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计算癌症
后来几十年的实验有助于解释细胞机制如何发挥控制作用。其中一个关键因素是转录因子，即增强或抑制其他基因活性的蛋白质。单个细胞的基因调控网络比 Jacob 和 Monod 所用工具揭示的要复杂得多。人类基因组包含 20,000 个基因，其中估计有 1500 个产生转录因子。该系统创建了一个复杂的开关网络。Califano 认为，如果他能够识别癌症中的关键开关，他也许能够关闭驱动其生长的灾难性基因变化。但在 1986 年完成物理学家培训后，IBM 招募他领导计算机视觉和人工智能项目。IBM 工厂的建筑规范使 Califano 无法拥有实验室来追求他在生物学方面的兴趣。他于2000年离开，2003年到达哥伦比亚大学。到达的那天起，他就开始编写代码来解答癌症之谜。
用于监测系统性低频振荡的低成本多通道 NIRS 血氧仪
摘要 系统性低频振荡 (sLFO) 是频率为 0.01–0.15 Hz 的非神经元振荡。这些 sLFO 以对称（横跨身体中线）和高度可预测的延迟穿过整个身体和大脑，可以通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 和血氧水平依赖性功能性磁共振成像观察到它们。它们的特性可作为检测和监测循环功能障碍的有用生物标志物。纯 sLFO 可以在外围（例如手指、脚趾、耳垂）收集。在这里，我们介绍了一种用于检测和分析外围 sLFO 的 7 通道 NIRS 血氧仪 [MNO]，我们将其命名为并发连续波 fNIRS 系统 (CON-CW fNIRS)。我们的 CON-CW fNIRS 体积小（10 9 10 9 20 cm 3 ），便携性高，功耗低，性价比高（低于 300 美元）。我们表明，我们的设备非常可靠，并且可以通过直接比较（r max = 0.908 D [HbO] 和 r max = 0.841 D [Hb]）以及与之前发布的数据进行比较，重现使用商用 fNIRS 设备获取的值。
手机辐射对精子DNA完整性的有害影响
射频电磁辐射（RF-EMR）来自各种来源，可能会因频带的产生而影响健康。在频带内发出的宽脉冲可以被细胞吸收，从而影响其功能。许多实验室研究表明，通过产生RF-EMR，手机（通常是最广泛使用的设备）可能会对精子和OO细胞等性细胞产生有害影响。此外，一些研究表明，手机产生的RF-EMR会影响精子群体，包括运动，形态，生存力和（最严重的）DNA结构。因此，RF-EMR可以破坏精子功能和受精。然而，其他研究报告说，精子暴露于RF-EMR不会影响精子的功能参数或GE网络结构。这些相互矛盾的结果可能源于持续时间和暴露距离的研究之间的差异以及所用的动物物种。本报告进行了审查现有的研究，讨论了RF-EMR对哺乳动物精子的DNA整数的影响。
一个载有两组磁性天空的范德华界面
探索磁性的机会，以及在2D限制中朝着旋转的应用。[7–9]在基于VDW外行系统的所有接口工程异质结构中，磁接近效应是操纵自旋的效果不可或缺的，[10-12]超导[13-15]和拓扑作用。[16–18]由于其非平凡拓扑结构，磁性天空已得到很好的研究，这导致了许多有趣的基本和动力学特性。[19-21]这些已报告主要是针对非中心单晶体的，[22-24]超薄外延系统，[25,26]和mag-Netic多层。[27–31]最近在与氧化层[32]或过渡金属二色氏元素[33]中连接的VDW铁磁体中观察到了Néel-type天空，并通过对滑敏相的控制，通过对滑敏相的控制进行调整。fur-hoverore，带有各种VDW磁铁，可以在其具有独特属性的新界面中创建Skrymions阶段。主持多个天际阶段的材料为该领域增添了丰富性，并具有额外的自由度设计
颤动的流行病学和基因组监测...
