亲爱的Victor,Akaysha Energy赞赏我们对澳大利亚能源市场委员会裁定草案的回应,标题为“澄清双向工厂的强制性初级频率响应义务”。 Akaysha Energy是一家位于澳大利亚的公司,专门从事公用事业规模可再生能源项目的所有权,运营和开发。 我们的重点在于部署大型电池储能系统(BESS),目前,我们从事一个重要的项目,即Waratah Super Battery(WSB),该项目涉及在新南威尔士州安装850 MW BESS以通过提供派遣能力和安全服务来增强能源过渡。 本质上,我们支持提议的规则更改,因为它可以阐明电池提供初级频率响应(PFR)的义务,这是电池固有实现并在可用时提供的服务。 重要的是要注意,尽管欢迎这种澄清,但不应作为对电池施加进一步授权或引入电池特定规则更改而没有足够薪酬的先例。 在这种情况下,规则更改“主要频率响应激励安排”满足了这一要求。 Akaysha Energy认识到电池技术在频率控制中的熟练程度,这超过了当前在国家电力市场(NEM)中运行的其他可调度技术。 鉴于这一优势,电池应根据其技术能力贡献其服务。 这种方法将导致整体电力系统的效率提高。亲爱的Victor,Akaysha Energy赞赏我们对澳大利亚能源市场委员会裁定草案的回应,标题为“澄清双向工厂的强制性初级频率响应义务”。Akaysha Energy是一家位于澳大利亚的公司,专门从事公用事业规模可再生能源项目的所有权,运营和开发。我们的重点在于部署大型电池储能系统(BESS),目前,我们从事一个重要的项目,即Waratah Super Battery(WSB),该项目涉及在新南威尔士州安装850 MW BESS以通过提供派遣能力和安全服务来增强能源过渡。本质上,我们支持提议的规则更改,因为它可以阐明电池提供初级频率响应(PFR)的义务,这是电池固有实现并在可用时提供的服务。重要的是要注意,尽管欢迎这种澄清,但不应作为对电池施加进一步授权或引入电池特定规则更改而没有足够薪酬的先例。在这种情况下,规则更改“主要频率响应激励安排”满足了这一要求。Akaysha Energy认识到电池技术在频率控制中的熟练程度,这超过了当前在国家电力市场(NEM)中运行的其他可调度技术。鉴于这一优势,电池应根据其技术能力贡献其服务。这种方法将导致整体电力系统的效率提高。我们承认AEMC正在为适应国家电力规则(NER)的持续努力,以适应诸如贝斯(Besss)之类的新兴技术。我们赞成这些变化,只要新服务得到适当的认可和补偿。
遗传学教学是高中生物学教师发现的一个巨大挑战,因为这取决于抽象概念,阐明分子过程和平坦人物的解释。目的是为了发挥作用和动态分子遗传学的背景,这项工作旨在基于主动学习方法(例如基于游戏的学习和数字通信技术的使用)生成和评估研究性的教学序列。方法学过程被分为两个互补步骤,即核酸化学成分的步骤1经文,在步骤2中,DNA重复过程和蛋白质合成,以及问题化,系统化,情境化和结论阶段。在这些阶段中,学生通过数字游戏和调查教学学习了分子遗传学。这项研究是在Nova Mutum/MT市的一所公立学校进行的,有44名学生参加了高中三年级。对教学序列的评估是由高中工作的22位生物学老师进行的。混合了结果的分析(定性/定量),并评估了四个针对分子遗传内容含量的游戏。预测试结果,确定了学生学习的令人满意的速度以及教师评估的良好率。在研究过程中,人们可以在教学过程中观察学生的主角,对遗传学的兴趣和热情。遗传学。关键字:学习。教学序列。摘要
将这些出色的性能转移到复合材料中,是生产出机械性能大幅改善的聚合物复合材料的关键。将其性能转移到此类材料中绝非易事,因为材料性能的增强显然取决于石墨烯片与聚合物基质之间的界面相互作用的效率,以及片的方向和大小。[5–7] 此外,石墨烯在外部应力下可能会皱缩或弯曲,从而减少应力转移到嵌入的石墨烯上,并且几乎不能起到增强作用。拉曼光谱是检查嵌入聚合物基质中的石墨烯薄片应变的重要工具。化学键对局部应变条件的敏感性会导致拉曼振动带的偏移。[6,8,9] Galiotis 等人率先使用拉曼光谱测量复合材料中填料的应力/应变特性,[10] 用于测量碳纤维和芳族聚酰胺等纤维。 [11] 他们表明,拉曼光谱可以测量纤维应变分布,随后将其转化为界面剪应力分布。[12,13] 对于具有纳米级半径的一维填料,如单壁和双壁碳纳米管,拉曼光谱也可以成功测定此类应变分布。[14]
[1] Fujimoto, K., Hayashi, K., Katayama, R., Lee, S., Liang, Z., Yoshida, W., Ishii S. (2022).深层
乳腺癌表现出很大的转录异质性,对预测治疗反应和预后的预测构成了重大挑战。尤其是,将TNBC亚型转换为诊所的翻译仍然是一项正在进行的工作,部分原因是缺乏明确的转录特征区分亚型。我们最近基于网络的方法Pathext表明,疾病环境中的全球转录变化很可能是由少数关键基因介导的,并且这些介体可能更好地反映了功能或翻译相关的异质性。我们将phatext应用于4种亚型的1059个BRCA肿瘤和112个健康对照样品,以鉴定每个BRCA亚型中频繁的密钥介导基因。与传统的差异表达分析相比,Pathext识别的基因(1)在肿瘤之间表现出更大的一致性,揭示了共享和BRCA亚型特异性生物学过程,(2)更好地概括了多个基准中的BRCA相关基因,并且(3)在BRCA亚型细胞中表现出更大的依赖性分数。BRCA亚型肿瘤的单细胞转录组揭示了来自肿瘤微环境中多种细胞类型中pathext识别基因的亚型特异性分布。将Pathext应用于TNBC化学疗法响应数据集的应用确定了TNBC亚型特异性关键基因和与耐药性相关的生物学过程。我们描述了推定的药物,这些药物靶向可能介导耐药性的顶级新型基因。总体而言,适用于乳腺癌的Pathext优化了对基因表达异质性的先前观点,并确定了TNBC亚型的潜在介体,包括潜在的治疗靶标。
