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PDE4C1 检测试剂盒
图 1：PDE4C1 检测试剂盒原理图解。该检测使用荧光素标记的环状鸟苷酸（PDE4C1 为 cAMP-FAM），其中磷酸基团与环状核苷酸结合。这是一种旋转速度快（低 FP）的非常小的分子。PDE4C1 催化环状核苷酸中磷酸二酯键的水解并释放磷酸基团。在第二步中，游离磷酸基团被特定的磷酸结合纳米珠（结合剂）识别，从而形成大型复合物，运动受限（高 FP）。FP 与 PDE4C1 活性成正比。该检测需要荧光微孔板读数仪，该读数仪能够测量荧光偏振 (FP)，并配备读取 FP 信号所需的部件。有关 FP 技术的更多信息，请访问我们的技术说明：FP、检测原理和应用。注意：截至 2025 年 1 月，此协议已重新优化性能。可根据要求提供此试剂盒的早期版本。背景磷酸二酯酶 (PDE) 通过水解第二信使 cAMP (环磷酸腺苷) 和 cGMP (环磷酸鸟苷) 信号，在动态调节这些信号传导中起重要作用。PDE 超家族由 11 个家族组成，其中 PDE4、7 和 8 是 cAMP 特异性水解酶，因此可调节对其的正向和负向反应。PDE4 是心血管组织中第二丰富的 PDE。PDE4 是一种 cAMP 特异性 PDE，也是最大的 PDE 亚家族，具有超过 35 种不同的同工型，因此也是特征最广泛的 PDE 同工酶。它是大多数炎症细胞和气道平滑肌中的主要同工酶，与炎症性气道疾病有关。PDE4 抑制剂罗氟司特已被批准用于治疗慢性阻塞性肺病 (COPD)。
机器学习驱动的部分微分方程的数值解决方案
部分微分方程是用于描述各种物理现象的基本数学工具，从流体动力学和热传导到量子力学和财务建模。解决PDE对于理解和预测这些系统的行为至关重要，但是传统的数值方法（例如有限差异，有限元和光谱方法）在处理复杂，高维问题时通常会遇到重大挑战。近年来，机器学习已成为对经典数值方法的有力替代方案或补充，提供了有效解决PDE的新方法。机器学习驱动的PDE的数值解决方案有可能通过提供更准确，更快和可扩展的解决方案来彻底改变计算科学。将机器学习与数值PDE求解器集成的关键动机之一是ML模型以高精度近似复杂函数及其导数的能力。神经网络，尤其是深度学习模型，在学习大型数据集中学习复杂的模式和关系方面取得了巨大的成功。
在部分差异的整合下对微观经济学模型的优化研究
摘要： - 这项研究研究了使用部分微分方程（PDE）优化微观经济模型，以提高经济效率，可持续性和稳定性。通过合并经济学，数学和优化理论原则，该研究开发了一种用于研究和优化大型经济体系的完整技术。该过程需要开发一个微观经济模型，获得相关的PDE，包括优化目标，解决优化问题并进行灵敏度分析。优化研究的统计结果表明，重要经济指数（例如制造产出，生产成本和定价波动率）的改善。讨论的重点是基于PDE的综合方法在促进经济增长，可持续性和稳定性方面的有用性。此外，基于微观经济建模，优化和基于PDE的分析的相关工作为研究结果提供了背景。这项研究推进了经济分析和优化方法，为政策制定者，公司和利益相关者提供了重大见解，旨在解决当前的经济困难并促进长期的经济发展。
2024-2025 年学习课程
APL101 工程应用中的应用数学 3 学分 (3-0-0) 常微分方程：二阶 ODE、待定系数法、参数变异、Strum-Liouville 特征值问题、差分方程。偏微分方程：PDE 的分类、热、波和拉普拉斯方程、分离变量以解决 PDE。傅里叶变换：傅里叶正弦变换、傅里叶余弦变换、解决 ODE 和 PDE 的技术。概率论：概率公理、条件概率、随机变量、工程系统中的不确定性、离散和连续分布、分布函数、联合概率分布、矩、协方差、相关系数。随机过程：随机过程的定义、随机 FE 模型、平稳过程、马尔可夫链、泊松过程。
