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CriSNPr，一种使用多种 Cas 系统对 CRISPR 诊断的 gRNA 进行精选和从头设计的单一界面
摘要 基于 CRISPR 的诊断技术 (CRISPRDx) 通过检测核酸和识别变异体改善了临床决策，尤其是在 COVID-19 大流行期间。新型和工程化的 CRISPR 效应子的发现加速了这一进程，它们扩大了诊断应用的范围，涵盖了广泛的致病和非致病条件。然而，每个诊断 CRISPR 流程都需要根据所用 Cas 蛋白的基本原理、其向导 RNA (gRNA) 设计参数和检测读数定制检测方案。这对于变异检测尤其重要，变异检测是基于测序方法的低成本替代方法，目前尚无用于 CRISPRDx 即用型设计的计算机模拟流程。在本文中，我们使用统一的 Web 服务器 CriSNPr（基于 CRISPR 的 SNP 识别）填补了这一空白，它为用户提供了基于六种 CRISPRDx 蛋白（Fn /en Fn Cas9、Lw Cas13a、Lb Cas12a、Aa Cas12b 和 Cas14a）从头设计 gRNA 的机会，并查询可用于验证相关样本的即用型寡核苷酸序列。此外，我们还提供了一个精选的预先设计的 gRNA 数据库以及迄今为止报告的所有人类和 SARS-CoV-2 变体的靶标/脱靶数据库。CriSNPr 已在多种 Cas 蛋白上得到验证，证明了其在多个检测平台上广泛且直接的适用性。CriSNPr 可在 http://crisnpr.igib.res.in/ 找到。
DeepFake模型的可插入水印
DeepFake模型滥用构成了主要的安全性。现有的被动和主动的深层检测方法都缺乏义务和鲁棒性。在这项研究中，我们提出了一个可插入式有效的活性模型水印框架以进行深泡泡检测。这种方法促进了识别水印在各种深层生成模型中的嵌入，使当局能够轻松提取它们以进行检测。具体来说，我们的方法利用生成模型解码器中的通用卷积结构。它采用自适应水嵌入定位的结合内核稀疏性，并引入了汇总内核的归一化，以无缝地与固有模型的水印参数无缝。对于水印提取，我们基于深层检测模型共同训练水印提取器，并使用BCH编码有效地识别水印图像。最后，我们将方法应用于八种主要类型的深泡剂模型。实验表明，即使在沉重的损失通道中，我们的方法可成功地检测到平均准确性超过94％的深烟。这种方法独立于发电模型的培训，而不会影响原始模型的性能。此外，我们的模型需要培训数量非常有限的参数，并且对三种主要的自适应攻击具有弹性。可以在https：//github.com/guaizao/pluggable-watermarking
地图室 - AMS 期刊 - 美国气象学会
摘要：联合台风警报中心 (JTWC) 在制作官方 2019 年最佳路径数据集时，利用新的太空环境监测 (SBEM) 数据和传统数据来调整 JTWC 热带气旋 (TC) 强度和结构估计。来自先进微波扫描辐射计-2 (AMSR2)、土壤湿度主被动 (SMAP) 和土壤湿度和海洋盐度 (SMOS) 辐射计、合成孔径雷达 (SAR) 等多个平台的强度估计，以及客观的 Dvorak 和卫星共识算法，不仅有助于暴风雨后最佳路径 (BT) 过程，而且还提供了支持实时分析和预报的可靠数据。本摘要试图与 TC 社区沟通这些新数据对 2019 年官方 BT 数据的影响程度，JTWC 如何在暴风雨后 BT 过程中利用这些新数据，并提供这些数据如何实时影响预报员决策的示例。本文并未尝试验证这些方法（SAR、SMAP/SMOS 或 AMSR2）的风速估计的准确性，也未概述 JTWC 确定 TC 强度的整个过程，但简要概述了这些新数据集对最终 JTWC BT 强度估计和实时分析的影响。这些方法是数据稀疏的责任区内气旋强度估计的宝贵来源，在许多情况下，它们提供了传统方法无法单独获取的关键数据，本摘要将进一步详细介绍这些数据。
早期脑电图改变与 CTP 低灌注量和神经功能缺损相关：超急性缺血性中风的无线脑电图研究
摘要 — 急性缺血性卒中脑电活动与脑组织低灌注有关，是神经血管耦合的表现。EEG 可适用于紧急情况下的床边功能监测。我们旨在研究超急性缺血性卒中 EEG 变化（用床边无线 EEG 测量）与低灌注核心半暗影 CT 灌注 (CTP) 体积之间的关系。此外，我们还研究了 EEG 和 CTP 参数与 NIHSS 测量的神经功能缺损之间的关联。我们对 31 名在症状出现后 4.5 小时内登记的前部急性缺血性卒中患者的 EEG、CTP 和临床资料进行了分析和处理。结果表明，Delta/alpha 比率 (DAR)、(delta + theta)/ (alpha + beta) 比率 (DTABR) 和相对 delta 功率与总低灌注量呈正相关 (q = 0.72; 0.63; 0.65)，而 alpha 则与总低灌注量呈负相关 (q = 2 0.66)。DAR、DTBAR 和相对 delta 和 alpha 参数也与缺血核心体积相关 (q = 0.55; 0.50; 0.59; 2 0.51)。相同的 EEG 参数和 CTP 体积与入院时 NIHSS 呈显著关系。多元逐步回归显示，DAR 是入院时 NIHSS 的最强预测因子 (p < 0.001)。本研究结果表明，脑电图参数的超急性改变与低灌注组织的程度高度相关，突出了定量脑电图作为评估中风严重程度的补充工具的价值及其在急性缺血性中风监测中的潜在作用。
