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AAVS的空间基因组学揭示了转录串扰的机制，该机制可以靶向大型遗传货物
DNA结构设计通过人工扩展的基本对字母（包括循环和不匹配热力学参数）Tuan M. Pham 1，§，Terrel Miffin 2，§，Hongying Sun 3，§，肯尼斯·K·肯尼斯·K·肯尼斯·K·夏普2，Xiaoyu wang 2，米格尼Jason D. Kahn 2*和David H. Mathews 1*摘要：我们表明，通过将基本配对字母扩展到A-T和G-C之外，可以改善DNA二次结构的硅设计中，以包括2-氨基-8--（1'-β-β-D-2-2'-deoxyrabofuranosyl）之间的一对 - ）-4-和6-氨基-3-（1'-β-d-2'-脱氧核糖核基）-5-硝基 - （1 H）-Pyridin-2-One，简单p和Z。为了获得在设计中包括P-Z对所需的热力学参数，我们进行了47个光学熔化实验，并将结果与先前的工作结合在一起，以适合P-Z对和G-Z摇摆对的一组新的自由能和焓最接近的邻居折叠参数。我们发现G-Z对具有与A-T对相当的稳定性，因此应通过结构预测和设计算法进行定量考虑。此外，我们推断了循环，末端不匹配和悬挂端参数的集合，以包括P和Z核苷酸。这些参数已纳入用于辅助结构预测和分析的RNAstructure软件包。使用RNAstructure设计程序，我们使用ACGT字母或补充P-Z对提出的100个设计问题中的99个。通过归一化的集合缺陷（NED）评估，延长了字母，降低了序列折叠成脱靶结构的倾向。延长了字母，降低了序列折叠成脱靶结构的倾向。在提供Eterna-player溶液中的91个情况中，有91个中的91例中，NED值相对于来自Eterna示例解决方案的值提高了。含P-Z的设计的平均NED值为0.040，明显低于仅标准DNA设计的0.074，并且包含P-Z Pairs会减少在设计上收敛所需的时间。这项工作提供了将任何扩展的字母核苷酸纳入预测和设计工作流中的样本管道。关键词：DNA二级结构设计，合成生物学，DNA折叠热力学，扩展的DNA字母
2023 年夏季参数 - USAWC 出版社 - 陆军战争学院
Diane DiEuliis 和 James Giordano 认为，不断演变和扩大的生物威胁形势对国防部当前应对威胁的方法提出了挑战，并促使需要对威胁进行现代化、改进的准备和响应。他们认为，COVID-19 大流行暴露了具体的弱点，包括国防部无法维持军事任务，同时满足政府内部对协助民用公共卫生资源和服务的期望。在第二篇特别评论“了解对手：国家安全中的战略同理心和观点采择”中，Allison Abbe 认为国家安全从业者需要了解对手的动机、心态和意图，以便有效地预测和应对他们的行动。她展示了观点采择（同理心的认知组成部分）是如何成为更需要培养的技能，并提供了四种方法，帮助战略家和从业者提高对对手动机和心态的洞察力。
设计和构建电压和当前监视参数
使用不同类型的传感器对监视电池电压和电流参数的设备制造进行了研究。这项研究已经发布了一种设备，可以使用一个传感器在充电和放电过程中实时监视电池电压和电流参数。该设备是使用Arduino Mega Xpro 2560 R3形式的微控制器制成的，其输入的形式为INA219 GY-219传感器，以监视电池电压和电流。设备的输出是通过LCD自动控制电荷和放电电路的形式，并继电器从监视电池电压和电流参数中获取数据。本研究中要测试的用作材料的电池是可充电的锂离子类型。该设备可以根据制造商制定和设计的控制程序来监视电池的电压和电流参数，并且可以自动工作。基于INA219 GY-219传感器的测试结果，在读取电压时，平均传感器精度水平为99.96％，传感器误差平均速率为0.034％，传感器精度平均值为99.97％。同时，在读取电流中，平均传感器精度水平为98.39％，传感器误差平均率为1.608％，传感器的精度为98.98％。
特刊-MDPI
