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草莓DNA提取实验室，C。Kohn，Wuhs和Stacy Fritz，Naae
解决方案并将其放入袋子中。MASH 2分钟3。将土木泥的草莓过滤到较小的烧杯4。用________________________________________________________________________________________
ICMCIS 2024 | Fabian Fritz 弗劳恩霍夫 FKIE
属性 可用于本地推理的公共权重（MIT 许可证） 多种模型大小，高达 15 亿个参数（“大”） 经过 68 万小时的 YouTube 内容训练
弗里茨·赫斯特
政府事务副总裁 Fritz Hirst 担任政府事务副总裁，领导 NERC 与北美各地政策制定者和监管机构的合作。在美国，他的职责包括代表 NERC 出席国会和行政部门机构会议，并支持 NERC 与联邦能源管理委员会合作的使命。在担任这些职务期间，Hirst 先生与联邦、州和省级政策制定者密切合作，并为 NERC 的业务部门和执行团队提供战略咨询。Hirst 先生拥有 30 多年的公共事务和能源政策经验。在 2014 年加入 NERC 之前，他曾担任电力和天然气公司 TECO Energy 的联邦事务总监 12 年。在 TECO，Hirst 先生制定并实施了实现联邦层面政策成果的战略，并为业务部门和高级管理层提供建议。Hirst 先生还在国会担任众议院能源和商业委员会成员的主要能源和环境政策顾问。他监督国会工作人员，并指导和实施立法优先事项和战略举措。职业生涯早期，赫斯特先生曾担任一家公共事务公司的客户经理，该公司专门从事能源和环境政策。他拥有葛底斯堡学院经济学和法语学士学位以及美国大学公共事务学院硕士学位。
Fritze，Stefan； Harneit，Anais；沃丁顿，约翰； Kubera，Katharina M； Schmitgen，Mike M；奥特，玛丽·卢斯；等。 （2024）。 的结构变化 轩尼诗，罗宾·J（Robin J。）；鲍德温（Patrizia） Browne，David J。；安东尼的金斯拉；沃丁顿，约翰（2007）：三维激光表面成像和ge
摘要脑干，丘脑和纹状体在精神分裂症谱系障碍（SSD）患者中的相对作用在很大程度上是未知的。To determine whether topographical alterations of the brainstem, thalamus and striatum contribute to parkinsonism in SSD patients, we conducted structural magnetic resonance imaging (MRI) of SSD patients with (SSD-P, n = 35) and without (SSD-nonP, n = 64) parkinsonism, as defined by a Simpson and Angus Scale (SAS) total score of ≥ 4 and < 4, respectively,与健康对照相比（n = 20）。FreeSurfer V6.0用于分割四个脑干区域（髓质长肌，Pons，上小脑梗和中脑），尾状核，put骨和丘脑。与没有帕金森主义的患者相比，帕金森氏症患者的髓质长大（p = 0.01，错误发现率（FDR）校正）和壳核（P = 0.02，FDR校正）的体积相比。在整个患者样本中（n = 99），（a）髓质长卷和SAS总数（p = 0.034）和glabella salivation（p = 0.007）的得分与（b）Thalamic量和SAS总数（p = 0.033）和glabella-salivation（P = 0.00）（P = 0.00）（P = 0.007）（P = 0.007）（P = 0.007）（P = 0.00）（P = 0.007）， 确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。
打破 TPD 药物发现的障碍 Jutta Fritz 博士...
实验。我们通常在一次实验中定量多达 11,000 种蛋白质，这使我们能够全面评估降解剂的功效、评估脱靶效应并确定降解剂的潜在新靶蛋白。在这方面，我们的深度蛋白质组覆盖与可靠的蛋白质定量相结合，对于识别可能对药物发现具有重要意义的低丰度蛋白质（例如转录因子）至关重要。还可以分析降解剂在不同时间点或浓度对整个蛋白质组的影响，以确定其作用的速度和强度以及何时可能发生次级效应。凭借我们的高通量能力，我们可以筛选数千种化合物的降解剂库（有关深度蛋白质组筛选数据的呈现方式的示例，请参见图 1）。