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用于高分辨率的生物聚合物水凝胶的热收缩3D打印肾小管
组织工程中微管结构的有效复制仍然是一个巨大的挑战。在这项研究中，通过探索2种热敏感水凝胶 - 凝集素甲基丙烯酰基（gelma）和丝晶（Sill-Floyl）（用丝晶（丝晶），研究了通过收缩机制来创建复杂的高分辨率肾小管结构的温度反应性特征（PNIPAM），以创建复杂的高分辨率管状结构。系统的研究揭示了在高温（33-37°C）上对缩小行为的精确控制，这是聚合物浓度的函数。两种水凝胶类型的水凝胶尺寸从室温（RT）降低至33°C，从RT降低至37°C的40％。萎缩的效果可将机械性能提高，使凝胶凝胶凝胶的压缩模量增加约2.8倍，silkma-pnipam凝胶在37°C下在37°C上增加5.1倍。与体积打印相结合，这些材料的分辨率为≈20％的分辨率增强，可实现≈70％的功能，从而实现了≈70％的功能。秒，带有开放通道（≈50μm）。Gelma-PNIPAM水凝胶与Silkma-PNIPAM水凝胶相比显示出更好的细胞兼容性，从而促进细胞粘附和生存能力。这项研究证明了热敏化水凝胶具有工程师复杂的高分辨率管状结构的能力，具有大量打印 - 一种有效的途径，用于制造微观环境，模仿具有开发相关体外模型的天然组织。
宽带，高分辨率，敏感光谱仪，使用氮化硅和傅立叶成像中的集成光学阶段阵列
I。常规的台式光谱仪通常很大，并且仅限于实验室环境。随着综合光子学的发展，光谱仪的微型化导致了适用于实验室以外的更多应用，包括农业分析和水下研究[1]，[2]。它还可以启用实验室芯片应用程序[3]，[4]，[5]。基于其工作原理，可以将集成光谱仪大致分为使用分散，窄带滤波，傅立叶变换或数值重建的类别[6]。第一个类别具有分散光学元件，它们在空间上分开不同的频率，包括echelle光栅[7]和阵列的波导格栅（AWG）[8]，[9]。第二种类型使用窄带过滤器（例如环形分解器和马赫Zehnder干涉仪（MZI）[10]，[11]，[11]，[12]，选择性地将不同的光谱成分传输到不同的检测器。第三个通常称为傅立叶变换型体镜检查（FTS），其中通过在时间或空间域中转换干涉信息，使用傅立叶变形[13]，[14]，[15]获得频谱。最后一个类别采用了一系列具有不同光谱响应的组件，并从组合信号[16]，[17]中重建光谱。它依赖于
vtoonify：可控的高分辨率肖像视频风格转移
生成高质量的艺术肖像视频是计算机图形和视觉中的重要且理想的任务。尽管已经提出了一系列成功的肖像图像图像模型模型，但这些面向图像的方法在应用于视频（例如固定框架尺寸，面部对齐，缺失非种族细节和时间不一致的要求）时具有明显的局限性。在这项工作中，我们通过引入一个新颖的Vtoonify框架来研究具有挑战性的可控高分辨率肖像视频风格转移。具体而言，Vtoonify利用了基于编码器提取的多尺度内容功能的高质量艺术肖像来利用型号的中高分辨率层，以更好地保留框架详细信息。结果完全卷积体系结构接受可变大小的视频中的非对准面孔作为输入，从而有助于完整的面部区域，并在输出中自然动作。我们的框架与现有的基于样式的图像图像模型兼容，以将其扩展到视频化，并继承了这些模型的吸引力，以使其具有柔性风格的颜色和强度控制。这项工作分别为基于收藏和基于典范的肖像视频风格转移而建立在Toonify和Dualstylegan的基于Toonify和Dualstylegan的Vtoonify的两个实例化。广泛的实验结果证明了我们提出的VTOONIFY框架对现有甲基的有效性在生成具有灵活风格控件的高质量和临时艺术肖像视频方面的有效性。代码和预估计的模型可在我们的项目页面上找到：www.mmlab-ntu.com/project/vtoonify/。
肌电脑炎患者和健康志愿者的色氨酸代谢物的非靶向代谢组学和定量分析：使用高分辨率质谱法
摘要：肌腱脑脊髓炎/慢性疲劳综合征（ME/CFS）是一种慢性，复杂的疾病，其特征是严重且经常使身体和精神疲劳失败。到目前为止，科学家还没有完全指出疾病的生物学原因，但它影响了全球数百万的人。为了更好地了解ME/CFS，我们将38个ME/CFS患者血浆中的代谢网络与24名健康对照参与者进行了比较。除了测量包括色氨酸及其代谢产物在内的靶向物质以及酪氨酸，苯丙氨酸，B族维生素和harbosoxanthine的测量外，这涉及一种未靶向的代谢组学方法。我们观察到几种代谢途径的显着改变，包括维生素B3，精氨酸 - 丙啉和天冬氨酸 - 天冬酰胺途径，在未靶向的分析中。与对照组相比，有针对性的分析表明，ME/CFS患者中3-羟基氰酸，3-羟基基硝酸，低黄嘌呤和苯丙氨酸的水平变化。这些发现表明ME/CFS患者的免疫系统反应和氧化应激的潜在改变。关键词：高分辨率质谱，肌电脑脊髓炎（ME/CFS），神经退行性疾病，代谢组学，靶向分析，未靶向分析，生物标志物
使用整合和抗 CRISPR (IntAC) 在果蝇细胞中进行更高分辨率的全基因组 CRISPR 敲除筛选
