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World File Search System计算分析
耐药癌细胞的计算分析
图 1. 在表达 GFP 标记的野生型或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中追踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。（A）表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，边缘处明显减速，没有 AR。（B）表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 24 um/min。下图显示相应的 EB1 彗星速度直方图。生长速度直方图（单位：µm/min）见（C）AR野生型和（D）ARv7变体。我们根据（Goldstein et al., 2011）分离前列腺组织（图2）并培养类器官
抗治疗癌细胞的计算分析
图1。在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。 mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。 EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。 颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。 比例尺等于5 µm。 （a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。 （b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为24 um/min。 下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。 在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。 我们解散了前列腺组织（图 2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。比例尺等于5 µm。（a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。（b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。中位速度约为24 um/min。下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。我们解散了前列腺组织（图2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官
耐药癌细胞的计算分析
图 1. 在表达 GFP 标记的野生型或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中追踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。（A）表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，边缘处明显减速，没有 AR。（B）表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 24 um/min。下图显示相应的 EB1 彗星速度直方图。生长速度直方图（单位：µm/min）见（C）AR野生型和（D）ARv7变体。我们根据（Goldstein et al., 2011）分离前列腺组织（图2）并培养类器官
治疗耐药癌细胞的计算分析
图 1。在表达 GFP 标记的 wt- 或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中跟踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。(A) 表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，在没有 AR 的边缘明显减速。(B) 表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中值速度约为 24 微米/分钟。下面板显示相应的 EB1 彗星速度直方图。(C) 显示了 AR 野生型的生长速度直方图，(D) 显示了 ARv7 变体的生长速度直方图（单位为 µm/分钟）。我们根据 (Goldstein et al., 2011) 分离了前列腺组织（图2）并培养了类器官
抗抑郁药曲唑酮与双链DNA之间的相互作用：多光谱和计算分析
曲唑酮（TZD）是一种用于治疗主要抑郁症和睡眠障碍的抗抑郁药。升高的曲唑酮与中枢神经系统抑郁症有关，这表现为恶心，嗜睡，混乱，眩晕，疲惫等。要开发具有最小不良影响的临床活性药物化合物，必须全面了解该药物对DNA的作用机制。因此，我们利用各种光谱和计算技术研究了曲唑酮与DNA之间的相互作用方式。使用UV - VIS滴定的研究表明，DNA和曲唑酮具有有效的相互作用。通过稳态荧光研究，Lehrer方程计算得出的船尾伏默常数（K SV）的大小为5.84×10 6 m-1。uv - Vis吸收，DNA熔化，染料位移和圆形二分法研究表明，曲唑酮与小凹槽中的DNA结合。分子对接和分子动力学模拟表明TZD-DNA系统是稳定的，并且结合模式较小。此外，离子强度研究表明，DNA和曲唑酮没有实质性的静电结合相互作用。
作为太空环境模型的加州贻贝足蛋白粘附特性的计算分析 Sana Hasan Jagmag
简介：来自加州贻贝的贻贝足蛋白 (MFP) 的粘附特性因其在生物医学工程和材料科学等领域的潜在应用而备受关注[1][2]。然而，温度、压力和 pH 等太空环境对这些蛋白质的影响尚未得到充分探索。本研究提出了一种计算机模拟方法来研究 MFP 在太空相关条件下的结构动力学。通过序列分析和分子动力学模拟的结构分析，我们模拟了关键粘附蛋白的行为，重点关注它们的构象变化和相互作用能。[4] 我们的研究结果表明，虽然一些 MFP 在不同条件下表现出稳定性模式的变化。这些结果为 MFP 在太空应用中的潜在应用提供了宝贵的见解，例如用于修复航天器的生物粘合剂和适用于陆地环境的其他材料。此外，MFP 可用于太空医学中的伤口愈合，其独特的涂层可用于潮湿和太空环境[4][5]。需要进一步研究来验证这些计算预测并探索在空间技术中利用 MFP 的可行性。
研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹糖尿病中凝块形成风险的计算分析
糖尿病（1型或类型2）是一种严重的疾病，可以使血块更容易。这可能会引起心脏病发作和中风，这非常危险。我们的方法整合了生理数据，血液动力学原理和数学方程，以模拟糖尿病个体脉管系统内的血流动力学和凝块形成过程。通过纳入关键因素，例如变化的血液粘度，对流动性，内皮dys功能和血小板聚集，我们获得了对糖尿病相关因素和凝结倾向之间复杂相互作用的见解。血液组成的变化，例如纤维蛋白原和其他凝血因子水平的含量变化，可以使血液更厚，更容易凝血，以及增加对流动和粘度的耐药性的原因。随着血块在血管中的肿大，它们会阻塞血液流动，增加抗药性。这会使血液运动更加困难。凝块大小也会影响附近的血液粘度。积累细胞和凝结的面孔增厚血液，使循环恶化。较大的凝块增强了流动抗性和粘度，可能导致组织损伤等问题。因此，较大的血块会恶化血流和心脏血管健康。通过计算模拟，我们探索了各种情况，以评估不同参数对凝块形成风险的影响，从而为糖尿病患者的预防策略和有针对性的干预提供了宝贵的见解。
萘化合物的量子计算分析
摘要 这项工作的创新之处在于量子计算分析的应用，具体来说，这项工作采用密度泛函理论 (DFT) 和 Hartree-Fock (HF) 技术以及各种基组 (aug-cc-pVQZ、3-21G、6-31G、6-311G 和 SDD)，研究了萘的结构和特性。探索了萘结构和特性的理论性质：最高占据分子轨道 (HOMO)、最低未占据分子轨道 (LUMO)、带隙 BG、态密度 (DOS)、紫外 (UV) 和自然键轨道 (NBO)。研究了几个其他特性：标准温度和压力下的热化学性质及其光学性质（具有间接和直接跃迁的光学 BG）。本研究采用 DFT/aug-cc-pVQZ 基础，以 4.75 eV 为固定值，确定了萘的 HOMO-LUMO 间隙。我们在最近的密度泛函理论 (DFT) 研究中发现间隙分别为 4.71、4.873 和 4.74 eV，与我们的结果一致。
使用限制光谱成像检测临床意义前列腺癌的定量测量效用 开发人工智能生成的，可解释的处理1 在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告 心力衰竭患者的院内死亡率的预测 使用分阶段seq技术对循环肿瘤DNA分析进行分析验证，以检测B细胞恶性肿瘤中的残留疾病 抗治疗癌细胞的计算分析 评估血浆P-TAU217用于检测多样化和异质社区同类群体中淀粉样病理学的评估 在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法 使用飞行时间MRI 测量脑血管系统中的动脉曲折。 初始结果
Mariluz Rojo Domingo * 1,2，Christopher C Conlin，PhD * 3，Roshan A Karunamuni，PhD 2，Courtney Ollison，Courtney Ollison，BS 2，Madison t Baxter，MS 2，MS 2，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Phd 2，Deondre d do，do do do，bs 1,2 Shabaik，医学博士5，Michael E Hahn，医学博士，博士3，Paul M Murphy，医学博士，博士3，Rebecca Rakow-Penner，MD，PhD 3，Anders M Dale，Anders M Dale，Phd 3,6,7，Tyler M Seibert，MD，MD，博士学位1,2,3 *这些作者在1,2,3 *
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。