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算法，专家还是两者？评估特征选择方法对用户偏好和Reliance
sof umer洞穴是一个未开发的极端环境，可容纳新型微生物和潜在的遗传资源。来自洞穴的微生物组已被遗传适应以产生各种生物活性代谢产物，使它们能够生存并耐受苛刻的结合。然而，尚未探索Sof umer Cave微生物中与生物合成相关的基因簇标志。因此，使用高通量shot弹枪测序来探索sof umer Cave的微生物组中与生物合成相关的基因簇（BGC）。Geneall DNA土壤迷你试剂盒用于从均质样品中提取高分子量DNA，并使用Novaseq PE150对纯化的DNA进行测序。根据微-RN数据库，乌默洞穴中最常见的微生物属是原细菌，静脉细菌，verrucomicrobobiota和蓝细菌。对与生物合成相关的基因簇进行了注释并分类，并使用抗石和NAPDOS1预先对BGC进行预令。确定了编码广泛的二级代谢物的BGC的460个推定区域，包括RIPP（47.82％），萜烯（19.57％），NRPS（13.04％），杂种（2.18％）和其他新的注释（10.87％）com punds。此外，NAPDOS管道还从链霉菌素的链霉菌素（链霉菌素基因肌链霉菌素）中鉴定出钙依赖性的抗生素基因簇，来自链霉菌Chrysomallus的放线菌素基因簇和来自链霉菌链霉菌的博霉素基因簇。这些发现突出了Sof Umer Cave微生物组的未开发的生物合成潜力，以及其发现天然产物的潜力。
洞穴硫牛（Cave thiovulum Stygium）与海洋物种不同
硫牛属属。（弯曲杆菌）是在水生环境中形成类似面纱结构的大硫细菌。从大气中密封约500万年的硫磺Movile Cave（罗马尼亚）有几个水腔，有些水室有低大气O 2（〜7％）。洞穴的地表水微生物群落由我们识别为硫牛的细菌所主导。我们表明，这种菌株以及其他来自地下环境的菌株在系统发育上与海洋硫象相关。我们组装了Movile菌株的封闭基因组，并使用RNASEQ确认了其代谢。我们比较了该菌株的基因组，并从公共数据中从硫磺弗拉萨西洞穴（Frasassi Caves）到四个海洋基因组（包括thiovulum thiovulum karukerense and ca）组装了一个基因组。t。imeiosus，我们测序其基因组。尽管空间和时间分离很大，但Movile和Frasassi硫牛的基因组高度相似，与非常多样化的海洋菌株有很大不同。我们得出的结论是，洞穴硫代硫化物代表了一个新物种，在这里命名为thiovulum thiovulum stygium。基于它们的基因组，洞穴硫代卵形可以使用O 2和NO 3-作为电子受体在有氧和厌氧硫氧化之间切换，而后者可能是通过异化的硝酸盐减少对氨的氧化。因此，硫代硫代可能对硫洞中的S和N周期都很重要。电子显微镜分析表明，至少某些典型的硫代硫化典型的短腹结构是IV型Pili，在所有菌株中都发现了基因。这些pili可以通过连接相邻的细胞以及这些异常快速游泳者的运动性来在面纱形成中发挥作用。
研究论文 Caveolin-1 缺乏会扰乱内皮稳态，加重心肌梗死损伤
目的：Cav-1在维持血管内皮稳态中起着至关重要的作用。内皮功能障碍与许多缺血性疾病有关。然而，Cav-1在心肌梗死（MI）中的作用尚未完全阐明。本研究旨在阐明Cav-1在MI损伤中的作用及其对内皮稳态的影响。方法：为了阐明Cav-1在体内MI中的作用，我们构建了整体敲除Cav-1（Cav-1-KO）小鼠。我们在体外通过siRNA操纵Cav-1的表达以评估内皮细胞（EC）缺氧模型下细胞凋亡、炎症反应和氧化应激以及自噬通量的影响。结果：最初，我们发现Cav-1主要在心肌血管内皮细胞中表达。有趣的是，我们发现 Cav-1 缺乏会显著增加心肌梗死面积的大小，同时会导致体内心脏功能恶化。在体外，siRNA 介导的 Cav-1 敲低加剧了内皮细胞凋亡、炎症反应和氧化应激，并消除了自噬通量。然而，用 β -环糊精 (β -CD) 预处理，会消耗膜结合胆固醇并破坏脂筏，从而显著减轻 Cav-1 下调引起的效应。结论：总之，在这项研究中，我们证明 Cav-1 通过维持内皮稳态充当 MI 损伤的保护性调节器。这些发现意味着 Cav-1 可能是 MI 损伤的潜在治疗靶点。
位于肯塔基州猛犸洞系统上层
