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查尔酮将 cTXNPx 鉴定为潜在的抗利什曼病药物靶点
目前的药物治疗由于毒性、低疗效和耐药性而失败；利什曼病是全球面临的重大健康挑战，迫切需要新的经过验证的药物靶点。受天然查尔酮 2',6'-二羟基-4'-甲氧基查尔酮 (DMC) 活性的启发，硝基类似物 3-硝基-2',4',6'-三甲氧基查尔酮 (NAT22, 1c) 被确定为强效的广谱抗利什曼原虫药物先导。结构修饰提供了一种含炔烃的化学探针，该探针标记了寄生虫内的一种蛋白质，该蛋白质被证实为胞浆锥虫过氧化物酶 (cTXNPx)。至关重要的是，在前鞭毛体和巨噬细胞内无鞭毛体生命形式中都观察到了标记，没有证据表明宿主巨噬细胞具有毒性。查尔酮在寄生虫中孵育会导致 ROS 积累和寄生虫死亡。通过 CRISPR-Cas9 删除 cTXNPx 会显著影响寄生虫表型，并降低查尔酮类似物的抗利什曼原虫活性。与计算机模拟 cTXNPx 同源性模型的分子对接研究表明，查尔酮能够结合假定的活性位点，阻碍其接近关键的半胱氨酸残基。总之，这项研究将 cTXNPx 确定为抗利什曼原虫查尔酮的重要靶点。
伊莎贝尔·福尔 我的性别认同是 攻击直升机
我喜欢指甲剪得像激光弧一样，在闻起来像实验室的浴室里涂上鲜艳的油漆。我想长出粗壮的腿，脂肪和肌肉在皮肤下形成纳斯卡线条的形状。我喜欢避孕，喜欢我可以关闭月经，喜欢家庭美容反馈套件，它告诉你吃什么和服用什么来调整你的气味、你的皮肤、你的情绪。我很羡慕，不确定我是想成为还是想和那些在旧互联网上观看的自制视频中的女人做爱。那些制作网络攻击工具包、珠宝和无菌印刷宫内节育器的女人，自己制作巨大的坡跟鞋、合身的胸罩和薄薄的变色龙连衣裙。那些谈论植入物的女人就像她们谈论电脑、手机、工具一样：访问技术，自我表达技术。
工业 4.0 实证研究确定... - DiVA 门户
图 1 问题表述 ................................................................................................................................................ 11 图 2 工业 4.0 技术的优势与挑战 .............................................................................................................. 25 图 3 在线调查的优势与潜在劣势 ................................................................................................................ 27 图 4 研究流程与设计 ...................................................................................................................................... 29 图 5 我们论文中实施的分析方法 ...................................................................................................................... 33 图 6 北欧的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 7 德国的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 8 海湾地区的行业 ...................................................................................................................................... 38 图 9 北欧的成本运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 10 北欧大数据的运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 11 北欧网络安全的运行检验 ................................................................................................................ 39 图 12 德国大数据的运行检验................................................................................................... 39 图 13 德国劳动力抵抗力的运行检验 ......................................................................................... 39 图 14 海湾地区数字技能的运行检验 ......................................................................................................... 40 图 15 海湾地区大数据的运行检验 ......................................................................................................... 40 图 16 GDP（美元）德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦。 .................................... 42 图 17 德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦 2020 年 GDP（美元） ........................................ 43 图 18 2014 年至 2020 年瑞典平均月薪（瑞典克朗） ............................................................................. 43 图 19 2000 年至 2021 年北欧人口 ............................................................................................................. 44 图 20 1990 年至 2020 年德国人口 ............................................................................................................. 45 图 21 国家级数字基础设施发达程度排名 ..................................................................................................................... 48 图 22 实证框架 ...................................................................................................................................... 50
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图 1 问题表述 ................................................................................................................................................ 11 图 2 工业 4.0 技术的优势与挑战 .............................................................................................................. 25 图 3 在线调查的优势与潜在劣势 ................................................................................................................ 27 图 4 研究流程与设计 ...................................................................................................................................... 29 图 5 我们论文中实施的分析方法 ...................................................................................................................... 33 图 6 北欧的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 7 德国的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 8 海湾地区的行业 ...................................................................................................................................... 38 图 9 北欧的成本运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 10 北欧大数据的运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 11 北欧网络安全的运行检验 ................................................................................................................ 39 图 12 德国大数据的运行检验................................................................................................... 39 图 13 德国劳动力抵抗力的运行检验 ......................................................................................... 39 图 14 海湾地区数字技能的运行检验 ......................................................................................................... 40 图 15 海湾地区大数据的运行检验 ......................................................................................................... 40 图 16 GDP（美元）德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦。 .................................... 42 图 17 德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦 2020 年 GDP（美元） ........................................ 43 图 18 2014 年至 2020 年瑞典平均月薪（瑞典克朗） ............................................................................. 43 图 19 2000 年至 2021 年北欧人口 ............................................................................................................. 44 图 20 1990 年至 2020 年德国人口 ............................................................................................................. 45 图 21 国家级数字基础设施发达程度排名 ..................................................................................................................... 48 图 22 实证框架 ...................................................................................................................................... 50
使用工业计算机视觉识别产品缺陷
使用工业计算机视觉识别产品缺陷。该参考体系结构演示了如何使用Amazon Lookout for Vision，Amazon S3和AWS Lambda来检测X射线图像中的铸造金属缺陷，损坏和不规则性，以进行制造中的优质检查。
crispr – cas9/长阅读测序方法以识别...
