XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDifferential
高通量体内筛选确定了通过给药途径
摘要：通过细胞内递送核苷修饰的mRNA向免疫细胞进行免疫调节是一种有吸引力的体内免疫工程学方法，并在传染病，癌症免疫疗法及其他地区应用。脂质纳米颗粒（LNP）已成为一个有前途的核酸输送平台，但LNP设计标准的定义较差，从而使LNP发现筛选过程的限制限制步骤。在这项研究中，我们采用了基于分子条形码的体内LNP筛查中的高通量，以研究LNP组成对免疫tropismism的影响，并在疫苗和全身免疫疗法中应用。在两个肌内（I.M.）和静脉内（i.v.）注射，我们观察到了两种给药途径的免疫种群对LNP吸收的不同影响，从而了解了对体内免疫工程的LNP设计标准的见解。在验证研究中，I.M.的铅LNP公式 给药显示出比使用临床标准脂质Dlin-MC3-DMA（MC3）配制的LNP的脾脏和排水淋巴结的大量mRNA翻译。 i.v.的铅LNP配方 给药显示出在脾脏和外围血液中的有效免疫转染，其中一个铅LNP显示出脾树突状细胞的大量转染，另一种诱导了循环单核细胞的大量转染。在验证研究中，I.M.的铅LNP公式给药显示出比使用临床标准脂质Dlin-MC3-DMA（MC3）配制的LNP的脾脏和排水淋巴结的大量mRNA翻译。i.v.的铅LNP配方给药显示出在脾脏和外围血液中的有效免疫转染，其中一个铅LNP显示出脾树突状细胞的大量转染，另一种诱导了循环单核细胞的大量转染。总的来说，通过体内高通量筛查确定的免疫型LNP对本地和全身传递的mRNA都表现出显着的希望，并证实了从我们的筛选过程中收集的LNP设计标准的价值，该筛选过程
五个原则来利用生物多样性保护和缓解气候变化的人文价值
变化无所不能，差异化是无所不在的。哲学严格审问了感知的现实，采用纪律严明的方法来解决基本问题：存在的本质，其根本原因以及维持它的过程。这种探索性方法是一种自然的人类趋势，在整个生活阶段都显而易见，它深刻影响了各个学科的理论的发展，重塑了我们的世界观并改变了历史叙事。然而，这种迭代的思想和认知过程经常以深深的信念达到顶点，而没有仔细审查，并被“理性方法”所证明。认识到这些偏见，哲学家在历史上制定了与之面对和减轻这种先入之见的策略。尽管做出了这些努力，但这种话语通常仍在自我参照的历史背景下，需要进行范式转变以适应变化的加速速度。
研究差异丰度研究的统计能力
识别小组之间丰度不同的微生物分类单元（对照/治疗，健康/患病等）对于基础科学和应用科学都很重要。与所有科学研究一样，微生物组研究必须具有良好的统计能力，才能检测出治疗之间的丰度大大不同的分类单元。低功率通过“获胜者的诅咒”导致精确度和偏见估计。几项研究引起了对微生物组研究中低功率的担忧。在这项研究中，我们研究了差异丰度分析中的统计能力。特别是，我们提出了一种新的方法，用于估算在单个分类单元的水平上检测效果的效果大小（折叠变化）和平均丰度的效果的新方法。我们分析了七个实际病例对照微生物组数据集，并开发了一种模拟微生物组数据的新方法。我们说明了力量如何随效应大小和平均丰度而变化；我们的结果表明，典型的差异丰度研究无法检测单个分类单元的变化。
SARS-COV-2 COVID-19妊娠期间的感染和人脐带血细胞中的差异DNA甲基化。
结果：与对照组相比，在COVID-19暴露的新生儿的脐带血液细胞中，在0.20（64个高甲基化基因座和55个甲基化基因座）的FDR水平上鉴定了119个差异甲基化基因座。Important canonical pathways identified by Ingenuity Pathway Analysis (IPA) were related to stress response (corticotropin releasing hormone signaling, glucocorticoid receptor signaling, and oxy- tocin in brain signaling pathway), and cardiovascular disease and development (nitric oxide signaling in the cardiovascular system, apelin cardio- myocyte signaling pathways, factors promoting心脏病和肾素 - 血管紧张素信号传导）。受鉴别甲基化影响的基因与心脏，肾脏，肝，神经系统疾病，发育和免疫学疾病有关。
