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RA6M3 组数据表 | 瑞萨电子
USB 2.0 高速 (USBHS) 模块 USB 2.0 高速 (USBHS) 模块可用作主机控制器或设备控制器。作为主机控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输、全速传输和低速传输。作为设备控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输和全速传输。USBHS 具有内部 USB 收发器，支持通用串行总线规范 2.0 中定义的所有传输类型。USBHS 具有用于数据传输的 FIFO 缓冲区，最多可提供 10 个管道。可以根据外围设备或通信系统为管道 1 至 9 分配任意端点编号。请参阅用户手册中的第 33 节“USB 2.0 高速模块 (USBHS)”。
“使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议
腔QED实验是光子介导相互作用支持的物质非平衡阶段的天然宿主。在这项工作中，我们考虑了通过研究腔体光子作为动力学自由度而不是通过虚拟过程的相互作用的动态介体来对BCS超级流动性模型进行的腔QED模拟。，每当将腔频率与原子共鸣时，我们发现了淬灭后长时间相干性的增强。我们讨论这与非平衡超级流体的增强相当，并突出了与最近在固态量子光学元件中研究的类似现象的相似性。我们还通过在我们的分析中包括光子损失和不均匀耦合的影响，讨论实验中观察这种增强的谐振配对的条件。
RA2E1 组数据表 | Renesas
■ 工作温度和封装 ● Ta = -40℃ 至 +85℃ – 64 引脚 LQFP（14 mm × 14 mm，间距 0.8 mm） – 64 引脚 LQFP（10 mm × 10 mm，间距 0.5 mm） – 64 引脚 BGA（4 mm × 4 mm，间距 0.4 mm） – 48 引脚 LQFP（7 mm × 7 mm，间距 0.5 mm） – 48 引脚 HWQFN（7 mm × 7 mm，间距 0.5 mm） – 36 引脚 LGA（4 mm × 4 mm，间距 0.5 mm） – 32 引脚 LQFP（7 mm × 7 mm，间距 0.8 mm） – 32 引脚 HWQFN（5 mm × 5 mm，间距 0.5 mm） – 25 引脚 WLCSP（2.14 mm × 2.27 mm，0.4 mm 间距） ● Ta = -40℃ 至 +105℃ – 64 引脚 LQFP（14 mm × 14 mm，0.8 mm 间距） – 64 引脚 LQFP（10 mm × 10 mm，0.5 mm 间距） – 64 引脚 BGA（4 mm × 4 mm，0.4 mm 间距） – 48 引脚 LQFP（7 mm × 7 mm，0.5 mm 间距） – 48 引脚 HWQFN（7 mm × 7 mm，0.5 mm 间距） – 36 引脚 LGA（4 mm × 4 mm，0.5 mm 间距） – 32 引脚 LQFP（7 mm × 7 mm，0.8 mm 间距） – 32 引脚 HWQFN（5 mm × 5 mm，0.5 mm 间距） – 25 引脚 WLCSP（2.14 mm × 2.27 mm，0.4 mm 间距）
一个统一的平台，使用 1250 种癌细胞系的转录组数据对 1562 种药物进行生物标志物排序和验证
简介：体外细胞系模型为研究可用于癌症全身化疗的化合物提供了宝贵的资源。然而，由于数据分散在几个不同的数据库中，这些资源的利用受到限制。在这里，我们的目标是建立一个平台，能够验证化学耐药性相关基因并对可用的细胞系模型进行排序。方法：我们处理了四个独立的数据库，DepMap、GDSC1、GDSC2 和 CTRP。对基因表达数据进行分位数归一化，并分配 HUGO 基因名称以明确识别基因。导出所有药物的耐药性值。使用 ROC 检验计算基因表达与治疗耐药性之间的相关性。结果：我们将四个数据集与 1562 种药物的化学敏感性数据和 1250 种癌细胞系的转录组水平基因表达相结合。我们已利用该数据库建立了一个在线工具，以便在统一的分析流程中关联可用的细胞系敏感性数据和治疗反应 ( www.roc- plot.com/cells )。我们利用已建立的流程对与阿法替尼和拉帕替尼（两种 ERBB2 酪氨酸激酶结构域抑制剂）耐药性相关的基因进行排序。讨论：该计算工具可用于 1) 将基因表达与耐药性关联起来，2) 识别和排序耐药和敏感细胞系，以及 3) 排序耐药相关基因、癌症标志和基因本体途径。该平台将通过验证基因-耐药性相关性和为新实验选择最佳细胞系模型，为加速癌症研究提供宝贵支持。2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
NHGRI 基因组数据科学分析、可视化和信息学实验室空间临床资源 (ACR)
扩大现有的 AnVIL 外展和教育资源，包括：• 焦点小组会议 • 协助调查人员开发用例 • 为特定群体服务的教育会议 • 征求和处理 ACR 相关用户的反馈
使用顺反组数据和可解释的深度学习进行番茄全基因组顺式解码以进行表达设计
