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World File Search System罗布尔
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
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。
赖布尔
在吉祥的 Paush Purnima 日子，大壶节开始了，超过 1.65 亿人在圣河中沐浴，恒河、亚穆纳河和神秘的萨拉斯瓦蒂河的圣河岸人头攒动，热闹非凡。来自全国各地的朝圣者心中怀揣信仰，手中拿着祭品，齐聚一堂，进行第一次圣浴。空中回荡着“Har Har Gange”和“Jai Shri Ram”的颂歌，营造出一种神圣的热情氛围。朝圣者们从午夜开始冒着刺骨的寒冷抵达桑加姆，他们的虔诚显而易见。他们裹着羊毛衣，头上顶着行李，在他们坚定不移的信仰面前，行李的重量似乎微不足道。 “当我在这里畅游时，感觉就像灵魂上的重担被卸下了，”来自拉贾斯坦邦的 65 岁朝圣者 Savitri Devi 从水中浮出水面，露出了平静的微笑。身着传统服饰的人们挤满了河岸，桑加姆河的河岸变成了五彩缤纷的景象。孩子们在浅水中玩耍，他们的笑声与咒语交织在一起，而老人则坐着祈祷，嘴里低声吟唱着神圣的赞美诗。年轻人的热情尤其引人注目，许多人用手机捕捉这些瞬间并立即分享。“我们很自豪能来到这里，与世界一起庆祝我们的文化，”来自阿拉哈巴德的 22 岁 Aniket Mishra 站在水边，手拿自拍杆说道。精神能量与大自然的恩赐相得益彰，前一天晚上还下了一场小雨
赖布尔
新德里记者 德里警方逮捕了一名 23 岁的男子，他涉嫌在约会应用程序上冒充美国模特与 700 多名女性交朋友并实施诈骗。西区网络警察局逮捕了 Tushar Bisht，他被控利用 Bumble 和 Snapchat 等网络平台引诱受害者，使用私人照片和视频对她们进行勒索并敲诈钱财。据警方介绍，他白天在北方邦诺伊达的一家私人公司担任招聘人员。晚上，他化身为美国模特前往印度进行自我反省。他的白天工作为他提供了安全感，而他的夜间活动则通过操纵和勒索为他带来金钱。周五，23 岁的 Tushar Singh Bisht 在东德里的 Shakarpur 地区被捕，他因在约会平台上冒充模特欺骗了 700 多名女性而被捕。 Tushar 居住在德里，拥有工商管理学士学位 (BBA)。过去三年，他一直在诺伊达的一家私人公司担任技术招聘人员。他的父亲是一名司机，母亲是一名家庭主妇，妹妹在古尔冈工作。西德里警察局副局长 Vichitra Veer 在声明中表示：“被告冒充美国自由职业模特，使用虚拟国际手机号码和巴西模特的照片创建虚假身份。”Bisht 使用虚假个人资料在各种在线约会平台上与年龄在 18 至 30 岁之间的女性联系。声明称：“他的主要目标是 Bumble、Snapchat 和 WhatsApp 的用户。”DCP 表示，Bisht 通过与受害者交谈赢得了他们的信任，并说服他们分享私人和亲密的照片，
布鲁克斯通巴布尔
朱莉的成就体现了她的远见卓识。她担任参议院老龄问题特别委员会听证会的辅助生活部门证人，这是 20 年来首次举行此类听证会，凸显了她对倡导和 NCAL 使命的承诺。通过 Gardant 的 Access to the Key 计划，Gardant 在过去 12 年中成功增加了 5,700 多套经济适用房，为全国老年人创造了重要机会。作为联席总裁，朱莉与她的联席总裁搭档 Greg Echols 一起管理着五个州的 7,600 套公寓，确保更多老年人找到安居之所。值得注意的是，Gardant 投资组合中有 87% 是国家马尔科姆·鲍德里奇质量奖的获得者，为老年生活树立了高标准。Gardant 还实施了关键的领导力发展计划，将执行董事的年度流动率降低到仅 13%。这种稳定性确保了一致的高质量护理，并确保了未来的继任。
布尔空中楼阁 - IvorCatt.org