应在霍乱案件周围的环中实施。但是，全球OCV库存短缺需要确定OCV赋予的protection持续时间，以确定OCV运动的最佳频率（4）。大多数关于OCV有效性的研究来自印度和孟加拉国，并评估了2剂量OCV保护的有效性（H. Xu等，Untubs。数据，https：//doi.or g/10.1101/2024.08.13.24311930）。只有4项研究评估了单剂量OCV疫苗的有效性（其中2个持续时间为24个月），除1个以外的所有研究均使用了Shanchol疫苗，而Shanchol疫苗不再是造成的（H. Xu等人，Unt。数据）。很少有研究通过使用全基因组测序（WGS）（WGS）对OCV有效性和基因组监测的评估和基因组监测结合在一起，该菌株可以提供有关OCV运动如何影响V. cholerae运动的有价值信息，并可以影响V. cholerae的传播动态，并可以识别出循环的V. Cholerae V.Cholerae selains的GE GE特征。wgs也是链接霍乱流行病
Grad-COV2疫苗在随机安慰剂对照的2期试验中提供了对SARS-COV-2的有效和耐用的体液和细胞免疫。
正在进行的严重急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）大流行和异源免疫方法在全球范围内实施，用于加强剂量，要求多样化的疫苗投资组合。Grad-COV2是一种基于大猩猩腺病毒的Covid-19疫苗候选疫苗，编码预灌注稳定的尖峰。在剂量和方案结构2期中评估了Grad-COV2的安全性和免疫原性（Covitar研究，ClinicalTrials.gov：NCT04791423），从而随机化了917条合格的参与者，以随机化以接收单个肌内内cov2跨度跨度的次数，或两周的pacive packine packine spectos，或两次pacive spections pacive spections packine spections，或两次分配，或两次分配，或两次paciections，或两次分配。在这里，我们报告了GRAD-COV2的耐受性良好，并在一次免疫后诱导了稳健的免疫反应。第二次给药增加了结合和中和抗体滴度。有效的，关注的变体（VOC）交叉反应性尖峰特异性T细胞响应在第一个剂量后峰值峰值，并以CD8的高频为特征。t细胞保持直接效应子功能和高增殖潜力。因此，毕业矢量是用于开发疫苗的有价值的平台，尤其是在需要强大的CD8响应时。
植物基因调节中的边界和技术
几十年前阐明了遗传密码D将核苷酸三重态映射到氨基酸d，但将调节性DNA基序与基因表达水平联系起来的调节代码D仍在等待全面的特征。地理和监管代码之间的三个主要区别使解密使后者成为巨大的挑战[5]：首先，与遗传密码的定性性质（氨基酸在蛋白质位置插入）相反，监管代码具有强大的定量成分（基因表达了多少）。第二，遗传代码由小的，明确定义和独立的构件组成（即密码子），而构成监管代码的顺式调节元素较大，大小变化，并嵌入复杂的相互作用网络中。第三，遗传密码在很大程度上是普遍的（即在几乎所有生物体，细胞类型和条件中相同），而监管代码高度依赖于环境或发育提示的变化。
基于偏好的微电网能源管理需求响应机制
本文提出了一种基于实时电价的偏好型需求响应 (DR) 多目标优化模型，用于解决最优住宅负荷管理问题。这种模型的目的有三：1）尽量降低与消费相关的成本；2）尽量减少给消费者带来的不便；3）尽量减少环境污染。底层多目标优化问题的潜在解决方案受制于一系列与家用电器类别以及分布式能源 (DER) 和能源存储系统 (ESS) 的利用相关的电气和运行约束。在现实的微电网场景中说明了所提出的模型的使用，其中通过非支配排序遗传算法 III (NSGA-III) 找到了合适的解决方案。这些解决方案在考虑消费者偏好的同时，确定了家用电器的新运行时间以及规划期内 DER 和 ESS 的利用率。除了帮助消费者利用 DR 提供的好处之外，实验结果表明，多目标 DR 模型与 NSGA-III 算法相结合可以有效地降低能耗成本，并减少不便成本和环境污染。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
与半导体二维电子系统的超导量子点接触的混合分裂栅极阵列中的量化电导率
量子点接触（QPC），这是具有量化电导的半导体二维电子系统中的收缩 - 是新型的Spintronic和拓扑电子电路的组合。QPC也可以用作量子纳米电路中的读数电子，电荷传感器或开关。与超导接触的短且无杂质的收缩是一种库珀对QPC类似物，称为超导量子点接触（SQPC）。由于维持其几何需求和接近统一的超导 - 触发器界面透明度的挑战，此类量子设备的技术发展已延长。在这里，我们开发了先进的纳米构造，材料和设备工程技术，并报告了纳米级混合SQPC阵列的创新实现，该阵列具有分开的栅极技术在半导体的2D电子系统中。我们利用了量子井的特殊门可调性，并证明了混合INGAAS-NB SQPC中电导量化的第一个实验观察。我们观察到在单个芯片中制造的多个量子纳米版本中的零磁场可重复的量化电导率，并系统地研究了在低和高磁场上SQPC的量子运输，以实现其在量子元学中的潜在应用，以实现极为准确的电压标准和缺陷量化技术。
防止慢性病
AI现在正在公共卫生和医学的各个方面使用，从而大大改变了卫生专业人员与患者，社区和卫生数据的互动方式。AI正在标记的两个关键领域是诊断算法和预测分析（2）。例如，与人类放射科医生相比，AI算法越来越多地用于诊断成像扫描中的疾病 - 具有高度的准确性和速度（3）。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。 在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。 公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。 这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。 但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。