突变发现的抽象当前临床方法基于外显子和侧翼剪接位点的简短序列读取（100-300 bp）。短阅读测序对于检测单核苷酸变体，小插入和简单的拷贝数差异非常准确，但用于识别复杂插入和缺失以及其他结构重排的使用有限。我们使用CRISPR-CAS9从乳腺癌患者的淋巴细胞细胞中切除完整的BRCA1和BRCA2基因组区域，然后用长读数（> 10 000 bp）对这些区域进行测序，以完全表征所有非编码区域的结构变化。在受基因面板和外显子组测序中受到早发双侧乳腺癌的严重影响，并以阴性（正常）结果影响的家庭中，我们确定了一个内含子的正弦vntr-alu逆转录子插入插入，导致BRCA1消息中伪exon的构成并引入了置换。CRISPR – CAS9切除和长阅读测序的这种组合揭示了一类复杂，有害和其他隐性突变，这些突变可能在肿瘤抑制基因中特别频繁，并带有内含子重复序列。
一种基于人工智能的新型 COVID-19 识别方法
背景 导致 COVID-19 的 SARS-CoV-2 病毒对全球医疗保健系统构成了重大挑战。尽管政府采取措施遏制疾病传播，但一些国家对 ICU 病床、医疗设备和更大检测能力的需求仍在难以控制地增长。有效的 COVID-19 诊断使医疗保健系统能够为患者提供更好的护理，同时保护护理人员免受疾病侵害。然而，许多国家受到可用检测试剂盒数量有限、缺乏设备和训练有素的专业人员的限制。对于因疑似 COVID-19 而前往急诊室 (ER) 的患者，及时诊断可能会改善结果，甚至为有效的医院管理提供信息。在这种情况下，在急诊室进行快速、廉价且随时可用的初步分诊测试可以帮助顺畅患者流动，提供更好的患者护理，并减少检查积压。
工业 4.0 实证研究以确定... - DiVA 门户
图 1 问题表述 ................................................................................................................................................ 11 图 2 工业 4.0 技术的优势与挑战 .............................................................................................................. 25 图 3 在线调查的优势与潜在劣势 ................................................................................................................ 27 图 4 研究流程与设计 ...................................................................................................................................... 29 图 5 我们论文中实施的分析方法 ...................................................................................................................... 33 图 6 北欧的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 7 德国的行业 ...................................................................................................................................... 37 图 8 海湾地区的行业 ...................................................................................................................................... 38 图 9 北欧的成本运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 10 北欧大数据的运行检验 ............................................................................................................................. 39 图 11 北欧网络安全的运行检验 ................................................................................................................ 39 图 12 德国大数据的运行检验................................................................................................... 39 图 13 德国劳动力抵抗力的运行检验 .............................................................................................. 39 图 14 海湾地区数字技能的运行检验 ................................................................................................ 40 图 15 海湾地区大数据的运行检验 ...................................................................................................... 40 图 16 德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦的 GDP（美元）。................................... 42 图 17 德国、沙特阿拉伯、瑞典、挪威、芬兰和丹麦 2020 年 GDP（美元） ............................................................................. 43 图 18 瑞典 2014 年至 2020 年平均月薪（瑞典克朗） ............................................................................. 43 图 19 北欧 2000 年至 2021 年人口 ............................................................................................................. 44 图 20 德国 1990 年至 2020 年人口 ............................................................................................................. 45 图 21 国家级数字基础设施发达程度排名 ............................................................................................. 48 图 22 实证框架 ............................................................................................................................. 50
一种数据驱动的方法来识别适合...的飞行测试数据
摘要：数字航空电子解决方案使小型飞机也能使用先进的飞行控制系统。安全关键部分之一是空中数据系统。创新架构允许使用合成传感器，从而带来重大的技术和安全进步。空气动力学角度的应用似乎是最有希望获得认证的应用。在这个领域，有关合成传感器设计的最佳程序仍然是该领域的一个悬而未决的问题。在 Clean Sky 2 框架内资助的 MIDAS 项目给出了一个例子。本文提出了两种数据驱动方法，可以提高整个飞行包线的性能，特别关注稳定状态飞行条件。获得的训练集相当小，从而降低了计算成本。这些方法通过真实案例进行了验证，它们将用作 MIDAS 生命周期的一部分。第一种方法称为数据驱动的准稳定状态识别和生成 (DIGS)，它基于 (i) 识别飞机的升力曲线；(ii) 使用人工飞行数据点扩充训练集。DIGS 的主要目的是减少训练集不平衡的问题。第二种方法称为相似飞行测试数据修剪 (SFDP)，它基于准唯一点的隔离来处理数据缩减。结果证明了该方法对 MIDAS 项目的有效性，可以用于实际应用。
使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。