XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGrey
减少了杜钦肌营养不良患者的脑灌注
divenne肌肉营养不良是由肌营养不良蛋白基因突变引起的，导致缺乏蛋白质肌营养不良蛋白。除了肌肉无力外，患有学习和行为障碍的患者中有很大的比例。我们以前已经表明，与健康对照组相比，这些患者的总脑和灰质体积较小，白质微观结构改变。具有更远端基因突变的患者，预计会影响肌营养不良蛋白同工型DP140和DP427，显示出更大的灰质减少。现在，我们研究了Duchenne肌肉营养不良患者的脑血流量是否改变，因为脑肌营养不良蛋白的脑表达也发生在与脑血管相关的血管内皮细胞和星形胶质细胞中。T1加权解剖学和伪连续的动脉自旋标记脑血流图像是从26例患者和19个Tesla MRI扫描仪上的26例患者和19个年龄匹配的对照组（8-18岁）中获得的。使用部分体积校正进行脑血流的组比较，并在不校正灰质体积的情况下进行。结果表明，患者的脑血流低于对照组（分别为40.0±6.4和47.8±6.3 ml/100 g/min，p = 0.0002）。这种还原与灰质体积无关，表明它们是病理生理学的两个不同方面。缺乏DP140的患者脑血流最低。 救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。 只有三名患者显示左心室射血分数减少。 发现脑血流与年龄之间没有相关性。脑血流最低。救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。只有三名患者显示左心室射血分数减少。发现脑血流与年龄之间没有相关性。我们的结果表明，与灰质体积减少无关，杜钦肌营养不良患者的脑灌注会减少。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。
袋鼠收获维多利亚的配额，2025年 - 野生动物
在2024年9月进行的维多利亚州未森林地区的空中调查。这些调查补充了两种灰色袋鼠物种所占据的地区的同时地面调查，以估算每个收获区中东部和西灰色袋鼠的比例。组合，这两个数据集允许对五个收获区域中每个袋鼠中存在的袋鼠数量进行统计估计。随着新的KHMP的启动，收获区的数量和边界变化了，以改善KHP的给药，并从商业收获中排除了墨尔本城市边缘的另外十个城市（图S1）。总配额（ATCW和KHP合并）被指定为每个收获区域内估计丰度的10％，对东方和西灰色袋鼠进行了单独的配额。使用时间序列建模的历史ATCW许可证数据预测，在2025年在ATCW许可下将在每个区域中被淘汰的每个物种的数量，其余的总允许的10％将分配给KHP。
doi：10 -Infoscience
2包含在拟合中，总信号叠加在实验信号（黑线）上。测量和计算的光谱显示出极好的一致性。d中的插图显示了源自EXAF结果的Ti 1 -O 5 -C 4部分的结构，其中蓝色，红色，灰色球分别代表Ti，O和C。e，基于嵌入石墨烯晶格中嵌入的Ti 1 -O 4 -OH部分计算的Ti 1 /RGO的K -EDGE XANES实验光谱与理论光谱之间的比较。E中的插图显示了Ti 1 /rgo的最可能的配置，其中蓝色，红色，灰色，白色球体分别代表Ti，O，C和H。f，TIO 3 C 2 -1，TIO 3 C 1-2，TIO 2 C 2 -2和TIO 4 -OH结构模型中Ti的平均氧化态，其中蓝色，红色，灰色，白色球体分别代表Ti，O，O，C和H。ti箔，TiO和TiO 2的糟糕电荷与氧化状态分别拟合，分别称为0，+2和+4。
1编辑摘要：阴极的结构稳定性不佳...
扩展Data_fig1.tif a，X射线吸收在Fe K-边缘（左）的边缘结构附近（XANES）和VC-NFMO的Mn K-EDGE（右），在不同的电荷/放电状态下收集； Fe 2+ /Fe 3+和Mn 2+ /Mn 3+ /Mn 4+标准光谱显示在底部以进行比较。b，在不同的电荷/放电状态下收集的VC-NFMO的Fe K-EDGE（左）和Mn K-EDGE（右）EXAFS光谱的傅立叶变换（fts）。光谱已被抵消以确保可见性，并且在OCV状态中收集的EXAFS光谱（Fe和Mn）也已被抵消并叠加为灰色虚线以进行比较。c，在各种电荷/放电状态下的VF-NFMO（灰色）和VC-NFMO（蓝色）的氧化还原态分析。平均边缘位置由积分方法拟合。Fe k-edge（Top）和Mn K-边缘（底部）边缘位置直接适用于相应的Xanes边缘区域，补充图18和（a）。d，
altroz main brochure_59-4x21 cm数字new_july24复制
文本中提到的图片和功能中显示的配件可能不是标准设备的一部分。**内容不具有约束力，并且会发生更改，而无需事先通知。**这些仅是参考的指示规格。所有特征在所有变体中均不可用，不同变体可能会有所不同。颜色可能因打印限制而与实际颜色不符。^^^黑色对比屋顶选项，街机灰色不可用。^^^ Opera Blue和Downtown Red Colors可从XM变体中获得。XM+DCA仅在White Avenue和Arcade Gray中可用。
多变量孔隙压力预测的混合机学习优化算法
孔隙压力是钻孔设计中的重要数据，其准确的预测对于确保钻孔安全性和提高钻井效率是必要的。在形成特定的结构和岩性时，预测孔隙压力的传统方法受到限制。在本文中，使用机器学习算法和有效应力定理来建立岩石物理参数和孔隙压力之间的转换模型。本研究收集了三口井的数据。Well 1有881个用于模型训练的数据集，Wells 2和3具有538和464个数据集用于模型测试。在本文中，选择了支持向量机（SVM），随机森林（RF），极端梯度提升（XGB）和多层感知器（MLP）作为孔隙压力建模的机器学习算法。In addition, this paper uses the grey wolf optimization (GWO) algorithm, particle swarm optimization (PSO) algorithm, sparrow search algorithm (SSA), and bat algorithm (BA) to establish a hybrid machine learning optimization al- gorithm, and proposes an improved grey wolf optimization (IGWO) algorithm.IgWO-MLP模型通过使用5倍的交叉验证方法来获得训练数据，从而获得了最小根平方误差（RMSE）。对于井2和3井中的孔隙压力数据，SVM，RF，XGB和MLP的确定系数（R 2）为0.9930和0.9446、0.9943和0.9943和0.9472、0.9472、0.9945和0.9945和0.9488、0.9949、0.9949、0.9949和0.9949和0.9574。MLP在训练和测试数据上都达到了最佳性能，MLP模型显示出高度的概括。©2023作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.表明IGWO-MLP是孔隙压力的极好预测指标，可用于预测孔隙压力。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
MLH1-PMS1核酸内切酶使用ATP将DNA不连续性作为链歧视信号来促进不匹配维修
图2。MLH1-PMS1的固有ATPase活性失去了PCNA刺激。（a）TLC ATPase分析测量了线性4.3 kb DNA上由MLH1-PMS1水解的ATP量。灰色条代表完整的线性4.3 kb DNA（n = 3），蓝色条代表了线性的4.3 kb DNA，具有4个单链断裂（n = 3）。底物。灰色和蓝色条带有对角线，代表了包含PCNA的实验（n = 3）。（b）灰色条代表在4.3 kb放松，无迹线的圆形DNA上水解的ATP百分比（n = 3），蓝色条代表圆形的4.3 kb DNA，其中包含4个迹线（n = 3）。4.3 kb PBR322。使用nt.bstnbi进行单链断裂。（c）MLH1-PMS1在完整DNA上与包含单链断裂的DNA的ATPase活性模型。