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光热表征硅基退火薄金膜的热扩散率、载流子扩散和复合特性
CK Sheng*、MGM Sabri、MF Hassan、EAGE Ali 马来西亚登嘉楼大学科学与海洋环境学院，21030 瓜拉尼鲁斯，登嘉楼，马来西亚 这项工作首次实施了基于光声 (PA) 技术的光热波表征，以研究在不同温度下退火的 Si 晶片 (Au/Si) 上沉积的金薄膜层的热特性和载流子传输特性。XRD 图案表明，在退火温度为 330 o C 时追踪到了 Au81Si19 相的亚稳态金 (Au) 硅化物，当温度进一步升高到 370 o C 时，该结构消失。结果表明，获得 Au/Si 结构的 PA 信号低于纯 Si 晶片。通过拟合 PA 信号相位关系阐明了 Si 和 Au/Si 的热特性和载流子传输特性。结果表明，随着退火温度的升高，Au/Si 的热扩散率和表面复合速度增加，复合寿命缩短。然而，当温度接近 370 o C 时，表面复合和热传输过程减弱，这可能是由于硅化物团簇的断裂造成的。（2021 年 7 月 20 日收到；2021 年 10 月 29 日接受）关键词：金硅化物，热退火，光声，热扩散率，复合
单价 mRNA COVID-19 疫苗在 Omicron 变异期对免疫功能正常的成年人预防 COVID-19 相关侵入性机械通气和死亡的有效性 — IVY 网络，美国 19 个州，2022 年 2 月 1 日至 2023 年 1 月 31 日
截至 2023 年 4 月，COVID-19 疫情已导致美国 110 万人死亡，其中约 75% 的死亡发生在 ≥65 岁的成年人中 (1)。在 Omicron BA.1 谱系期（2021 年 12 月 26 日至 2022 年 3 月 26 日）之后，关于单价 mRNA COVID-19 疫苗对 COVID-19 危急结局提供保护的持久性的数据有限。在本病例对照分析中，评估了 2-4 剂单价 mRNA COVID-19 疫苗在 2022 年 2 月 1 日至 2023 年 1 月 31 日期间对免疫功能正常的 18 岁以上成人中 COVID-19 相关侵入性机械通气 (IMV) 和院内死亡的有效性。疫苗对 18 岁以上成人的 IMV 和院内死亡的有效性 (VE) 为 62%，对 65 岁以上成人的 IMV 和院内死亡的有效性 (VE) 为 69%。按上次接种后的时间分层，VE 在 7-179 天为 76%，在 180-364 天为 54%，在 ≥365 天为 56%。在 Omicron 变异期间，单价 mRNA COVID-19 疫苗接种为成人提供了针对 IMV 和院内死亡的实质性、持久的保护。所有成年人都应及时接种推荐的 COVID-19 疫苗，以预防与 COVID-19 相关的严重后果。
关于 2024-2027 年战略更新和 2023 年业绩的新闻稿
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幸存板：多摩斯癌症生存模型的标准化基准测试
单细胞测序技术，包括单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单细胞ATAC测序（SCATAC-SEQ），使研究人员能够量化细胞的OMIC PHE-NOTYPES。理想的单细胞数据分析有望帮助研究人员了解细胞上的异质性，提取感兴趣的细胞亚群，识别与细胞亚群相对应的特征基因集，并揭示细胞子源的关系。在这些分析任务中，识别特征基因集是一个关键步骤。特征基因集定义为在细胞亚群之间差异表达的基因集。它们通常用于注释细胞亚群并进行基因集富集分析。现有的特征基因鉴定方法经常采用两步方法（此后称为两步方法）：首先将细胞聚集（例如Seurat [1-4]，简单的Louvain [5]，通过插入性和维度降低（CIDR）（CIDR）[6]和Scanpy [7]和差异表达基因（例如9）（例如9）[8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [14,15]，limma-voom [16]和桅杆[17]）随后在细胞簇上进行以识别特异性特异性特征基因。但是，这种方法对具有复杂或微妙的异质性的数据具有可疑的精度，因为不准确的初始聚类步骤可能会导致随后的错误特征基因鉴定[18]。但是，这些方法不会将特征基因分离为亚群特异性基因集，从而限制了它们的注释细胞的效用。这些基因集用于计算细胞基因集富集评分，然后注释细胞。另外，某些方法通过检测高度可变基因（HVG）的偏差来识别特征基因，这些基因与人群相对于模型拟合的偏差[19]，辍学率[20]和UMI计数分布[21]（此后称为HVG方法）。为了克服现有方法的局限性，我们提出了Sifinet，这是一种直接识别特征基因集的独特方法，可消除对先前细胞聚类的需求。源于关键观察，即在细胞亚群中共差异表达的基因也表现出共表达模式（供应。注1），Sifinet构建了一个基因共表达网络，并检查其拓扑以识别特征基因集。此外，这些基因集中的网络意味着细胞亚群之间的关系（图1）。此外，Sifinet可以选择地整合SCATAC-SEQ数据，因为它形成了基因合作 - 染色质网络，并探讨了其拓扑以确定表观基因组特征基因集。Sifinet分析SCRNA-SEQ和SCATAC-SEQ数据的能力使研究人员深入了解了细胞多瘤异质性。我们证明，在识别特征基因集和增强细胞注释精度时，Sifinet优于现有的两步方法和HVG方法。此外，我们认为Sifinet可以鉴定细胞之间的复杂异质性，并揭示细胞亚群中潜在的发育谱系。Sifinet也可以缩放以分析数百万个单元的数据集。我们将Sifinet应用于五个已发表的实验数据集，并发现了一些潜在的新发现，例如潜在的新细胞周期标记和衰老标记，衰老细胞富集的亚群，髓样祖细胞的发育效果以及CD8细胞的发育效果以及CD8细胞的构造以及可能的过渡路径。