XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCoe
mapbbr3的激发状态动力学：超快时时间的激发和自由载体的共存
摘要：甲基铵铅三纤维胺钙钛矿（Mapbbr 3）是重要的材料，例如，用于发光应用和串联太阳能电池。相关的光物理特性受激发态以激发态的复杂且相对较少理解的相互作用和自由电荷载体的相互作用而产生的许多现象。在这项研究中，我们在可见光和Terahertz范围内结合了瞬态光谱镜，以在各种光子能量和密度下激发时在超快时在超消极时段研究激发子和自由载体的存在。对于上述和谐振带隙激发，我们发现自由电荷和激发子共存，并且两者主要是在我们的50 - 100 fs实验时间分辨率中迅速生成的。然而，随着对谐振带隙激发的调子能量降低，激子与无电荷比增加。自由电荷签名主导了瞬时启动激发和低激发密度的瞬时吸收响应，从而掩盖了激发型特征。具有谐振带隙激发和低激发密度，我们发现尽管激发子密度增加，但仍保留自由电荷。我们表明，激子将其定位到浅陷阱和/或Urbach尾部状态中形成局部激子（在Picseconds的数十个内部），后来被逐渐降低。使用高激发密度，我们证明了多体相互作用变得明显，诸如苔藓 - 爆发的偏移，带隙重新归一化，兴奋能源排斥和Mahan激子的形成之类的作用显而易见。■简介在超快时间尺度上，我们在此处证明的激发型Mapbbr 3的激子和自由电荷的共存证实了材料对发光二极管和串联太阳能电池应用的高潜力。
通过激活位于去甲肾上腺素的基因座的MT1受体来选择性增强雄性大鼠的REM睡眠
研究文章|通过激活位于Norepinephrine coeruleus norepinephrine神经元https://doi.org/10.1523/jneurosci.0914-23.2024接收到的MT1受体，通过激活MT1受体的疾病选择性增强REM睡眠的神经生物学。 López-Canul等人。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
回顾辅酶A及其衍生物的代谢在疾病中起着至关重要的作用
辅酶A（COA）充当细胞内酰基的关键载体，在调节酰基转移反应并参与细胞代谢过程中起着基本作用。作为主要底物和辅助因子从事各种代谢反应，COA及其衍生物对各种生理过程产生了中心影响，主要是调节脂质和酮代谢以及蛋白质修饰。本文对COA的分子机制进行了全面综述，该机制会影响癌症的发作和进展，心血管疾病（CVD），神经退行性疾病和其他疾病。主要焦点包括以下内容。（1）在癌症中，诸如乙酰-COA合成酶2，ATP柠檬酸裂解酶和乙酰辅酶A羧化酶等酶通过调节乙酰-COA水平调节脂质合成和能量代谢。（2）在CVD中，诸如稳态 - coA脱发酶-1、3-羟基-3-羟基-3-甲基戊二核-COA（HMGC）合成酶2和HMGC还原酶的影响以及这些疾病的形成和进步是由Coa Metbolism跨多orgbolism跨越了这些疾病的形成和进步。（3）在神经退行性疾病中，COA在维持大脑中胆固醇稳态及其对此类疾病发展的影响方面的意义得到了详尽的讨论。涉及COA及其衍生物的代谢过程涵盖了细胞内的所有生理方面，在各种疾病的发作和进展中起关键作用。阐明COA在这些疾病中的作用会产生重要的见解，这些见解可以作为疾病诊断，治疗和药物开发的有价值的参考和指导。
基因座 - 北甲肾上腺素系统
基因座层是脑干中的一个小双侧核。它是整个中枢神经系统中去甲肾上腺素（去甲肾上腺素）的主要来源（中枢神经系统中所有去甲肾上腺素的70％），如许多研究所示，它参与了调节大量功能。仅在1960年代单胺的组织荧光方法发展后，仅在开发了组织荧光方法之后才有可能对基因座（LC）的功能及其在人类生活中的重要性进行详细研究。广泛的基因座 - 氯肾上腺素（LC-NE）投影系统调节整个中枢神经系统，并调节感觉处理，运动行为，唤醒和认知过程。对LC的损害以及去甲肾上腺素水平的相关降低涉及广泛的临床条件和病理过程。尽管目前已知有关LC的解剖结构和生理学的许多内容，但它在行为调节，控制睡眠周期的控制，压力反应以及病理状况的发展（例如阿尔茨海默氏病，痴呆，抑郁，自杀行为，自杀行为，慢性创伤性的性脑病和帕金森氏病）中的最终作用并不完全了解。LC的非侵入性可视化可用于鉴别诊断，确定疾病的阶段并预测其病程。研究与各种神经系统疾病的发病机理有关的LC-氯肾上腺素系统的功能障碍，最终可能是基于去甲肾上腺素水平的药理升高开发新治疗方法的基础。在这篇综述中，我们将尝试突出有关核座基因座结构和功能的关键点，并概述其研究的主要方向和前景。
Coercion in the Globalized Economy
Tools such as ChatGPT, Bing AI, and Google Bard (collectively called Large Language Models or LLMs) represent both challenges and opportunities in the classroom. These tools have a lot of po- tential to improve your scholarship. But some students may feel tempted to simply plagiarize their output without adding any value of their own. In this class, I encourage some uses of LLMs while prohibiting others. As a general rule, I encourage you to use these tools in any way that makes you think deeper and I discourage any use that replaces your own thoughts with the output of a model. For example, I encourage you to use an LLM as a brainstorming partner, a writing assis- tant, or even as a research assistant. However, I prohibit any thoughtless copying and pasting of large language model output into your assignments without reflection or original input.
