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提高国产基因组编辑工具“锌指-ND1”的功能性......
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas，应用最为广泛；其次是TALEN；最后是ZFN，应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚，因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面，ZFN的基本专利已于2020年到期，它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease（由广岛大学自主开发）相结合，可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而，构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上，创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而，创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间，这需要大量的时间和精力。另外，人们设计了一种称为“模块化组装”的方法，用于将 ZF 在基因上连接起来，但在制作三指 ZFN（三个 ZF 连接在一起）时，获得功能性 ZFN 的概率约为 5%，由于生产效率低，该方法无法使用。我们假设，手指数量少导致可识别的碱基数量减少，从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此，在本研究中，我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1（图1），以增加其识别的碱基数量。结果，我们构建的10个ZF-ND1中，有两个被证实具有基因组DNA切割活性，这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能，我们使用结构建模技术（AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模）来模拟ZF和DNA之间的相互作用（图2）。通过与 Zif268（一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF）的 DNA 相互作用模型进行比较，确定了五种候选突变。此外，通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸，确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时，发现其中三个突变（图 3）可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%，并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
调查运动历史图像和卷积神经网络，以供孤立的爱尔兰手语手指识别
摘要手语的全球能力有限，是通过重要和必要的计算处理来改善聋人和听力障碍社区的沟通。为了解决这个问题，我们的研究利用了爱尔兰手语形状（ISL-HS）数据集和最先进的深度学习体系结构来识别爱尔兰手语字母。我们通过使用运动历史图像（MHIS）来监视手语动作，简化特征提取方法，并为有效利用卷积神经网络（CNN）铺平道路。在这项研究中研究了许多强大的CNN体系结构在MHI中捕获的复杂运动模式中的有效性。该过程包括从ISL数据集生成MHI，然后使用这些图像训练多个CNN神经网络模型，并评估其识别爱尔兰手语字母的能力。结果证明了使用高级CNN调查MHI以增强手语识别的可能性，并以值得注意的精度百分比。通过为爱尔兰手语的语言处理工具和技术的开发做出贡献，这项研究有可能解决爱尔兰聋哑和听力障碍社区缺乏技术交流的可访问性和包容性。
大脑指纹识别：行为科学的回顾...
摘要 脑指纹识别是一种新型神经科学技术，它分析大脑对某些刺激的反应以发现隐藏的信息。脑指纹识别由劳伦斯·法威尔博士于 20 世纪 90 年代初发明，已在刑事司法、欺诈检测和市场研究等多个领域广受欢迎。脑指纹识别的核心原理依赖于对响应特定刺激（例如犯罪现场细节或与调查相关的关键信息）而产生的事件相关电位 (ERP) 的分析。研究人员改进了基于 ERP 的范例，结合了功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 等先进的神经成像技术，从而提高了脑指纹识别结果的准确性和可靠性。这篇评论文章对脑指纹识别进行了彻底的分析，包括有关其历史发展、技术、指导原则、工作原理、方法和工作程序、潜在优势、劣势、应用范围、非侵入性神经科学仪器的伦理问题的信息。显然，脑指纹识别技术已经取得了长足的发展，为法医应用提供了一条有希望的途径。随着研究不断完善技术并解决伦理问题，脑指纹识别技术有望彻底改变刑事调查和法庭程序，为追求正义和真相做出贡献。
pH指纹测定法以鉴定多种经过验证和潜在抗疟药靶标的抑制剂