基于力的润湿表征Nanonewton敏感性的随机超疏水涂层
不同类型的液体固定表面，超疏水材料和涂料是良好的。有效的超疏水表面必须具有地形粗糙度和防水表面化学。微型或纳米乳状表面，通过微观图案制造，然后进行表面化学修饰[13,14]，通常用于系统地探索超恐惧症的特性。但是，它们的织物需要在大规模应用上经济上可行的光刻过程。[15]为了克服这一问题，已经报道了用于预先处理超疏水表面和材料的众多替代解决方案。[16,17]中，通过喷涂沉积的涂料在工业和企业应用中都发现了市场。[15]然而，喷雾沉积过程和材料的随机性会导致涂层均匀性的变化，并带来了提供一致的高涂层质量的挑战。在很大程度上缺乏这些广泛使用涂层的润湿性能的系统定量评估，[18]，可以使涂料程序和涂料配方的优化有益于优化。表面的润湿表征传统上是通过光接触角性测量法（CAG）进行的。[19]该技术在高度非润湿表面（例如超疏水涂层）上的准确性降低，在这些技术中，前进和退化的接触角的误差可以达到10°。[23][20–22]此外，人们普遍理解，这些测量不适合研究表面润湿性的空间异质性，因为几毫米的横向分辨率导致平均润湿性能在大面积上平均。
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
临床牙花尿酸的图像质量评估 -
目标：骨骼微结构的详细可视化对于评估计算机断层扫描（CT）中的腕骨骨折至关重要。本研究旨在与第三代二代双源CT扫描仪（EID-CT）相比，使用基于尿尿酸的临床摄氏光子计数检测器（PCD-CT）来评估CT系统的成像性能（PCD-CT）。材料和方法：两个CT系统均用于检查具有辐射剂量等效扫描方案的8个尸体手腕（低/标准/全剂量成像：CTDI VOL = 1.50/5.80/8.67 MGY）。所有手腕都用2种不同的光子计数CT（标准分辨率和超高分辨率）的操作模式进行扫描。使用可比的重建参数和卷积内核进行重新格式化后，3位放射科医生以7分制对图像质量进行了主观评估。为了估计间的可靠性，我们报告了类内相关系数（绝对一致，2向随机效应模型）。信噪比和对比度与噪声比率，以提供对图像质量的半定量评估。结果：与在标准分辨率模式下的全剂量PCD-CT相比，在超高分辨率模式下进行标准剂量PCD-CT检查的主观图像质量优越（P = 0.016）和全剂量EID-CT（P = 0.040）。在超高分辨率模式下低剂量PCD-CT和标准剂量扫描之间在标准分辨率模式下（P = 0.108）或EID-CT（p = 0.470）之间确定了差异。标准分辨率PCD-CT和EID-CT的观察者评估在全剂量和标准剂量扫描中提供了相似的结果（P = 0.248/0.509）。类内相关系数为0.876（95％置信区间，0.744 - 0.925； p <0.001），表明可靠性良好。（所有P's <0.001）。（所有P's <0.001）。
石墨烯血小板的3D波色散分析 -
摘要这项研究涉及三维热机械波传播行为，在三明治复合纳米板中使用超材料蜂窝核心层和双功能分级（FG）超速验表面层。由于其用于高温应用的潜力，纯镍（Ni）是蜂窝核层的首选，并且对于地表层而言，首选Al 2 O 3 /Ni陶瓷金属基质。在具有功率定律分布的金属 - 陶瓷矩阵中，石墨烯血小板（GPLS）的功能分布（GPLS）在三种不同的模式分布（type-u，type-x和type-o）中提供了双FG的性能。核心和表面层的机械和热材料特性以及加强GPL是温度依赖的。板厚度上温度变化的模式被认为是非线性的。通过将正弦的高阶剪切变形理论（SHSDT）与非局部积分弹性和应变梯度弹性理论相结合来获得三明治纳米板的运动方程。波动方程是通过使用汉密尔顿的原理确定的。参数模拟和图形表示，以分析蜂窝大小变量，波浪数，功率定律指数，GPL分布模式，GPL分布模式，GPL重量比以及温度上升对超固固性三明治板中三维波传播的影响。分析的结果表明，根据所需的参数和条件，可以对三明治纳米板的3D波传播进行显着修改或调整。因此，预计所提出的三明治结构将为高温或低温环境中的空气，空间和海底车辆中的雷达/声纳隐身应用提供基本贡献，保护微型机械设备免受高噪声和振动的保护，软机器人的应用，以及可穿戴的健康和保护设备和保护设备。
非侵入性高血糖事件的人工智能...