2 霍华德休斯医学研究所，波士顿，MA 02115 通信：ram@genetics.med.harvard.edu (RV)；perrimon@genetics.med.harvard.edu (NP) 摘要 CRISPR 筛选可实现系统的、可扩展的基因型到表型映射。我们之前开发了一种用于果蝇和蚊子细胞系的汇集 CRISPR 筛选方法，使用质粒转染和位点特异性整合来引入单向导 (sgRNA) 文库，然后进行 PCR 和整合的 sgRNA 测序。虽然有效，但该方法依赖于早期组成型 Cas9 活性，这可能会导致基因组编辑和 PCR 检测到的 sgRNA 之间存在差异，从而降低筛选准确性。为了解决这个问题，我们引入了一种新方法来共转染表达抗 CRISPR 蛋白 AcrIIa4 的质粒以抑制早期 sgRNA 表达期间的 Cas9 活性，我们称之为“IntAC”（与抗 CRISPR 整合酶）。 IntAC 使我们能够构建一种由高强度 dU6:3 启动子驱动的新型 CRISPR 筛选方法。这个新库显著提高了整个基因组中适应性基因的精确度，在 5% 的误差范围内检索了 90-95% 的必需基因组，使我们能够生成迄今为止为果蝇组装的最全面的细胞适应性基因列表。我们的分析确定，IntAC 方法允许的升高的 sgRNA 水平推动了大部分改进。果蝇适应性基因与人类适应性基因表现出很强的相关性，并强调了旁系同源物对基因必需性的影响。我们进一步证明，IntAC 与靶向 sgRNA 子库相结合，能够在溶质超载下精确地正向选择转运蛋白。IntAC 是对现有果蝇 CRISPR 筛选方法的直接增强，显著提高了准确性，并且可能广泛应用于其他细胞类型（包括蚊子、鳞翅目、蜱虫和哺乳动物细胞）中的无病毒 CRISPR 筛选。
高分辨率的气候变化观察和评估与热相关的极端的预测
生物危害中心耦合模型对比项目第6阶段气候投影数据集（CHC-CMIP6）旨在支持最近和近乎近距离的气候相关危害分析，包括极端潮湿的热量和干旱条件。Global daily high resolution (0.05°) grids of the Climate Hazards InfraRed Temperature with Stations temperature product, the Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations precipitation product, and ERA5- derived relative humidity form the basis of the 1983–2016 historical record, from which daily Vapor Pressure Deficits (VPD) and maximum Wet Bulb Globe Temperatures (WBGT max ) were derived.从共享的社会经济途径2-4.5和SSP 5-8.5场景中进行的大型CMIP6合奏随后用于开发高分辨率每日2030和2050“ Delta”领域。这些三角洲用于扰动历史观察结果，从而产生0.05°2030和2050的日常降水，温度，相对湿度以及派生的VPD和WBGT最大值的投影。最后，每个时间段都得出了每个变量的极端频率计数。
使用CNN模型和超参数优化算法提高分类的精度
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习模型，对于图像识别和分类任务特别有效。CNN的性能不仅受其建筑的影响，而且受到其超参数的严重影响。因此，优化超参数对于改善CNN模型性能至关重要。在这项研究中，作者提出了利用优化算法，例如随机搜索，使用高斯工艺的贝叶斯优化以及使用树状结构化parzen估计器进行贝叶斯优化，以微调CNN模型的超标仪。将优化的CNN的性能与传统的机器学习模型进行了比较，包括随机森林（RF），支持向量分类（SVC）和K-Nearest Neighbors（KNN）。在这项研究中使用了MNIST和Olivetti Faces数据集。在MNIST数据集的训练过程中，CNN模型的最低准确度达到97.85％，超过了传统模型，在所有优化技术中，最大准确度为97.50％。同样，在Olivetti Faces数据集上，CNN的最低准确度为94.96％，而传统模型的最高准确度为94.00％。在训练测试程序中，CNN表现出令人印象深刻的结果，在MNIST数据集上达到了超过99.31％的准确率，而Olivetti Face face Dataset的准确率超过98.63％，其最大值分别为98.69％和97.50％。此外，该研究还将CNN模型的性能与三种优化算法进行了比较。结果表明，与传统模型相比，将CNN与这些优化技术集成可显着提高预测准确性。
通过地形改装风速（WT）调整高分辨率区域气候建模的调整，对南亚的风速准确度提高了风速的精度
由于地形和大气过程之间的复杂相互作用引起的摘要，气候建模在具有复杂地形（例如南亚）的地区可能具有挑战性。这项研究研究了南亚日常风速的高分辨率气候模拟的附加值差异，重点是创新的地形风速（W t）调整方法。通过应用分布增加值（DAV）和上尾PDF（95％）分析，我们会系统地评估区域气候模型（RCMS）和全球气候模型（GCMS）的性能。使用W t方法前后的DAV结果的比较揭示了调整对区域气候模型性能的影响。在几种模型中，例如IPSL-RCA，Noresm1-RCA和Canesm2-RCA，掺入W t导致了实质性改进，如正dav值所示。在上尾PDF分析中，改进更加一致，表明调整通常增强了极端风事件的表示。但是，某些模型（例如NoreSm1-RCA和Canesm2-RCA）通过描述正面DAV值在调整W t之前和之后始终如一。总体而言，结果表明W t有效地改善了大多数气候模型的风速表示。根据DAV分析，高分辨率模型在低分辨率模型中平均具有15％的正添加值。这项研究的贡献正在弥合南亚观察到的风速模式与气候模型输出之间的差距。由于这项研究，揭示了评估和调整模型的量身定制方法，强调了模型行为的复杂性。在次大陆的研究领域中，这项研究的结果为与气候相关的决策，风险评估和基础设施发展提供了关键见解。
