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我们可以检测到弱重力场的量子性质吗？
图2 PSEN1 A246E神经元中的RNA-SEQ鉴定了疾病内型。（a）PSEN1 A246E IPSC衍生的神经元相对于NDC的差异表达基因（DEG）的RNA-seq火山图，具有错误的发现率（FDR）调整后的P值<.05。（B-C）通过（b）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性和平均基因目标表达变化）和（C）Dorothea TF-GENE目标分析（基于标准化的富集量），通过（c）基因目标表达变化）（基于Z得分，平均基因目标表达变化），通过（B）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性）预测具有显着活性变化的转录因子（TFS）。ISMARA平均靶基因表达变化由UP（相对于NDC的增加）或向下（相对于NDC）箭头指示。（D-E）使用（d）CODODE-CHEA共识TF数据库或（e）通过FGSEA多层次富集测试（e）定义的神经元相关TF-GENE目标列表的PSEN1 A246E神经元中排名的TF-TARGET富集。（F-G）使用（F）标志性数据库和（G）基因本体生物学过程（GOBP）对PSEN1 A246E神经元基因表达签名进行排名的富集分析。
基于极化光学检测到的磁共振
基于偏振法和光学检测到的磁共振的磁力测定法引入了一种强大的技术，该磁共振具有负电荷的氮气毒性（NV - ）中心，中心在钻石中，而没有磁性偏置。合奏提供的信噪比比单个中心更高，并且它们的创建需要更少的效果。使用NV中心的集合依赖于校准的磁性偏置或复杂检测技术来区分晶体轴的先前方法。相反，这项工作使用平面外偏振光来选择性地激发NV - 沿特定晶体轴面向中心。这种方法对于具有C 3 V对称性的其他Spin-1颜色中心是一般的，并且与标准显微镜方法兼容，例如扫描探针，超分辨率，共聚焦和广泛的成像。
优秀発表赏エントリー演题
（1个农业和生命科学研究生院，东京大学）[目的]近年来，由于人们担心能源和食物自给自足的减少以及全球变暖，进口资源的兴起以及Yen的弱点，可持续生物量作物引起了人们的关注。生物量作物不仅用作生物产品的原材料，而且还用作饲料。在这项研究中，使用基因组编辑技术生产了“非盛大的大米”，其用途是通过测量其户外培养，生物量和可溶性糖和淀粉含量来评估作为生物质和饲料作物的。 [材料和方法]具有栽培的水稻品种“ koshihikari”，这是一种双突变体（去除异国基因），florogen基因和㻴ニ㻟ニックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロック这种突变抑制了开花，但是通过自我产生异态性的个体，突变体系统得以维持。此外，使用该双重突变体在背景中，使用一种技术在茎和茎中涉及糖和淀粉代谢的技术创建了参与茎和叶中糖和淀粉代谢的基因的突变。在户外培养这些基因组编辑系统时，他们已提前向教育，文化，体育，科学和技术咨询，并提交了一项实验计划，以便接受它们。每个突变体的收获分为黄色成熟期（从㻟㻜㻜㻠㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜です），这是普通饲料水稻品种的收获期，黄色成熟期后约几周。除了测量收获个体的干重外，还从代表性的分er中测量了每个器官中可溶性糖和淀粉的浓度，并估计每个器官的产量。此外，测量了整个收获个体的可溶性糖和淀粉的浓度，并计算每个个体的可溶性糖和淀粉的重量。 [结果和讨论]收集了每个菌株（゚㻩ン），并测量其干重，结果表明，在黄色成熟期间收获的koshihikari是㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ-riptherore，黄色成熟期后收获的干重是㻣㻣±㻝㻌ラック㻝㻌ラック±㻝㻌ラック，并且对非透性突变剂的生物量显着增加。此外，根据代表性耕种器的每个器官的可溶性糖浓度计算估计的产率，结果表明，Koshihikari大约是㻜㻚㻠㻛ロックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセック的，另一方面，估计的淀粉产量大约是㻞㻚㻞㻌㻌㻌㻠ラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドライン进一步，目前正在测量每个菌株的溶剂糖和淀粉的重量。此外，我们将报道在不开放的菌株中涉及糖和淀粉代谢的基因中引入突变的菌株的分析结果。以上结果表明，非灌木菌株中生物量显着增加，茎和叶片中可溶性糖和淀粉的显着积累，表明不明显的koshihikari大米植物作为高生物量的水稻品种的有用性。此外，它被认为是饲料稻的非常有用的，因为它在喂养牛时不包含高度未消除的稻田。此外，为了实施“脸红的大米”血统，该公司还致力于开发技术，以选择不以种子表型为指标从单独群体中开花的个人。
剖析预