* 通讯作者：takashia@okayama-u.ac.jp † 资深作者 T.Ak.、KM 和 EK 对本研究的贡献相同。T.Ak. 和 SU 构思了这项研究。T.Ak.、TK 和 T.Ar. 设计了实验。T.Ak.、KM、EK 和 TK 进行了实验。T.Ak.、KM、EK 和 KT 分析了数据。T.Ak.、YK 和 KU 建造并维护了设施。T.Ak.、KT 和 SU 开发了程序和分析代码。T.Ak.、KM、EK、TK、T.Ar. 和 SU 起草了手稿。所有作者均认可了手稿。根据作者须知 (https://academic.oup.com/plcell) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Takashi Akagi (takashia@okayama-u.ac.jp)。
利用功能连接组数据诊断精神分裂症
摘要 先前的深度学习方法尚未捕获大脑结构或功能连接组数据的图形或网络表示。为了解决这个问题，我们通过将 BrainNetCNN 和全局协方差池化纳入自注意力机制，开发了 BrainNet-全局协方差池化-注意力卷积神经网络 (BrainNet-GA CNN)。从 171 名精神分裂症谱系障碍 (SSD) 患者和 161 名健康对照者 (HC) 获得了静息态功能磁共振成像数据。我们对提出的 BrainNet-GA CNN 进行了消融分析，并使用嵌套十倍交叉验证策略与竞争方法进行了定量性能比较。将我们的模型的性能与竞争方法进行了比较。使用基于梯度的解释方法可视化判别连接，并与使用功能连接分析获得的结果进行比较。BrainNet-GA CNN 的准确率为 83.13%，优于其他竞争方法。在前 10 个判别连接中，一些与默认模式网络和听觉网络有关。有趣的是，这些区域在功能连接分析中也很重要。我们的研究结果表明，提出的 BrainNet-GA CNN 可以比其他模型更准确地对 SSD 和 HC 患者进行分类。显着区域的可视化提供了重要的临床信息。这些结果突出了 BrainNet-GA CNN 在精神分裂症诊断中的潜在用途。关键词：脑网络、功能连接组、卷积神经网络、全局协方差池、自我注意机制、精神分裂症
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为节能举措的重点。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术来为建筑设施制定更好的维护策略。实施三个模块来执行预测性维护框架：基于 APAR（空气处理单元性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术进行状态预测和维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑中使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据对所提出的框架进行了实际案例研究，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据与 APAR 和机器学习算法相结合可以检测故障并预测空气处理单元 (AHU) 组件的未来状态，这可能有助于维护计划。消除检测到的操作故障可每年节省数千美元的能源，因为消除了已识别的操作故障。� 2022 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为能源效率举措的优先事项。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑物的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑物中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业中仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术为建筑设施制定更好的维护策略。实施预测性维护框架需要三个模块：基于 APAR（空气处理机组性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术的状态预测以及维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑的真实案例研究中，对所提出的框架进行了测试，使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取了检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据结合 APAR 和机器学习算法可以检测故障并预测空气处理系统的未来状态
基于GWAS和转录组数据的生物信息学分析多发性硬化症和干燥综合征的共同机制及候选药物
结果：基于GWAS数据，发现14个枢纽共同易感基因（HLA-DRB1、HLA-DRA、STAT3、JAK1、HLA-B、HLA-DQA1、HLA-DQA2、HLA-DQB1、HLA-DRB5、HLA-DPA1、HLA-DPB1、TYK2、IL2RA、MAPK1），8种药物靶向2个或2个以上的基因，28条共同易感通路，15种药物靶向3个或3个以上的通路。基于转录组数据，发现3个枢纽共同DEG（STAT1、GATA3、PIK3CA）与3种药物，10条共同风险通路与435种药物。“JAK-STAT信号通路”同时被纳入共同易感通路和共同风险通路。 GWAS 数据和转录组数据中的药物有 133 个重叠，包括 JAK-STAT 抑制剂。此外，我们发现 IL2RA 和 HLA-DRB1 被确定为中心常见易感基因，是用于治疗 MS 的达克珠单抗和格拉替雷的靶点，这表明达克珠单抗和格拉替雷可能对 SS 有治疗作用。