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通过设计分子大小和半衰期来优化蛋白质-药物偶联物的抗肿瘤功效
尽管一些抗体-药物偶联物已获批用于癌症治疗，但它们的临床成功率并不令人满意，因为治疗窗口非常小，受偶联物和释放毒素的靶向和脱靶毒性影响。因此，必须探索具有系统研究的分子参数的其他形式以增加其治疗窗口。在这里，我们专注于有效分子量。为了生成具有精确定义的药物载量和可调药代动力学的偶联物，我们使用设计的锚蛋白重复蛋白 (DARPins)，与不同长度的非结构化多肽融合，以产生具有任何所需半衰期的蛋白质，以确定具有最佳疗效的蛋白质。我们生成了一种 EpCAM 靶向 DARPin-MMAF 偶联物，与不同长度的 PAS 或 XTEN 融合，以及一系列匹配的非结合 DARPin 对照，以解释增强的渗透性和保留 (EPR) 效应，在小鼠中的半衰期覆盖从几分钟到 20.6 小时。所有结合物均以高纯度生产，在人类肿瘤细胞培养中表现出高特异性和细胞毒性，IC 50 值在低 nM 范围内，与多肽类型和长度无关。由于其纯化更简便，PASylated 结合物在携带 HT29 肿瘤异种移植的裸鼠中进行了测试。无论其大小如何，所有 PASylated 结合物在以 300 nmol/kg 重复全身给药后均具有良好的耐受性。我们发现具有中等大小和半衰期的结合物表现出最强的抗肿瘤作用，并推断这种作用是血清半衰期和肿瘤内扩散的折衷，因为结合率和亲和力基本相同，而外渗仅起很小的作用。
通过选择支架序列来优化 DNA 折纸组装，以最大限度地减少脱靶相互作用
摘要。DNA 折纸是 DNA 纳米技术的支柱，人们已经投入了大量精力来了解自组装反应的各种因素如何影响目标折纸结构的最终产量。本研究分析了碱基序列如何通过在自组装过程中产生脱靶副反应来影响折纸产量。脱靶结合是一种未被充分探索的现象，可能会在折纸折叠途径中引入不必要的组装障碍和动力学陷阱。我们开发了一种多目标计算方法，该方法采用给定的折纸设计，并对不同的支架序列（及其互补的钉书钉）进行评分，以确定四种不同类型的脱靶结合事件的发生率。使用我们在 DNA 折纸上的方法，我们可以选择生物序列（如 lambda DNA 噬菌体）的“坏”区域，当用作折纸支架序列时，每种形状的脱靶副反应数量过多。我们利用高分辨率原子力显微镜 (AFM) 显示，尽管支架序列具有完全互补的订书钉组，但这些支架序列在体外大多无法折叠成目标三角形或矩形结构。相反，使用我们的方法，我们还可以选择生物序列的“良好”区域。这些序列缺乏脱靶反应，当用作折纸支架时，可以更成功地折叠成其目标结构，如 AFM 所表征。这些结果已在两个不同实验室的“盲”折叠实验中得到验证，其中实验者不知道哪些支架是好的或坏的折叠者。为了进一步研究组装行为，光镊实验揭示了不同的机械响应曲线，与支架特定的脱靶相互作用相关。虽然 GC 含量较高的变体显示出较高的平均展开力，但脱靶结合较低的变体表现出更均匀的力-延伸曲线。我们的分析证实，高脱靶结合会导致结构异质性增加，如 OT 实验展开轨迹的聚类行为所示。总体而言，我们的工作表明，如果脱靶反应足够普遍，碱基序列中隐含的脱靶反应会破坏折纸自组装过程，并且我们提供了一种软件工具来选择支架序列，以最大限度地减少任何 DNA 折纸设计的脱靶反应。
利用 Oracle 全球分布式数据库优化制造和物流的供应链动态
全球分布式数据库通过先进的实时数据管理，为制造和物流提供了变革性优势。它们支持跨全球配送中心无缝同步库存，提供库存水平的实时可见性和准确性。这通过允许跨不同地点实时跟踪库存、降低缺货或库存过剩风险并优化库存周转率来增强供应链管理。对于在多个地区运营的制造商，这些数据库通过促进同步数据共享、简化生产计划和资源分配以及提高运营效率来支持跨地点协调。此外，它们通过确保数据根据当地法规保持在特定地理边界内来解决合规性和数据主权问题，同时提高全球效率。此外，全球分布式数据库可以部署在自治数据库、多云环境或本地，从而提供灵活性以满足多样化的业务需求。