摘要：非本地平均值（NLM）可以显着提高信噪比（SNR），但不可避免地会降低分布式光学纤维传感器（DFOS）的空间分辨率，这阻碍了其实际应用和DFOS绩效的改善。在本文中，分析了相关光学时域回流仪（ϕ-OTDR）和NLM参数的信号扩展之间的定量关系，以识别空间分辨率降解的原因和程度。模拟周期性和ϕ -OTDR振动信号的降解结果表明，信号扩展主要是由于NLM的相似性窗口大小，并且信号振幅降低是由高斯平滑参数引起的。与参考信号相比，降解后模拟信号的信号扩展和ϕ -OTDR信号分别为2.56％和2.74％，远小于先前的结果。信号振幅分别降低了9.25％和13.62％。这项工作促进了NLM的应用并提高了DFO的性能。
草甘膦污染和精饲料对育肥公牛生产性能、血液参数、血细胞功能和 DNA 损伤特性的影响
简单总结：反刍动物饲料中除草活性物质（如草甘膦）的残留会导致动物口服接触。因此，草甘膦对反刍动物健康可能产生的毒性影响令人担忧。虽然一些研究分析了草甘膦残留对奶牛的影响，但对育肥公牛的研究却很少。因此，目前对德国荷斯坦公牛的喂养研究是在真实的体内场景中进行的，这种场景可能在德国实施草甘膦使用限制之前发生，在其他国家可能仍然可行。除了喂养含有或不含草甘膦残留的饮食数周外，还采用了不同的浓缩物比例来分析不同能量和营养供应以及不同的瘤胃环境对草甘膦潜在影响的假定影响。在测试条件下，草甘膦暴露不会对动物的表现或其他健康相关特征产生不利影响。观察到的草甘膦对选定血液参数的假定影响相当微弱且不一致。相比之下，精饲料和时间显著影响了大多数实验参数。总之，在德国以前真实的暴露条件下，所有动物在整个试验过程中都保持临床不明显。
使用反事实解释来评估姿势参数的机器学习和可解释的人工智能
摘要：姿势污点，例如倍血差（空心背部）或高温（Hunchback）是相关的健康问题。诊断取决于检查员的经验，因此通常是主观的，容易出现错误。机器学习（ML）方法与可解释的人工智能（XAI）工具结合使用，已被证明可用于提供基于数据的基于目标的方向。但是，只有少数作品考虑了姿势参数，因此仍然没有受到人类友好的XAI解释的潜力。因此，目前的工作提出了一个具有数据驱动的医疗决策支持的Objeccive，用于医疗决策支持的ML系统，该系统可以使用反事实解释（CFS）特别对人类友好的解释。通过立体图表测量记录了1151名受试者的姿势数据。最初是对受试者的基于专家的分类，最初是在存在倍差或高温的存在的。使用高斯进度分类器，使用CFS对模型进行了训练和解释。使用置信度学习对标签误差进行了反弹和重新评估。发现了倍血分和高温的非常好的分类性能，从而重新评估和校正测试标签导致了显着改善（M prauc = 0.97）。统计评估表明，总体而言，CFS似乎是合理的。在个性化医学的背景下，本研究的方法对于减少诊断错误并从而改善了治疗措施的个人适应性可能非常重要。同样，它可能是开发预防姿势评估的应用程序的基础。
在尼日利亚拉各斯的Ikorodu轻质终端的泻湖水中重金属，物理化学参数和微生物的重金属评估
摘要：Ikorodu打火机终端是尼日利亚拉各斯的重要泻湖港口。但是，港口周围发生的强烈人为活动可能会污染水。这项研究评估了人类暴露于港口周围水的安全性。测定水的样品进行物理化学参数，即：电导率，生化氧需求（BOD），总悬浮固体（TSS），总溶解固体（TDS），pH值，pH，浊度，硬度，硬度，钙，钙，氯化物，氯化物，氯化物，硫酸盐，硫酸盐，硝酸盐，硝酸盐和磷酸盐。此外，分析了重金属，包括铅，锰，铜，镉，镍和铬，并使用其价值来估计潜在的健康风险。还测定了微生物的存在。水样有不可渗透水平的亚硝酸盐，油和油脂以及BOD。除Ni以外，重金属的浓度及其平均每日摄入和平均每日皮肤暴露在可耐受的极限之内。然而，他们的危险商和致癌风险通过摄入和真皮接触超过了可忍受的极限。在水中检测到细菌，大肠菌群和真菌的安全水平。基于这些结果，水可能会使用户面临健康危害。有必要采取政策，以确保人类接触水的安全。
使用具有敏感参数调整的电化学模型的锂离子电池最先进的估算