抽象目的小儿1型糖尿病（T1D）患者因血糖控制不良而患严重低血糖和高血糖事件的风险更大。为了降低不良事件的风险，患者需要通过手指刺或连续葡萄糖监测（CGM）SYS TEMS进行频繁的血糖监测来实现最佳的血糖管理。然而，已经提出了几种非侵入性技术，目的是基于葡萄糖水平利用生理参数的变化。这项研究的总体目标是验证基于人工智能（AI）算法，以使用通过非侵入性装置收集的ECG信号检测血糖事件。方法本研究将招募已经使用CGM的T1D儿科参与者。参与者将佩戴额外的非侵入性可穿戴设备，以记录生理数据和呼吸率。血糖测量是主要结果。收集的数据将用于根据深度学习（DL）AI算法设计，开发和验证个性化和Gen的分类器，能够通过使用可穿戴设备记录的少量ECG心跳来自动检测到低血糖事件。结果数据收集预计将大约到2023年6月完成。预计将收集足够的数据来开发和验证AI算法。试验注册临床标识符：NCT03936634。结论这是一项验证研究，该研究将对较大的糖尿病人群进行其他测试，以验证基于四名健康成年人的先前的试点结果，为在自由生活条件下检测儿科糖尿病患者的血糖事件的可靠性提供了证据。在2022年3月11日注册，回顾性注册，https://www.clinicaltrials.gov/ct2/ct2/show/nct05278143?titles = ai + for + Glycemic + for + Glycemic + Events + Expienct +检测 +检测 + via ECG + in + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + Atric Atric + supers＆Draw＆Draw＆Draw＆draw＆draw＆draw＆strave = 2 = 2 = 2 = 1。
在火星上生成磁场
过去有自己的磁场，其小尺寸导致核心的能量损失，从而导致核心冷却和产生磁场的能力（3）。美国物理学家兼退休的首席科学家詹姆斯·劳尔·格林（James Lauer Green）提议在拉格朗日（Lagrange）1点（L1）（4）上产生磁场。Lagrange点是在空间中的sta tionary位置，在该空间中，在与更大的物体相关的旋转框架内，在小体上作用的引力作用在小体内。在他的学术论文中，绿色提议将人工磁层屏蔽放在L1上，以阻止太阳风，从而始终侵蚀火星大气（4）。他建议这样做可以使痕量气体的积累，从而逐渐形成火星上的微弱气氛。随着时间的流逝，温室气体的存在将有助于使大气变暖，从而使被困的水解冻，然后将其转化为水蒸气。此过程有可能补充火星海洋的大约七分之一（4）。我们的研究重点是通过使用太阳能帆，太阳能电池板和超级电管磁体来进一步发展这一想法，以保护火星免受太阳风的影响并使火星可居住（图1）。为了生成人造磁场，超导磁体提供了有希望的解决方案。它们经常用于医院，用于磁共振成像和诸如核磁共振光谱ETERS，融合反应堆和粒子加速器等科学仪器中（5）。在这些条件下，超导磁体的绕组具有零电阻。这些磁铁表现出降低的电阻和提高的效率，从而可以产生较大的磁场，并具有较低的能量消耗。超导磁体表现出零电阻，并且没有产生热量，从而使它们保持高电流强度（6）。维持零电阻的主要要求是将温度降低到极低的值，这是通过将电气棒网浸入液体氦气中来实现的（6）。为了最大程度地减少气体蒸发，将浓度浸入另一个装有液氮的露水容器中。即使CIR CUIT紧密关闭，提供给电路的电流也会持续到所需的时间。超导磁体非常适合在太空中使用，因为它们消耗的功率很少，并且超导体可以在当前的登角机构中运行，而后者比传统导体高得多（7）。要运输和部署这些磁铁，太阳帆可能是理想的解决方案。太阳帆利用太阳发出的光的压力推动了航天器。太阳能航行消除了燃料的需求，因为它们依靠光子进行运动（8）。为了向磁铁提供能量，可以使用太阳能电池板。当太阳照在太阳能电池板上时，来自太阳的能量