对大气压力等离子体余泽的纳米颗粒解析的综述
结构力学通常由（PDES）（PDES）（PDES）建模。除了存在分析解决方案的非常简单的情况外，还需要使用数值方法才能找到近似解决方案。然而，对于许多实际兴趣的问题，经典数值求解器的计算成本在经典上，即基于硅的计算机硬件，变得过于刺激。量子计算虽然仍处于起步阶段，但仍具有实现新一代算法的承诺，这些算法可以至少在理论上执行比经典方法更快地执行PDE求解器的成本最高的部分。此外，增加量子计算硬件的研究和可用性激发了科学家和工程师开始使用量子计算机来解决PDE问题的希望要比经典可能快得多。这项工作回顾了处理量子算法在结构力学中求解PDE的贡献。目的不仅是讨论给定PDE，边界条件和向求解器输入/输出的理论可能性和优势程度，而且还要检查文献中提出的方法的硬件要求。
浮动海上风能代表性项目设计范围：重点关注加州 2023 年联邦租约
海洋能源管理局 (BOEM) 是负责规划和租赁美国外大陆架海上风电区域的联邦牵头机构。租赁某个区域后，公司将制定并向 BOEM 提交一份建设和运营计划 (COP)。该计划包含所有许可机构用于评估项目的拟议设计规范。项目设计范围 (PDE) 方法是一种遵循合理范围的项目设计参数的项目计划。BOEM 允许海上可再生能源承租人在提交 COP 时选择使用 PDE 方法，并于 2018 年发布了相关指导草案 (BOEM 2018)。考虑到项目的复杂性、建设环境的不可预测性和/或行业内技术的快速发展，允许承租人在 COP 中描述合理范围的项目设计是有好处的。美国东海岸的许多承租人已在其 COP 中采用了 PDE 方法。美国联邦水域内没有浮动海上风电项目的 COP。
ai-aigment的有限差异方法解决PDES
本研究探讨了人工智能（AI）与有限差异方法（FDM）的整合，以增强物理，工程和数据科学中偏微分方程（PDE）的数值解决方案。传统的FDM方法，尽管有效地近似于PDE的解决方案，但由于网格大小和稳定性的限制，处理高维，非线性或计算强度问题的面临限制。AI技术，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），提供了有希望的增强功能，包括适应性网格的细化，优化的时间步变和模型选择，可显着提高准确性和计算效率。使用基于Python的实现，这项研究研究了各种PDE的AI增强FDM，包括热方程，波动方程，
用于大规模PDE约束最佳控制问题的基于SQP的多个拍摄算法日记预备-Lirias
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feynman-kac公式的变分量子算法
我们提出了一种算法，该算法是基于变异量子假想时间探索的算法，用于求解由随机差异方程的多维系统产生的feynman-kac局部差异方程。为此，我们利用Feynman-KAC局部差异方程（PDE）与Wick-Rot的Schrödinger方程之间的对应关系。然后将通过变异量子算法获得的A（2 + 1）维feynman-KAC系统的结果与经典的ODE求解器和蒙特卡洛模拟进行比较。我们看到了经典的甲基动物与六个和八个量子的说明性示例之间的显着一致性。在PDE的非平凡情况下，它保留了概率分布 - 而不是保留ℓ2-norm - 我们引入了一个代理规范，该规范可以使解决方案在整个进化过程中近似归一化。研究了与该方法相关的算法复杂性和成本，特别是针对溶液的特性提取。还讨论了定量财务和其他类型的PDE领域的未来研究主题。
Vidara 产品列表 - v.2.xlsx
盐酸舍曲林 API 79559-97-0 抗抑郁药 (SSRI) 柠檬酸西地那非 API 17599-83-0 PDE 抑制剂，勃起功能障碍，肺动脉高血压 西洛多辛 API 160970-54-7 α-受体阻滞剂，良性前列腺增生