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利用基因组编辑的恒河猴 iPSC 生成具有改变的病毒敏感性的巨噬细胞来模拟人类疾病
由于与人类生物学相似性高，非人类灵长类动物 (NHP) 模型对于开发基于诱导性多能干细胞 (iPSC) 的细胞和再生器官移植疗法非常有用。然而，关于 NHP-iPSC（尤其是恒河猴 iPSC）的建立、分化和遗传改造的知识有限。我们通过结合 Yamanaka 重编程因子和两种抑制剂（GSK-3 抑制剂 [CHIR 99021] 和 MEK1/2 抑制剂 [PD0325901]），成功地从恒河猴外周血 (Rh-iPSC) 中建立了 iPSC，并通过造血祖细胞将这些细胞分化为功能性巨噬细胞。为了证实 Rh-iPSC 衍生的巨噬细胞作为疾病模型生物测定平台的可行性，我们通过 CRISPR-Cas9 敲除了 Rh-iPSC 中的 TRIM5 基因，这是一种物种特异性 HIV 抗性因子。TRIM5 敲除 (KO) iPSC 具有与 Rh-iPSC 相同的巨噬细胞分化潜能，但分化后的巨噬细胞在体外对 HIV 感染的敏感性有所增加。我们用于获得 Rh-iPSC 衍生的巨噬细胞的重编程、基因编辑和分化方案可应用于其他基因突变，从而扩大 NHP 基因治疗模型的数量。
旋转角动量和庞加莱矢量涡流梁的光学手性
摘要近年来对结构化标量涡流束的光学手性和自旋角动量进行了深入研究。这些梁的伪内拓扑电荷ℓ造成其独特特性的原因。是由带有拓扑电荷的标量涡流梁的叠加构建的，圆柱矢量涡流梁是具有空间上不均匀极化分布的高阶庞加尔模式。在这里，我们强调了这些高阶结构梁在偏尾（弱焦点）和非顺式（紧密的聚焦）条件下的光自旋和手性密度的高度可调节和异国情调的空间分布。我们的分析理论可以在任何高阶或杂种庞加莱球体上产生每个点的自旋角动量和光学手性。表明，可调的pancharatnam拓扑电荷ℓp =（ℓa +ℓb） / 2和偏振指数m =（vector涡流梁的vortex beam的ℓb - ℓa） / 2在自定义其旋转和chir式空间分布方面起着决定性的作用。我们还提供了正确的分析方程式，以描述集中的非顺式标量贝塞尔束。
MENA地区的可再生能源部署
BéchirBenLahouel Ipag Paris商学院，法国巴黎B.Benlahouel@ipag.fr摘要：本文从两个角度来为可再生能源文献做出了贡献。首先，我们使用经济，金融和政治变量（包括金融发展，政府有效性和政治稳定性）来调查北欧北部国家推动可再生能源部署的因素。这项研究是由面板平滑过渡模型（PSTR）（Gonzales等，2017）在经验上进行的，该模型明确探讨了可再生能源生产决定因素内的阈值效应。第二，我们将创新作为可再生能源部署的新决定因素，以说明技术创新在实现可持续发展目标（尤其是SDG7）中的中介作用。使用两种创新代理（即ICT和互联网用户的百分比），我们表明，更高的创新性能可能会增加治理质量对可再生能源部署的影响。因此，治理质量，创新，政治稳定和金融发展是可再生能源部署的主要驱动力。本文要求可持续的政策选择，以提高创新绩效和治理质量，以增加可再生能源的生产。关键字：可再生能源；创新; PSTR模型； MENA地区
INPIECOI 双月刊信息和...