摘要：需要采用新型作用方式的新药来保护疟疾治疗。近年来，已经测试了数百万种化合物的能力，以抑制无性血液阶段恶性疟原虫寄生虫的生长，从而鉴定出数千种具有抗血流活性的化合物。确定抗白潮化合物的作用机制可以为它们的进一步发展提供了依据，但仍然具有挑战性。相对较高的化合物比例被确定为杀死无性血液阶段的寄生虫，这表明靶向寄生虫的质膜Na + -truding，H + - 进口泵，PFATP4。PFATP4的抑制剂会导致寄生虫的内部[Na +]和pH的特征变化。 在这里，我们设计了一种“ pH指纹”测定法，该测定法可以鲁side pFATP4抑制剂，同时允许检测乳酸抑制剂（和区分）乳酸抑制剂：H +转运蛋白PFFNT，PFFNT，这是验证的抗微药物靶标，以及V型h + h + aTPase的cansy 7，这是一个可能的cansy and and and and typ as and and and and sys。 在我们的pH指纹测定和随后的次要测定中，ZY19489没有显示出V型H + ATPase抑制pH调节的证据，这表明它在寄生虫中具有不同的作用方式。 pH指纹测定也有潜力鉴定蛋白团，酸加载Cl-转运蛋白（S）的抑制剂（对于分子识别（IES）仍然流行），并通过抑制葡萄糖转运蛋白转运蛋白PFHT PFHT或糖溶解作用而起作用。PFATP4的抑制剂会导致寄生虫的内部[Na +]和pH的特征变化。在这里，我们设计了一种“ pH指纹”测定法，该测定法可以鲁side pFATP4抑制剂，同时允许检测乳酸抑制剂（和区分）乳酸抑制剂：H +转运蛋白PFFNT，PFFNT，这是验证的抗微药物靶标，以及V型h + h + aTPase的cansy 7，这是一个可能的cansy and and and and typ as and and and and sys。在我们的pH指纹测定和随后的次要测定中，ZY19489没有显示出V型H + ATPase抑制pH调节的证据，这表明它在寄生虫中具有不同的作用方式。pH指纹测定也有潜力鉴定蛋白团，酸加载Cl-转运蛋白（S）的抑制剂（对于分子识别（IES）仍然流行），并通过抑制葡萄糖转运蛋白转运蛋白PFHT PFHT或糖溶解作用而起作用。因此，pH指纹测定提供了一个有效的起点，使一定比例的抗白质化合物与其作用机理相匹配。关键词：疟疾，恶性疟原虫，药物靶标，pH调节，离子稳态
使用物联网和高级跨学科方法的基于指纹的生物识别智能电子投票机
摘要。印度是一个民主国家，人口庞大，投票起着重要作用。每个公民有权选择其领导人。这是通过在投票站使用电子投票机（EVM）来完成的。，但选举期间也可能存在一些故障。在这种情况下，举行选举是选举委员会的一项复杂任务，因为发生了索具。电子投票系统已进入图片，以防止在最大程度上进行操作。为此，我们使用的是R307指纹模块，该模块扫描指纹并输入Arduino uno。我们开发的算法将特定的指纹存储在存储驱动器中，并确保指纹在先前存储的数据中是唯一的。因此，当同一个人在选举期间投票投票时，如果他的指纹已经存在于存储的数据中，他需要在投票之前对指纹进行投票。如果两个数据都匹配。这个人可以有资格振作他的投票，否则蜂鸣器会给我们机敏的声音。先进的技术将通过指纹注册过程改善“生物识别投票系统”，从而使身份验证变得容易并增强安全性。
定量生物医学成像应用中磁共振指纹的新兴趋势：评论
摘要：磁共振成像（MRI）是一种重要的医学成像技术，以其能够提供具有显着软组织对比的人体高分辨率图像的能力而闻名。这使医疗保健专业人员能够对人体的各个方面（包括形态学，结构完整性和生理过程）获得宝贵的见解。定量成像提供了人体的组成测量，但是目前，要么需要长时间的扫描时间或仅限于低空间分辨率。不足采样的K空间数据采集大大帮助减少了MRI扫描时间，而压缩感应（CS）和深度学习（DL）重建已减轻了相关的不足采样伪像。另外，磁共振指纹（MRF）提供了一个有效且通用的框架，可以从单个快速MRI扫描中同时获取和量化多个组织性能。MRF框架涉及四个关键方面：（1）脉冲序列设计； （2）快速（未采样）数据采集； （3）在MR信号演化或指纹中编码组织特性； （4）同时恢复多个定量空间图。本文提供了对MRF框架的广泛文献综述，解决了与这四个关键方面相关的趋势。MRF在所有磁场强度和所有身体部位的范围内都面临特定的挑战，这可以为进一步研究提供机会。我们旨在回顾MRF的每个关键方面的最佳实践，以及不同的应用，例如心脏，大脑和肌肉骨骼成像等。对这些应用的全面审查将使我们能够评估未来趋势及其对将MRF转化为这些生物医学成像应用的影响。
在指尖边缘设计不引人注目的调制电动反馈，以帮助盲目和低视力（BLV）的人理解图表
图表对于传达各个领域的信息至关重要，但对于没有辅助技术的盲目和低视力（BLV）人来说是无法访问的。图表理解工具利用触觉反馈已被广泛使用，但通常是笨重，昂贵且静态的，使它们无法传达图表数据。为了增加设备的可移植性，启用多任务处理并为图表理解提供了效率的帮助，我们引入了一个新型系统，该系统将不引人注目的调制电动action反馈直接传达给指尖边缘。我们与十二名参与者的三部分研究证实了该系统的有效性，证明当用0.12秒的间隔应用0.5秒时，Electrotactile反馈提供了最准确的位置和方向识别。此外，我们的电动设备已被证明在协助BLV参与者理解四个常用图表方面非常有价值：线图，散点图，条形图，
海报：自适应高频去除攻击，以绕过新产品激光雷达中的脉冲指纹
摘要 - Lidar是自动驾驶汽车领域（AVS）领域的关键传感器。怨恨的研究积极研究了针对LiDAR SPOFOFG攻击的各种安全意义。为了防止这些攻击，预计Pulse -Fifferpinting是最有前途的对策之一，最近的研究表明了其高防御能力，尤其是防止物体清除攻击。在此海报中，我们报告了针对激光雷达攻击的脉冲固定识别进一步的安全性分析的进展。我们设计了一种新颖的自适应攻击策略，即自适应高频去除（A-HFR）攻击，这比现有的HFR攻击可以有效地抵抗更广泛的激光痛。我们评估了对商用激光雷达的A-HFR攻击，并发现A-HFR攻击可以成功地在20°水平和16°垂直角度内成功删除点云的96％以上。我们的发现表明当前的脉冲固定技术可能不会有足够的稳定性来阻止SPOOFEFFIFG攻击。我们最终讨论了我们的未来计划。
实时签名 - 芬格 - 诉说 -
摘要：手语允许静音人交流，当对话主义者无法理解时，就会出现问题。尽管努力解决了这个问题，但尚未找到有效的解决方案。在这项工作中，卷积神经网络（CNN）在两个不同的数据集上进行了培训 - 二进制和红色蓝色绿色）RGB（每个都包含25,900张尼日利亚手语的图像。使用深度神经预训练的模块来检测视频供稿中的手势，该模块解决了复杂背景的问题，在昏暗的区域也显示出极好的检测。在培训和验证集中分别获得了（98.95％，76％）和（98.87％，98.85％）的精度。开发的实时系统将这两个模型作为单个系统实现，这使其成为独特的系统。