客串爵士 Clive Sinclair 成立了一家公司 Anamartic，以开发我的晶圆级集成发明“Catt Spiral”。它之前是由苏格兰的 UNISYS 开发的，该公司的首席工程师告诉我，他未经美国 UNISYS 总部许可就使用了劫持的资金。然后他转而为 Sinclair 做同样的工作。尽管他一直特立独行，但他认为重要的是，我不应该对开发我的发明的工作细节了如指掌。有一天，我给了他机会，并遇到了一台可以在晶圆表面进行“针脚接合”的机器。工程师告诉我它的产量（可靠性）。这导致了我后来的下一个发明 Kernel，它取代了 Catt Spiral。解雇我的公司因为 Kernel 而重新雇用了我。这表明他们认为它有多重要。如果没有足够可靠的针脚，就不可能同时提供晶圆上分布式处理所需的电流和所需的全球 100Mb 串行数据流。芯片表面传统铝导体的电阻太大。早在键合之前几十年，我就利用 on- 解决了热量提取的正面问题
赖布尔国家技术学院
UNIT-I 布尔代数与逻辑门概述：数字系统和代码、二进制算术、布尔代数、开关函数最小化、德摩根定理、卡诺图方法（最多 4 个变量）、奎因麦克拉斯基方法、不关心条件和多输出开关功能的情况。 UNIT-II 组合电路：NAND / NOR 门、开关函数的实现、半/全加器、半/全减器、串联和并联加法、BCD 加法器、前瞻进位生成器、解码器和编码器、BCD 到 7 段解码器、多路复用器和多路分解器、奇偶校验位生成器和检测器错误检测。 UNIT-III 顺序电路：寄存器和计数器简介：触发器及其转换、激励表、同步和异步计数器以及顺序电路的设计：代码转换器和计数器。模式-k 和除以 K 计数器、计数器应用。UNIT-IV 逻辑系列：RTL、DTL、所有类型的 TTL 电路、ECL、电路、I2 L 和 PMOS、NMOS 和 CMOS 逻辑等的操作和特性。 UNIT-V 存储器和转换器：介绍各种半导体存储器和 ROM 和 PLA 的设计，介绍模拟/数字和数字/模拟转换器及其类型（R-2R 梯形网络和逐次逼近转换器） 教科书名称 1. WH Gothman，“数字电子学” PHI 2. RP Jain：“现代数字电子学”，TMH 参考书名称： 1. RJ Tocci，“数字系统原理与应用” 2. Millman Taub，“脉冲、数字和开关波形” TMH 3. MM Mano：“数字逻辑和计算机设计”，PHI。 4. Floyd：“数字基础”，UBS。 5. B. Somanathan Nair，“数字电子学与逻辑设计”，Prentice-Hall of India
布尔萨技术大学
电力电子学的基本概念和 4 种不同的转换器类型，由二极管、晶闸管、GTO、MCT、IGBT 和 MOSFET 组成的功率开关的分析，功率和能量方程，参数瞬时值和平均值的计算，电路中线圈和电容器的行为以及有功和无功功率值，非线性源和负载的电路分析以及功率值的计算，THD 和失真因数的解释和计算，非线性负载中整流器的性能分析和方程，CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压转换器的分析，CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 升压转换器的分析，CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压-升压转换器的分析，Sepic 和 Cuk 转换器的分析，半桥逆变器，全桥逆变器，逆变器对线性和非线性负载的性能分析和检查，AC-AC 转换器，目的和方法。
布尔变体和布尔逻辑反向传播
深度学习已成为解决众多现代问题的常见解决方案，占据了当今技术和社会关注的核心。其权力的配方是基于梯度反向传播的前所未有的大维度和学习过程的结合效应[Lecun等，1998]。，由于神经元模型的简单性，该模型被分解为加权线性总和，然后是非线性激活函数，权重梯度仅由它们各自的输入而不涉及交叉参数依赖性确定。因此，就计算过程而言，梯度反向传播是由梯度链规则自动化的，仅需要对远期输入数据进行缓冲。但是，深度学习在计算上是密集的。图1显示了其典型的操作，其中向前传球在推理和训练中都使用，而后传播仅用于训练。推断，必须存储整个模型参数，并且主要计算是张量点产品。在训练中，除推理外，向前传球还需要缓冲每一层的所有输入张量。它们用于衍生计算，基于梯度的优化器和梯度反向传播所需的张量点产品。也需要基于梯度的学习原理，模型参数和所有信号都是连续数字，通常以32位浮点格式表示。它会导致大量的内存足迹。图2显示了我们的一个示例，以说明