1982 年 6 月，总理梅纳赫姆·贝京和国防部长阿里尔·沙龙发起了“加利利和平行动”，该行动有两个目标。在入侵的最初几天就实现了第一个最低目标，即占领黎巴嫩南部深处 45 公里的区域，该区域以阿瓦利河为界。第二个目标，也是沙龙最看重的目标，就是摧毁巴勒斯坦解放组织（巴解组织）的自治基础设施，并在贝鲁特建立一个与以色列结盟的强大的中央政府。犹太复国主义领导人毫不掩饰他们希望让“黎巴嫩力量”——与以色列结盟的基督教法西斯民兵组织——领导人巴希尔·杰马耶勒成为黎巴嫩共和国总统的愿望。
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35.大量 17 本书和杂志，包括： - Philippe Charbonneaux 审美家和造型师、E.T.A.I、Dominique Pagneux - L'Affaire Schlumpf、Bueb & Reumaux、Francis Laffon、Elisabeth Lambert - Garage de chez nous、MDM、Dominique Pascal、François-泽维尔·萨凯斯 - 有个性的汽车，阿诺德·波特，约翰·康德 - 拉蒂格和汽车赛车、Motors Mania、Pierre Darmendrail - 100 年的卡车广告插图、E.T.A.I、Francis Reyes - 仪表板、Phaidon、David Holland - 3 期特刊 Automobilia，n° 14,15,21 by René BELLU - Cars French 1950-1955，汽车档案馆藏 n°12，Fabien Sabatès - 历年来世界上的所有汽车60, René & Serge Bellu, 后视镜 - 所有雷诺汽车，从起源到 80 年代，Jean-Pierre Delville, René Bellu - 所有标致，从起源到 80 年代，Jean-Pierre Delville, René Bellu - 所有雪铁龙，起源80 年代，Jean-Pierre Delville、René Bellu - 巴黎车展 1946-1949，汽车档案馆藏 n°1 - 汽车索引1918-1929（一些盖子磨损或撕裂）。
比较西非和中非的区域水文建模的网格降水估计
研究区域：位于西非和中部非洲北部的数据扫描盆地。研究重点：多次研究表明，全球栅格降水数据集可以为撒哈拉以南非洲的观察到的数据缺乏替代方案。这项工作评估了15个基于卫星降雨前的封闭前数据集（Arc v.2，Chirp v.2，Chirps v.2，Persiann-CDR，MSWEP v2.2和Tamsat V2.2和Tamsat V3），Reanalission，Reanalission，ERA5，JRA-55，JRA-55，Merra-2 Adj，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 prectotcort and toctor and toctor and tho测量值（CPC V.1，CRU TS v.4.00和GPCC V.7）以及基于空间接近的区域估计方法，用于简单的每月水平衡模型GR2M的参数。基于分式样本的海上时间验证方案中的克林 - 古普塔效率评分评估了GR2M模型的区域模拟。该地区的新水文见解：结果表明，在所有降水产品中，Chirps是每月时间段的西部和中非水文建模最有效的。此外，排名前五的产品包括WFDEI-CRU，CRU，WFDEI-GPCC和GPCC。总体而言，区域水文建模对小于80,000 km 2的盆地更有效。通过空间接近度进行区域化的方法会导致各种降水产物再现排放的能力的总体下降，最值得注意的是使用WFDEI-GPCC和GPCC。chir仍然是最好的产品。
生活世界中的多样性
促进了令人兴奋的自然之旅。Raghu博士是附近研究实验室的科学家，Maniram Chacha是附近社区的老年人。Maniram Chacha是模仿鸟类电话的专家。他也擅长识别各种动植物。为了为自然行走做准备，Raghu博士告诉学生，这一步行的目的是体验自然界中动植物的美和多样性。学生很高兴加入他们。他们很好奇地互动并向他们学习。老师建议学生携带笔记本，笔和水瓶。走路时，他们开始探索周围的动植物。Raghu博士建议学生注意公园中各种各样的气味，并强调尊重所有生物并观察它们而不会令人不安。Maniram Chacha告诉学生不仅观察不同的动植物，而且还要仔细聆听不同的声音。学生遇到了各种植物，包括草，灌木丛和大树。他们还观察到坐在树枝上的各种鸟，蝴蝶从花朵到花，猴子从一棵树跳到另一棵树。他们在笔记本上记录了他们的观察结果，并与Raghu博士和Maniram Chacha进行了讨论。学生可以听到鸟儿的鸣叫。Raghu博士告诉他们，每只鸟都有独特的chir。这是自然多样性的一个例子。Raghu博士要求Maniram Chacha模仿一些鸟类。Maniram Chacha模仿不同的鸟类呼唤。学生热情地开始复制他。您是否曾经观察过周围不同的动植物？与您的朋友和老师分享并讨论您的观察结果。
光诱导的光学干扰涂层的热辐射提交给时空照明