离子，溶剂和热相互作用系数对电池电压的影响
摘要：为了增加电池以进行可持续运输和储能，需要提高锂离子电池的充电和排放能力。为了实现这一目标，描述细胞内部状态的准确数据至关重要。已经得出了几种模型，并报告了这些模型中的运输系数。我们首次报告了一组完整的传输系数，以建模锂离子电池电池三元电解质中的浓度和温度极化，从而使我们能够测试常见的假设。我们包括化学势和温度下的梯度引起的效果。我们发现，由于盐和溶剂极化引起的电压贡献与欧姆损失相同，并且必须考虑到更准确的建模和对电池性能的理解。我们报告了新的Soret和Seebeck系数，并发现与电池研究相关的情况下，热极化很重要。总体上，分析适用于电化学系统。■简介
频率特异性遗传刺激的基因座二核诱导运动皮层中与任务相关的可塑性
ceruleus（LC）是新皮质去甲肾上腺素的主要来源，已知它参与了包括感觉知觉，注意力和学习在内的各种大脑功能。先前的研究表明，LC刺激与感觉经验配对可以诱导感觉新皮层和海马中的任务依赖性可塑性。然而，LC激活是否同样影响负责运动计划和生产的机动运动皮质区域中的神经表示。在这项研究中，我们测试了对LC与运动性能配对的光遗传学刺激是否足以诱导与体型皮质运动图中的任务相关的可塑性。男性和女性Th-cre +大鼠接受了一项熟练的杠杆压榨任务的训练，该任务强调了使用近端前肢肌肉的使用，并使用病毒方法在去甲肾上腺素能LC神经元中选择性地表达CHR2。一旦动物达到了标准的行为表现，他们就接受了五次训练课程，其中正确的任务性能与在3、10或30 Hz时交付的LC的光遗传学刺激配对。上次刺激会议后，使用皮质内微刺激进行运动皮质图。我们的结果表明，在10 Hz时与LC刺激搭配的杠杆螺栓在3或30 Hz时且不伸出运动图的扩展，代表了与任务相关的近端FL肌肉的代替。这些发现表明，LC的阶段性训练对激活具有足够的能力，可诱导Agranular运动皮层中的经验依赖性可塑性，并且该LC驱动的可塑性高度依赖于LC激活的时间动力学。
通过空间变化系数占用模型对复杂的物种环境关系进行建模
Occupancy models are frequently used by ecologists to quantify spatial variation in species distributions while accounting for observational biases in the collection of detection-nondetectiondata.However,thecommonassumptionthatasinglesetofregres- sion coefficients can adequately explain species-environment relationships is often unre- alistic, especially across large spatial domains.在这里，我们开发了单物种（即单品）和多种物种（即多变量）空间变化的系数（SVC），以解释空间变化的物种环境关系。我们在层次的贝叶斯框架中采用最近的邻居高斯流程和pólya-gamma数据增强，以产生计算清晰的Gibbs采样器，我们在Spoccupancy R软件包中实现了这些样本。对于多种物种模型，我们使用缩小空间因子维度对具有大量物种（例如，> 10）的有效模型数据集。分层贝叶斯框架很容易使SVC的后验预测图产生，并具有完全传播的不确定性。我们应用我们的SVC模型来量化最大繁殖季节温度与全美21种草地鸟类物种的发生概率之间的关系。共同建模物种通常优于单物种模型，这均显示出与最高温度的物种发生关系的显着空间变异性。在线提供了本文的补充材料。我们的模型与使用大规模监测计划中的检测非探测数据量化物种环境关系特别重要，这些数据越来越普遍回答有关野生生物对全球变化的宏观生态问题的回答。