应对农业领域的紧迫挑战需要迅速推进育种计划，特别是对于葡萄等多年生作物。我们超越了传统的双亲数量性状基因座 (QTL) 定位，进行了一项全基因组关联研究 (GWAS)，涵盖了智利育种计划中的 588 个葡萄品种，跨越三个季节并测试了 13 个关键的产量相关性状。一个强有力的候选基因 Vitvi11g000454 位于第 11 号染色体上，与植物通过茉莉酸信号对生物和非生物胁迫的反应有关，与浆果宽度有关，并有可能在葡萄育种中提高浆果大小。我们还在 2、4、9、11、15、18 和 19 号染色体上定位了与采后性状相关的新型 QTL，拓宽了我们对决定果实采后行为（包括腐烂、皱缩和重量减轻）的遗传复杂性的了解。利用基因本体注释，我们在性状和仔细研究的候选基因之间进行了比较，为未来植物育种中的性状特征识别工作奠定了坚实的基础。我们还强调了在 GWAS 分析中仔细考虑响应变量选择的重要性，因为在我们的研究中使用最佳线性无偏估计量 (BLUEs) 校正可能导致葡萄性状中一些常见 QTL 被抑制。我们的研究结果强调了开拓长期保存性状的非破坏性评估技术的必要性，为葡萄育种者和栽培者提供了改善采后鲜食葡萄质量和减少浪费的见解。
预印本
广泛用作航空航天和核工程（在裂变和聚变应用）的结构材料、金属加工工具和坩埚，以及腐蚀环境中的化学反应容器。最近，所有组成元素含量相当的复杂浓缩合金 (CCA) 已成为 RA 研究的一个新课题 [3, 4, 5, 6]。从纯金属到 CCA 的转变通常会改善材料性能和/或出现新的有益工程特性。在过去的 15-20 年里，这类合金一直是深入研究的主题。如今广泛讨论的高熵合金 [7, 8, 9] 是 CCA 的一个特例，其中合金元素的数量等于或超过五种。但即使涉及的元素数量只有三四种，与纯金属相比，高构型熵和严重的晶格畸变也会导致 CCA 材料性质发生质的变化。Senkov 等人。 [3, 10] 研究了一种 W 0.25 Ta 0.25 Mo 0.25 Nb 0.25 合金，该合金在高温下表现出有趣的力学性能：在 850K 至 1800K 的温度范围内，屈服应力极高（约 600 MPa）并且似乎几乎与温度无关。人们认为造成这一不寻常特征的主要机制之一是 CCA 的局部晶格畸变 (LLD) [7, 11]，它抑制了位错运动。根据这一推测，在 Zou 等人最近的研究中 [12]，他们通过高分辨率透射电子显微镜证实了 Nb-Mo-Ta-W 耐火合金中的局部畸变。经典分子动力学 (MD) 模拟是研究 CCA 特性最有力的工具之一。这种建模的关键部分是原子间势。因此，为此类系统开发可靠且广泛适用的势能是计算材料科学中的一项基本任务。对于耐火 CCA，Zhou 等人 [13, 14] 报道了一类可扩展至合金的嵌入式原子方法 (EAM) 势能。2013 年，Lin 等人 [15] 将 Zr 和 Nb 组分纳入该组势能中。这些势能被广泛用于探测耐火 CCA 中缺陷的行为 [16, 17, 18, 19, 20]。然而，由于可预测性较差，使用该模型获得的模拟结果最多只能视为定性的——即使对于纯金属也是如此。例如，对于纯钨，Zhou 的势能严重高估了熔化温度（比实验值高出近 1000K）[21]，并且与从头算计算结果相比，显示出错误的螺位错 Peierls 势垒特征（峰值和形状）[22]。对于纯钼，Zhou 的模型给出了螺位错的极化核心
2025年度日本人工智能学会全国大会（第39届）◆提交您的演讲稿（...
● 第一类：国际会议 1（在研） 论文为相关领域指定的人工智能及相关领域的学术论文、病例报告类英文论文、英文演讲。 “正在进行的工作”类别提供了展示、接受反馈以及讨论仍处于探索阶段的新想法或研究的机会。该类别的论文应准备扩展摘要（遵循国家会议网站指定的格式的 1-2 页 PDF 文件）。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质字段中的 E-1 至 E-5。请在作者信息下方的摘要部分中包含 1) 目标和 2) 结果或结论的概述。如有必要，请在摘要中包括方法论的要点。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。 ● 第 2 类：国际会议 2（常规）论文为相关领域指定的人工智能及相关领域的学术论文、病例报告类英文论文、英文演讲。常规类别提供了展示未发表研究成果的机会。此类论文请按照国家会议网站指定的格式，创建 2 至 8 页的 PDF 文件。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质字段中的 E-1 至 E-5。在作者信息下方的摘要部分中，请包括 1) 目标和 2) 结果或结论的摘要。如有必要，请在摘要中包括方法论的要点。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。此外，在提交给常规类别的论文中，我们将鼓励那些被认为与本次会议特别相关且优秀的论文提交到扩展的新一代计算期刊的特刊。 ● 第 3 类：综合会议定期举办与论文相关的人工智能及相关领域的学术论文和案例报告。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质领域的J-1至J-11。 在作者信息下方的摘要部分中，请包括 1) 目标和 2) 结果或结论的摘要。如有需要，请提供方法。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。