在部分差异的整合下对微观经济学模型的优化研究
摘要： - 这项研究研究了使用部分微分方程（PDE）优化微观经济模型，以提高经济效率，可持续性和稳定性。通过合并经济学，数学和优化理论原则，该研究开发了一种用于研究和优化大型经济体系的完整技术。该过程需要开发一个微观经济模型，获得相关的PDE，包括优化目标，解决优化问题并进行灵敏度分析。优化研究的统计结果表明，重要经济指数（例如制造产出，生产成本和定价波动率）的改善。讨论的重点是基于PDE的综合方法在促进经济增长，可持续性和稳定性方面的有用性。此外，基于微观经济建模，优化和基于PDE的分析的相关工作为研究结果提供了背景。这项研究推进了经济分析和优化方法，为政策制定者，公司和利益相关者提供了重大见解，旨在解决当前的经济困难并促进长期的经济发展。
p riv i Mage：使用具有语义意识读写的扩散模型差异私有合成图像生成
年龄，精心选择预训练数据，促进具有高保真和效率的DP数据集的有效创建。p iVimage首先使用公共数据集建立语义查询函数。然后，此功能有助于查询敏感数据集的语义分布，从而促进了从公共数据集中选择使用类似语义进行预训练的数据。最后，我们使用选定的数据预先培训图像通用模型，然后使用私有随机梯度下降（DP-SGD）在敏感数据集上微调此模型。p Ivimage使我们能够训练一个易于参数化的生成模型，从而在DP-SGD训练过程中降低了梯度的噪声并增强训练稳定性。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，P iVimage仅使用1％的公共数据集进行预训练和7.6％的参数，而实现了卓越的合成性能并保守更多的计算资源。平均而言，P铆接比最先进的方法提高了6.8％的FID和分类精度13.2％。可以在线访问复制软件包和数据集1。
通过 ACM 模型实现低功耗 CMOS 差分放大器
摘要 — 统计技术经常用于预测电子系统的性能。工艺变化考虑了制造时材料参数的不确定性，会对模拟集成电路的产量产生不利影响。对由于制造参数变化而导致的模拟电路关键输出参数变化进行统计分析，以预测产量，是模拟芯片制造中必不可少的步骤。在这项工作中，我们使用严格的统计方法来检查典型模拟电路的性能。我们设计了一个 65 nm 技术的两级 CMOS 差分放大器配置，使用 ACM 模型参数来检查工艺变化下的产量。我们采用三种不同的蒙特卡罗模型（均匀、高斯、最坏情况）来检查设计的 CMOS 差分放大器关键性能参数的统计变化。据报道，在典型工艺参数变化 10% 的情况下，关键差分放大器参数、最大增益、增益裕度和相位裕度都会发生变化。在最坏情况分布的情况下，变化最大，而在高斯分布的情况下，变化最小。结果表明，工艺变异对设计的CMOS差分放大器的成品率有显著影响。在高斯分布的情况下，增益裕度（dB）、相位裕度（度）和最大增益（dB）的标准差分别为11、25和24。
基于差异进化的二氧化碳地质存储的注射速率的优化
摘要：CO 2地质存储是减少碳排放和温室效应的重要手段之一，它是地球科学研究的新兴领域。选择注射速率对CO 2存储容量有重要影响，并且受注射时间和施工条件的限制，因此选择速率的选择是一个复杂的优化问题。在本文中，基于动态计划计算的最佳注入站点用于注射模拟，基于碳固存的注入速率优化问题被转化为差异进化问题，并且通过不同的差异方法优化了该问题。在挪威Sleipner项目中的Utsira街区。在此基础上，研究了注射率对存储容量和泄漏的影响，并设计了不同注入率下的数值模拟。因此，它为CO 2地质存储中的注射率选择提供了理论指导。
量子计算机上的差分密码分析
摘要：随着量子计算的进步，人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法（如差分密码分析和线性密码分析）相结合，有可能降低复杂性。在本文中，我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中，明文和输入差分都处于叠加态。实际上，虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速，但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟，考虑到量子比特的数量有限，我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。