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用于农业优化和表型分析的自主空中和地面传感系统 X (DS303)
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在海德格尔现象学下的感知
海德格尔现象学通过提出动态的，上下文嵌入的对人类的看法和认知的理解来挑战传统的西方形而上学和认知科学的机械观点。本文批评了传统的认知主义观点，尤其是其模块化论文，并主张了植根于海德格尔式见解的根本自上而下的（RTD）处理模型。它探讨了如何通过海德格尔（Heidegger）准备好的概念来理解的感知，并嵌入了背景条件（Taylor，2006年）的人类生存（DA-SEIN）（DA-SEIN），涉及与世界的整体互动，而不是对感觉数据的被动接受。利用当代认知理论，例如4EA（体现 - 激活 - 扩展 - 伴随的感染性）认知，DST（动态系统理论）和PPT（预测性处理理论），本文提出了一种动态和交互式的感知方法，通过对人类的静态，文化和层面的构建，对人类的构成，并具有既定的经验。现象学。
通过表型方法发现强效 G ...
摘要：G-四链体 (G4) 序列可以折叠成更高级的 G4 结构，在人类基因组中含量丰富，并且在许多与人类癌症起始、进展和转移有关的基因的启动子区域中过度表达。它们是 G4 结合小分子的可能靶标，在启动子 G4 的情况下，会导致这些基因的转录下调。然而，目前只有极少数 G4 及其配体复合物的结构信息可用。这一限制，加上目前与大多数复杂人类癌症有关的含 G4 基因的信息有限，导致了以表型为主导的 G4 配体药物发现方法的发展。这种方法通过几代三取代和四取代萘二酰亚胺 (ND) 配体的发现得到说明，这些配体被发现在胰腺癌细胞系中表现出强大的生长抑制作用，并且在这种难以治疗的疾病的体内模型中活跃。经过多次探索，最终研发出了一种高效四取代 ND 衍生物 QN-302，目前正在进行 1 期临床试验评估。这里列出了 QN-302 下调表达的主要基因：所有基因均具有 G4 倾向，并且已发现在人类胰腺癌中上调。其中一些基因在其他人类癌症中也上调，支持了 QN-302 是一种泛 G4 药物的假设，该药物在胰腺癌之外具有潜在用途。
在基因组水平上捕获小麦表型
Babar Hussain 1,2，Bala A.Akpınar3，Michael Alaux 4，Ahmed M. Algharib 5，DeepMala Sehgal 6，Zulfiqar Ali 7，Gudbjorg I. Aradottir 8，Jacqueline Batley 9，Arnaud Bellec 10，Arnaud Bellec 10，Alison R. Alison R. cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestivical R. UX 15，Munevver Dogramaci 16，Gabriel Dorado 17，Susanne Dreisigacker 6，David Edwards 18，Khaoula El-Hassouni，Kell 2019 Melania Figueroa 22，SergioGálvez，23，Kulvinder S. Gillvinder 24，Kulvinder 24，Liubov govta 21，Albry gogran goger 28， Crespo-Herrera 6，Abrahim，Benjamin 29 31，Tamar Krugman 21，Yinghui Li 21，Shuyu Liu 29，Amer F. Mahmoud 32，Alexey Morgounov 33，Tugdem Muslu 34，Tugdem Muslu 34，Faiza Naseer 25 Nolds 6，Rajib Roychowdhury 21，Jackie Rudd 29，Taner Z. Sen 11，Sivakumar Sukumaran 6，Bahar Sogutmaz Ozdemir 38，Vijay Kumar Tiwari 39，Naimat Ullah 40
使用连续的葡萄糖监测和机器学习预测2型糖尿病代谢表型
2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期是由空腹葡萄糖或替代物（例如血红蛋白HBA1C）的水平来定义的。此分类未考虑葡萄糖失调的病理生理学的异质性，葡萄糖失调的鉴定可以为糖尿病治疗和预防和/或预测临床结果的有针对性方法提供信息。我们在早期葡萄糖失调的个体中进行了金色标准的代谢检测，并量化了四种已知有助于葡萄糖失调和T2D的独特代谢亚表格：肌肉胰岛素抵抗，β细胞功能障碍，β细胞功能障碍，抑制型尿布蛋白动作和尿布胰岛素的耐药性。我们揭示了实质性的异质性，其中34％的个体在肌肉和/或肝脏IR中表现出优势或共同占主导地位，而40％的人在β细胞和/或君型肠缺乏症中表现出优势或共同率。此外，通过经常采样的口服葡萄糖耐量测试（OGTT），我们开发了一种新型的机器学习框架，以使用来自葡萄糖时序的动态模式（“葡萄糖曲线的形状”）的特征来预测代谢亚表现型。葡萄糖时序的特征鉴定出胰岛素抵抗，β细胞缺乏症和肠降低素缺陷，AUROCS分别为95％，89％和88％。这些数字优于当前使用的估计。使用独立队列验证了肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症的预测。然后，我们测试了由居住OGTT期间连续葡萄糖监测仪（CGM）产生的葡萄糖曲线的能力，以预测胰岛素抵抗和β细胞缺乏症，分别产生88％和84％的AUROC。因此，我们证明了糖尿病前期的特征是代谢异质性，可以通过使用CGM在临床研究单元或居住环境中执行的标准化OGTT期间的葡萄糖曲线形状来定义。使用室内CGM来鉴定肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症构成了一种实用且可扩展的方法，通过该方法，通过该方法将早期葡萄糖失调的个体分层分层，并为靶向治疗提供了导致的治疗方法，以防止T2D。