摘要：锂离子（Li-ion）电池的估计（SOC）准确性良好对于电池管理系统至关重要。对于基于模型的方法，电化学模型由于其准确性和描述电池内部行为的能力而被广泛使用。但是，参数的不确定性和电压缺乏校正也会在长期计算过程中引起错误。本文提出了一种基于粒子过滤器（PF）的方法，该方法使用电化学模型估算锂离子电池的SOC，并使用粒子群优化（PSO）算法实现了敏感的参数识别。首先，在这项工作中使用具有电解质动力学的单个粒子模型（SPME）来减少电池电化学模型的计算负担，该模型通过基本效应测试选择其敏感参数。然后，很难直接测量的代表性敏感参数被PSO调节以提高效率。最后，使用PF构建了基于模型的SOC估计框架，以实现准确的锂离子电池SOC。与扩展的卡尔曼滤波器和等效电路模型相比，在三个不同的驱动周期下，提出的方法显示出很高的精度。
太阳能电池参数的提取中的两个步骤和牛顿 - 拉夫森算法
Iterations -NRM - NRM -NRM -2SM -2SM -2SM 1 1 0.2 0.2 0.960466918 0.192093384 0.18449934 2 0.96986956 0.193973912 0.188129393 0.932816856 0.186563371 0.174029457 3 0.941324731 0.188264946 0.17721845 0.909783325 0.181956665 0.16554114 4 0.916395843 0.183279169 0.167956268 0.895021368 0.179004274 0.16021265 5 0.898535645 0.179707129 0.161473261 0.889732889 0.177946578 0.158324923 6 0.890477009 0.178095402 0.158589861 0.889104432 0.177820886 0.158101338 7 0.889125763 0.177825153 0.158108925 0.889092721 0.177818544 0.15809717173 8 0.889092734 0.177818547 0.17815470.1580971788888888888888888888988898888888988888888888888888888888888888888888889788889717177179797性小士范排别 0.177818543 0.158097171 9 0.889092715 0.177818543 0.158097171 0.889092715 0.177818543 0.158097171 10 0.889092715 0.177818543 0.158097171 Table 4 - Comparison of解决方程式的不同方法。6使用NRM和2SM。
过程参数，保护剂和载体材料对片剂的流动性床颗粒过程中酵母细胞存活的影响
摘要：生命微生物的给药是特别感兴趣的，就益生菌的微生物提供了对患者的健康益处的益生菌微生物。有效剂型需要保留微生物活力，直到给药为止。可以通过干燥来提高存储稳定性，并且由于其易于给药和良好的患者依从性，片剂是一种特别有吸引力的最终固体剂型。在这项研究中，研究了通过流体床喷雾剂干燥酿酒酵母的酿酒酵母，因为益生菌的糖果疗法是多种多样的。流化的床颗粒可以比一方面的冻干更快地干燥，另一方面比喷雾干燥更高，这是两种主要使用的微生物生命干燥的技术。酵母细胞悬浮液喷涂到普通片剂赋形剂的载体颗粒上，即磷酸二氨基二硫酸二酸酯（DCP），乳糖（LAC）和微晶纤维素（MCC）。测试了不同的保护剂，例如单，二糖和多糖，但也测试了脱脂奶粉和一只醛醇；从其他干燥技术中知道，它们本身或化学相似的分子可以稳定生物结构，例如细胞膜，从而提高脱水过程中的生存。随着海藻糖和脱脂奶粉的合并使用，生存率是使用保护添加剂的300倍。除了这些配方方面，还考虑了过程参数（例如入口温度和喷雾速率）的影响。颗粒产物的粒度分布，水分含量和酵母细胞的生存能力进行了表征。已经表明，微生物的热应力尤其重要，例如，可以通过降低入口温度或增加喷雾速率来减少。但是，诸如细胞浓度之类的制剂参数也影响了生存。结果用于指定在流体化床颗粒过程中微生物存活的影响因素，并得出它们的联系。颗粒，并评估了微生物的存活，并将其与达到的片剂拉伸强度联系起来。使用LAC实现了整个考虑过程链中微生物的最高生存率。