优化 G6PD 筛查中高铁血红蛋白还原试验的检测时间：加纳阿苏蒂菲北区医院的 Monica Cheesbrough 协议和阿苏蒂菲北区医院协议的比较实验研究。
使用真空采血方案，从每位研究参与者身上无菌采集 9ml 血液样本，放入乙二胺四乙酸 (EDTA) 抗凝管中进行处理。静脉样本采集是从参与者静脉获取血液样本进行实验室检测的程序。该过程涉及几个步骤，以确保准确性、安全性和参与者舒适度。首先，在详细解释研究和程序后，获得参与者的知情同意。选择合适的静脉进行采血，通常是肘前窝。使用 70% 酒精消毒剂清洁采集部位。为了使静脉更明显，在上臂使用止血带，限制血流。要求参与者握紧拳头，帮助静脉突出并促进血液流入管内。将真空采血针插入静脉。然后将真空采血管推到针头组件的背面。3ml 血液被真空吸入管内。装满后，取出试管并倒置四次，使血液与 EDTA 抗凝剂混合。以这种方式填充了三个试管，以获得 9 毫升血液。取样后，松开止血带，并从静脉中取出针头。用棉球对穿刺部位施加压力以防止出血，然后使用绷带保持该区域清洁并降低感染风险。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
优化废弃鳄梨油的生物柴油产量和燃料特性：ANFIS 和 RSM 机器学习模型的比较研究
化石燃料带来的挑战推动了人们对替代能源的追求，从而推动了生物燃料的发展。本研究重点是通过酯交换反应从废弃的鳄梨油中生产生物柴油。首先，使用萃取技术从鳄梨的果皮和种子中提取油。然后用甲醇和硫酸 (H₂SO₄) 对提取的油进行预处理，以将其游离脂肪酸含量降低至 1.0 wt% 以下。本研究比较了两种专家系统，即自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 和响应面法 (RSM)，用于建模和优化鳄梨油的生物柴油生产。使用统计指标评估了这些优化工具的性能。结果表明，ANFIS 优于 RSM，误差值较低，预测标准误差 (SEP)=0.7653、平均绝对误差 (MAE)=0.1413、均方根误差 (RMSE)=0.4103、平均绝对偏差 (AAD)=0.2955%、均方误差 (MSE)=0.1683，判定系数高 (R² = 0.9976)。两种模型都预测生物柴油产量较高 (>85%)，ANFIS 的产量 (88.21%) 略高于 RSM (86.20%)。将优化条件下生产的生物柴油的特性与美国材料与试验协会 (ASTM) D6751 和欧洲标准 (EN) 14214 标准进行了比较，结果发现其在可接受的范围内，表明该燃料是适用的。
优化机器人手臂性能：与尼龙，PLA和ABS Prashant Kumar 1，*，P。K. Sharma 2，Ishan Khan 3
摘要本文分析了在机器人臂中使用的三种材料的机械行为：尼龙，PLA和ABS，重点是三个重要参数：在不同加载条件下的总变形和等效应力。在这方面，通过ANSYS软件进行了有限元分析，以模拟结构刚度，以及它们抵抗用钢加固增强时这些材料会产生的压力的阻力。调查表明，与PLA和ABS相比，尼龙的性能，尤其是在用钢增强的情况下，就可变形性和在应力分布中扩散而言。因此，它更适用于应用负载时包括更高耐久性以及最小变形的应用程序。一般设计和分析应表明在工业和教育机构中使用的小规模机器人武器的设计中有一些有价值的见解。关键字：ABS，ANSYS，等效压力，FEA，材料性能，尼龙，PLA，机器人臂，钢筋，钢筋，总变形简介