）。此外，能够检测缓慢移动目标的太空雷达 (SBR) 必须具有长天线，这往往会使卫星成本高昂。出于这些原因，过去开发 MTI SBR 的努力并未导致部署作战系统。然而，当前的商业努力正在降低日益增多的低地球轨道卫星星座的成本，这些星座由数千颗拟议中的卫星和数百颗已经发射的卫星组成。此外，在单个卫星层面和整个系统层面，替代传感方法和创新概念可能有助于降低卫星成本。鉴于这些发展和迫切的需求，空军部将受益于对开发和部署结合飞机和卫星的系统的可行性的独立评估，以便在 HCE 中提供对移动目标的监视和瞄准。
纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心 2022 年实施战略计划
从对主要和次要数据的审查中得出了以下其他重要健康需求：老年人和老龄化；癌症；儿童健康；妇女健康。由于需要关注上表中所述的优先健康需求，这些主题不是 2022-2024 年实施战略中特别优先考虑的工作。然而，由于社会决定因素需求的相互关系，其中许多领域都与优先健康需求有间接关系，将通过优先健康需求的上游工作来解决。此外，其中许多领域都在正在进行的计划和服务中得到解决（并在 CHNA 报告中进行了更详细的描述）。纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心提供的社区健康预防和教育计划超出了本实施战略中概述的计划和活动的范围。这些计划通过各种渠道提供给数千名寻求更多健康信息的休斯顿居民。 CHNA 的目的是全面了解纪念赫曼德克萨斯医疗中心服务区的健康需求，并指导医院的规划工作以满足这些需求。特别关注弱势群体的需求、未满足的健康需求或服务缺口以及社区的意见。为了规范整个纪念赫曼医疗系统的工作并增加影响大休斯顿地区顶级健康需求的潜力，在区域/系统层面评估和优先考虑社区健康需求。有关确定和优先考虑重要健康需求的过程的更多信息
学习大脑结构-功能耦合的相似性保留表征
摘要 网络神经科学的图形信号处理方面的进步为整合大脑结构和功能提供了一条独特的途径，目的是揭示大脑在系统层面的一些组织原则。在这个方向上，我们开发了一个监督图形表示学习框架，通过图形编码器-解码器系统对大脑结构连接 (SC) 和功能连接 (FC) 之间的关系进行建模。具体来说，我们提出了一种配备图形卷积编码器的暹罗网络架构，以学习图形（即主题）级嵌入，以保留大脑网络之间与应用相关的相似性度量。这样，我们有效地增加了训练样本的数量，并通过规定的目标图形级距离带来了灵活性，可以合并额外的先验信息。虽然有关大脑结构-功能耦合的信息是通过从 SC 重建大脑 FC 隐式提取的，但我们的模型还设法学习保留输入图之间相似性的表示。学习到的表示的卓越判别能力在包括主题分类和可视化在内的下游任务中得到了证明。总而言之，这项工作通过利用度量数据分析的标准工具，倡导利用学习到的图形级、相似性保留嵌入进行脑网络分析的前景。索引术语 Ð脑连接组学、图形表示学习、孪生网络、图形卷积网络。
结构系统药理学
基因组规模代谢模型 (GEM) 和计算药物发现的进展已导致在系统层面上识别药物靶点和抑制剂以对抗细菌感染和耐药性。在这里，我们报告了一个结构系统药理学框架，该框架整合了 GEM 和基于结构的虚拟筛选 (SBVS) 方法，以识别对大肠杆菌感染有效的药物。最完整的基因组规模代谢重建与蛋白质结构 (GEM-PRO) 大肠杆菌、iML1515_GP 和 FDA 批准的药物已被使用。进行 FBA 以在计算机中预测药物靶点。在富培养基中预测了 195 个必需基因。这些基因中相当一部分涉及的子系统是细胞生长所必需的辅因子、脂多糖 (LPS) 生物合成。因此，这些基因编码的一些蛋白质负责 LPS 的生物合成和运输，这是抵御威胁的第一道防线。所以，这些蛋白质可以成为潜在的药物靶点。选择具有实验结构和同源配体的酶作为执行 SBVS 方法的最终药物靶标。最后，我们建议将那些与所选蛋白质具有良好相互作用的药物作为药物重新定位案例。此外，建议的分子可能是有前途的先导化合物。该框架可能有助于填补基因组学和药物发现之间的空白。结果表明，该框架建议的新型抗菌剂可以很快进行实验测试，并且适用于其他病原体。
何斌 博士
何斌的主要研究兴趣包括电生理神经成像、脑机接口和神经调节。他在系统层面上为神经工程领域做出了开创性的原创贡献，旨在加深我们对大脑的理解，并通过工程创新来管理神经系统疾病。他的创新有助于将脑电图 (EEG) 从一维传感技术转变为现代三维动态功能性脑成像模式，用于映射和成像时空脑活动和功能连接。这项工作对更好地了解大脑功能和功能障碍以及降低医疗成本具有重大影响。他在基于 EEG 的脑机接口方面的工作取得了重大进展。他的团队是第一个让人类驾驶无人机的人，也是第一个控制机械臂在三维空间中连续移动、伸手和抓握物体的人，仅使用从非侵入性脑电图中解码的“思想”。这项工作大大提高了非侵入性脑机接口的功能和应用。他的研究小组还创新了具有高空间分辨率的组织电特性磁声成像和经颅聚焦超声神经调节，以空间精度和深脑穿透对中枢神经系统信息进行编码。他的研究对神经成像、神经接口和神经调节在治疗神经系统疾病方面具有直接影响——神经系统疾病是导致残疾的主要原因和第二大死亡原因。
一种支持澳大利亚自然修复的生态知识系统 - 事实书2024年10月
•生态系统模型：状态和过渡模型（STM）用于综合有关不同生态系统类型的动态和恢复选项的知识。它们可以用于项目计划中，以识别当前的生态系统状态和状况。这些范围可能从高度修改状态较低的状态到状态很高的“参考”状态。STM还描述了通过恢复结构，功能和组成来改善生态系统条件所需的动作。咨询了一系列专家，以提供建议，知识和数据，以创建反映区域生态系统动态的STM。•国家生物多样性评估系统（NBAS）：NBA将来自生态系统模型，本地项目数据和国家规模映射的信息整合到预测本地和整个系统层面项目的预期生物多样性益处。系统水平的整体好处包括对景观连通性的贡献，恢复高度清除的植被类型以及生物多样性的整体持久性。•原住民的知识，价值和数据：CSIRO和DCCEEW认识到原住民人民1作为传统所有者和知识持有人的重要作用。正在进行的工作正在探索原住民知识，价值和数据如何与EKS适当相互作用。目前正在进行一个框架共同设计的过程，以指导这种交互。此过程认识到土著数据主权的重要性，支持土著领导力并使适当的治理系统领导共同设计。__________________________________________________________________________________________