至少有两个洞穴探险家让人回想起一条重要的地下河，该河流通过Swinnerton Avenue的壁架下方的爬行道，在1960年1月2日和3月19日以下的鸭洞系统东南部东南部的庞然大物洞穴系统上升（见图1）。最近前往Swinnerton Avenue（1980年代和2000年代）的探险未能找到这座爬行道。取而代之的是，探险家回想起爬行道的区域的岩石壁架在通道中的沉积物水平略高。以前在2007年和2010年的探险未能找到爬行道，但确实确定了沉积物的运输特征（槽中带有石膏绒毛的波纹标记和砾石rills；见图2）。但是，要使沉积物隐藏爬网，它一定发生在1960年代和1980年代之间，并且在Swinnerton水平上沉积物的宇宙源性约会表明它们已经在地下地下了约250万年（Granger等，2001）。此外，根据USGS计量站BRKN2的记录，肯塔基州布朗斯维尔（Brownsville）的猛mm洞以南，这是1905年以来最大的洪水，发生在1937年1月24日，并将绿河升高了44.94英尺（NOAA，2013年）。这远低于200或更多英尺的上升（Palmer 1981）必要的反流Swinnerton Avenue。然而，作者在2003年，2007年和2010年在Swinnerton以下的通道中观察到了最近的有机材料，以及在一个狭窄（无法通行的）通道中流动的水，倾斜地越过鸭子以北的Swinnerton，表明浸润地表水的开放通道流动。这样的流程，特别是在暴风雨事件期间和/或之后的强度时，可能会在洞穴内移动沉积物。在猛mm象上层的局部定位的风化高层沉积物传输可以用特纳大道上的一组著名的“沙丘”来指示，并且通过在Swinnerton本身观察到的波纹标记槽中石膏绒毛的优先出现（图2）。在猛mm象上层的局部定位的风化高层沉积物传输可以用特纳大道上的一组著名的“沙丘”来指示，并且通过在Swinnerton本身观察到的波纹标记槽中石膏绒毛的优先出现（图2）。
应用药物诱导的生长速率抑制和细胞内药物暴露用于全面评估细胞药物敏感性
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多发性颅内海绵状瘤的脑干海绵状瘤治疗：单一机构经验的回顾性分析
临床表现主要分为伴随组的癫痫发作（47.6%）和非伴随组的局灶性神经功能障碍（59.1%）。阿拉伯国家摩洛哥的一项横断面研究介绍了该国 20 年的颅内海绵状瘤治疗经验，研究发现，20-40 岁年龄组的患者更为常见（58%，n=26），其中癫痫发作是最常见的症状（47%；n=21），局灶性神经功能障碍排在第二位（27%；n=12）。18 这些结果与 Kivelev 等人的报告一致，他们报告了 33 例伴随脑干海绵状瘤的患者，结果显示年龄组主要分布和癫痫发作是主要临床表现。12 Santos 等人报告了总共 238 例多发性脑海绵状瘤患者。 39 例（16.4%）患者报告合并脑干海绵状瘤。整个脑病的主要表现是
克莱尔·卡弗利 | 女人的话语和老妇人的故事
在体验设计领域，“沉浸式”已成为一个适用于各种项目的术语，但缺乏明确的定义。沉浸是什么意思？是投入其中，还是完全沉浸其中。沉浸式环境要求游客完全融入我们作为机构所讲述的故事中，而为了体现这些故事，游客需要背景。背景是通过多维设计提供的，这种设计以一种易于理解和可识别的方式调动所有五种感官。这种背景源自拉丁语“con texere”或“编织在一起”，它为游客提供了线索，让他们自己构建空间的意义，使体验个性化。通过提供背景，沉浸式设计为游客提供了一种对故事的天生熟悉感、参与的邀请和一种融入感。
物理课程手册2024/25-卡文迪许实验室
2物理学的本科课程4 2.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.2课程概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.2.1第一年（第IA部分）。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.2.2第二年（IB部分）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.3第三年（第二部分）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.4第四年（第三部分）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.5物理学的高级研究硕士（桅杆）。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.3数学课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7
在AI自噬的注意事项上
生成的人工智能（AI）技术和大型模型正在跨各种领域（例如图像，文本，语音和音乐）产生现实的输出。创建这些高级生成模型需要大量资源，尤其是大型和高质量的数据集。为了最大程度地减少培训费用，许多算法开发人员将模型本身创建的数据用作具有成本效益的培训解决方案。但是，并非所有的合成数据都有效地改善了模型的影响，因此需要在使用真实数据与合成数据的情况下保持战略平衡以优化结果。当前，实际和合成数据的先前控制的集成变得无法控制。在线合成数据的广泛和不受监管的传播导致数据集的污染