光学干扰过滤器用于现代光学元件的大多数区域，因为它们允许修改高精度光学系统中光传播和运输的参数：反射，传输，吸收，吸收，相位和极化，脉冲持续时间，脉冲持续时间等[1-4]。因此，这些光学特性是由波长，入射角和极化的函数控制的。例如，今天，我们合成和制造了许多光学功能，例如抗反射器，极化器和束分式拆分器，二分色过滤器，镜像和窄带过滤器，多PIC过滤器，高和低通滤波器，高通滤波器，逆滤波器，逆滤波器，chir滤波器和其他滤镜。合成（或设计或反问题）技术从数学和算法的角度取得了很大发展，到现在可以将任何任意光学（强度）函数与多层合构成的点。同时，制造技术已经发生了很大的发展，因此现在可以生产几百个薄层不同材料的过滤器，每一层的厚度从几nm到几百nm不等。某些问题自然保持开放，例如（除其他）相位和宽带特性，大块和微材料以及非光学特性。用于旗舰应用，例如引力波[5，6]或陀螺仪的镜子，而空间光学器件，当前的挑战是打破PPM屏障，即确保通过吸收和散射造成的总损失少于入射通量的100万。尽管假想索引（几个10-6）和多层组件中的低粗糙度（nm的一部分），但尚未达到这种艺术状态。应注意，这些损失也与组件的激光通量抗性直接相关，具体取决于照明状态[7]。在最低的光学损失的最后背景下，这项工作已经进行了。在所需的精度水平上，我们需要分析吸收机制的细节，考虑到这种吸收被转移到热传导，对流和辐射的过程中。对这种光诱导的热辐射的分析[8-10]至关重要：首先，它使我们能够追踪非常低的吸收水平（目前难以测量10-6以下），这可以允许确定
集成传感器的低功率，敏捷电频梳光谱仪
基于光子集成电路的传感平台已显示出巨大的希望，但是它们需要集成的光学读数技术中的相应进步。在这里，我们提出了一个片上光谱仪，该光谱仪利用了综合的薄膜Niobate调制器来产生频率 - 敏捷的电频率梳子，以询问芯片尺度温度和加速传感器。chir梳过程允许超速射频驱动电压，该电压比文献中最低的少数数量较少七个数量级，并且是使用芯片尺度，微控制器驱动的直接数字合成器生成的。片上梳状光谱仪能够同时询问片上温度传感器和芯片外部，微型制动的光力加速度计，其尖端敏感性分别为5 µk·Hz -1/2和≈130µm·S -2·s -2·hz-hz -1/2。该平台与广泛的现有光子集成电路技术兼容，在该技术中，其频率敏捷性和超低射频功率要求的组合预计有望在量子科学和光学计算等领域中应用。光子集成电路（PIC）技术具有低成本，高精度的野外传播感应的巨大潜力。但是，解锁这些功能不仅需要传感器，而且还需要光学读数的整合。[2,3]这些类型的测量通常需要在MHz水平上狭窄的梳齿间距，并在GHz水平上梳子跨度，从而导致敏感且高动态范围读数。芯片尺度的光学频率梳子非常适合这些光子读数需求，因为它们具有高速，多路复用测量的能力而无需任何运动部件，[1]因此允许将光子传感器转移到数字输出。尤其是，电频率梳子不仅可以集成，而且还可以具有足够的频率敏捷性来实现探测原子过渡所需的高分辨率以及基于光学（和光力学的）腔传感器，其中需要对腔运动进行测量以读取传感器。
中低收入国家对 COVID-19 疫苗的接受度及提高接种率的建议
Authors: Julio S. Solís Arce, Shana S. Warren, Niccolò F. Meriggi, Alexandra Scacco, Nina McMurry, Maarten Voors, Georgiy Syunyaev, Amyn Abdul Malik, Samya Aboutajdine, Opeyemi Adeojo, Deborah Anigo, Alex Armand, Saher Asad, Martin Atyra, Britannia Aug, Manchester, Ashbourg yesiga, Antonella Bancalari, Martina Björkman Nyqvist, Ekaterina Borisova, Constantin Manuel Bosancianu, Magarita Rosa Cabra García, Ali Cheema, Elliott Collins, Filippo Cuccaro, Ahsan Zia Farooqi, Tatheer Fatima, Mattia Fracchia, Mery Len Gallo, Andrea Guaria, Alia Sofia, Hami , Sellu Kallon, Anthony Kamwesigye, Arjun Kharel, Sarah Kreps, Madison Levine, Rebecca Littman, Mohammad Malik, Gisele Manirabaruta, Jean Léodomir Habarimana Mfura, Fatoma Momoh, Alberto Mucauque, Imamo Mussa, Jean Aime Nsabimana, Isaac Ochira, Mariana Ochira, Julia Oudrami go, Touba Bakary Pare, Melina R. Platas, Laura Polanco, Javaeria Ashraf Qureshi, Mariam Raheem, Vasudha Ramakrishna, Ismail Rendrá, Taimur Shah, Sarene Eyla Shaked, Jacob N. Shapiro, Jakob Svensson, Ahsan Tariq, Achille Miwana Tchibo, Hamid Trigno, Bhardi, Trive not, Pedro C. Vicente, Laurin B. Weissinger, Basit Zafar, Baobao Zhang, Dean Karlan, Michael Callen, Matthieu Teachout, Macartan Humphreys, Ahmed Mushfiq Mobarak & Saad B. Omer. Laura Burke、Luciana Debenedetti、Julia Liborio、Jeffrey Mosenkis 和 Emilie Yam 对本文做出了贡献。