人工智能正迅速融入我们的职业和私人生活。此类技术的普及引发了一系列必须面对的道德问题、价值观冲突和不可预见的后果。Ai-Da 和 DALL-E 2 等发展令人兴奋,因为它们在人工智能和创造力方面展现了强大的新功能。然而,此类技术开启的未来也是不可预测的。鉴于此类技术出现和被采用的速度,吸引目标受众来权衡可能的人工智能未来至关重要。我们的试点项目“艺术过程未来和人工智能”旨在与艺术家一起探索人工智能技术的作用和潜在影响。在本文中,我们展示了如何将参与式推测设计过程引导到公开声明或宣言中,以说明支持艺术过程的可能和可取的人工智能未来,以及我们的研讨会如何揭示这种审议核心的不确定性。
摘要:使用绿色抑制剂减轻钢的酸性腐蚀的趋势继续推动着对开发从植物部位粗提取物中提取的高效抑制剂的研究。该研究调查了紫檀木 (PS) 乙醇提取物对 0.25 MH 2 SO 4 中的低碳钢腐蚀的抑制行为。重量损失测量表明,1000 mg/l PS 在浸泡 24 小时后对钢的保护效率为 88%,浸泡 120 小时后降至 47%。电化学阻抗谱和动电位极化测量证实 PS 提取物是一种混合型抑制剂,其吸附降低了钢-溶液界面的双层电容和电荷转移速率。根据 SEM 表征,这种现象阻止了钢表面损坏。GC-MS 和 FTIR 表征证实 PS 提取物含有四种主要的丰富植物成分,即;苯乙醛 (BA)、2(5H)-呋喃酮 (FUR)、9,12,15-十八碳三烯酸乙酯 (EOD) 和亚油酸乙酯 (LAEE)。分子动力学模拟 (MDS) 技术证实,构成提取物主要部分的单个分子在腐蚀抑制过程中有效贡献的顺序为 EOD > LEAA > BA > FUR 关键词:腐蚀抑制剂;植物提取物;紫檀;低碳钢;EIS
∗ 出现在《现象学和 QBism:量子力学的新方法》中,由 Philipp Berghofer 和 Harald A. Wiltsche 编辑(劳特利奇数学和物理哲学研究)。基于 2022 年 6 月在瑞典林雪平举行的“物理学现象学方法”会议上的演讲。演讲视频可在作者的网站上找到。† 电子邮箱:pgoyal@albany.edu ‡ 主页:https://www.philipgoyal.org 1 这些要求实际上被坚持的程度,或者确实被认为是适当的程度,随着时间和相关的物理学子社区(或物理学家)而变化。例如,马赫认为理论仅仅是(或主要)感觉数据的经济编码,这似乎淡化了第一个要求,而某些现代研究项目(如弦理论项目)似乎也淡化了第二个要求。
背景:地幔细胞淋巴瘤(MCL)是一种属于非霍奇金淋巴瘤的异质疾病。近年来,MCL的发病率正在上升,预后仍然不利。泛素特异性蛋白酶14(USP14)已证明参与恶性肿瘤的过程。在本文中,讨论了USP14在MCL的恶性过程中的作用和依鲁替尼抗性的机制。方法:通过QRT-PCR和Western印迹,测试了MCL细胞中USP14的mRNA和蛋白质表达。USP14干扰质粒是通过细胞转染技术构建的,然后将CCK8和EDU分析用于评估细胞增殖。细胞周期和细胞凋亡。还研究了MCL细胞对依鲁替尼的敏感性。接下来,使用Western印迹,Co-IP,环己酰亚胺(CHX)测定和其他技术来检测USP14和XPO1之间的关系。最后,讨论了USP14对MCL的恶性过程的影响和过度表达XPO1的同时抑制USP14和过表达的XPO1,并讨论了MCL中Ibrutinib敏感性的调节机制。结果:USP14表达在MCL细胞系中明显强化。USP14的干扰抑制了MCL细胞活力,增强的细胞周期停滞,凋亡和Ibrutinib敏感性。通过增强XPO1稳定性,USP14去泛素化可以实现此过程。结论:USP14可以通过稳定XPO1来促进MCL的恶性进展和ibrutinib敏感性。
4方法20 4.1研究队列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.2基因分型和插补。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.3 DNA甲基化分析和数据处理。。。。。。。。。。。。。。。21 4.4 DNA甲基化数据调整。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.5遗传力估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.6全基因组甲基化的关联。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7特定于细胞类型的MEQTL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.8连锁不平衡(LD)基于MEQTL的结块。。。。。。。。。。24 4.9 MEDIP-SEQ数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.10功能注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.11富集分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.12基于基因表达数据的基于摘要的孟德尔随机化。。。27 4.13带有GWAS数据的基于摘要的Mendelian随机化。。。。。。。。28