与肌萎缩性侧向硬化逆转表型
将来自22名参与者的ALS反转参与者与PGB主要队列（n = 103）和目标ALS验证队列（n = 140）进行了比较。两个遗传基因座符合统计显着性的预定标准（两侧置换p≤0.01），并在绘制细节后仍然是合理的。第一个基因座的铅单核苷酸变体（SNV）为rs4242007（主要同类gwas OR = 12.0，95％CI 4.1至34.6），它在IGFBP7内含子中，并且在近乎完美的链接中与Snnv in in In iN in igfbpp7 spection in igfbp7中。两个SNV都与EQTL数据集中的额叶皮层IGFBP7表达降低有关。值得注意的是，3个反转，但没有一个典型的进步个体（n = 243），对于RS4242007而言。鉴于附近基因转录的相关影响，位于Grip1附近的第二个基因座的重要性是不确定的。
在苯噻嗪聚合物中解锁双重氧化，用于对称全有机阴离子电池
摘要：有机氧化还原活性聚合物是替代储能设备的电极材料，因为它们的可持续性可能更高，其结构和电荷存储机制的可变性。氧化还原活性部分的结构设计可以显着调整所得材料的电化学性能。我们通过合成基于势噻嗪（PT）的聚合物来展示这种策略，其中通常将通常无法访问的第二个氧化（朝向dication）解锁，以用于传统的碳酸盐电解质，由PT核的供体取消构造。所得的交联聚合物聚（N-速率3,7-二甲氧基苯噻嗪）（X-PSDMPT）在LI半细胞中的两个氧化过程中均表现出色，这使得能够使用第一个氧化阳离子的氧化剂和第二个氧化剂来制造对称的全有机阴离椅电池的对称性全有机阴离椅电池，并在第二个氧化剂上进行了反应。所产生的全细胞以1 C的充电速率传递了Q规格= 60.3 mAh G正-1的特定能力，以超高率（100 C）以及出色的循环稳定性，容量保留为40％。关键字：氧化还原聚合物，全有机电池，对称全细胞，P型氧化还原活性组，势噻嗪■简介
Phenom 台式 SEM 的 EDS
Thermo Scientific Phenom Desktop SEM 重新定义了速度、易用性和性能。直观的用户界面使所有级别的用户都可以轻松获得 SEM 图像。所有 Phenom Desktop SEM 都支持能量色散 X 射线光谱 (EDS)，通过全面的元素分析补充 SEM 成像。强大的峰值识别、可靠的量化、量身定制的应用程序包和紧密的硬件集成支持只需单击几下即可实现的完整分析工作流程。
基于图像的植物表型的深度学习
1。植物现象学和计算机视觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。772 2。有什么区别？机器学习和深度学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。774 2.1。机器学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>774 2.2。 div>深度学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>774 3。 div>是什么深入学习？ div>深度学习的工作方式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。776 3.1。神经网络结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。776 3.2。神经网络的类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。778 3.3。转移学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。779 4。训练神经网络时的最佳实践。。。。。。。。。。779 5。它可以工作吗？成功评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。781 6。可解释的机器学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。782 7。植物现象学群落，数据集和注释工具。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。783 8。深度学习在植物现象学中的应用。。。。。。。。。785 8.1。植物现象学中的深度学习和分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。785 8.2。植物现象学中的深度学习和检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。785 8.3。深入学习和定量特征的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。786 8.4。植物现象学中的深度学习和决策。。。。。。。。。。。。。。。。。。787 9。接下来会发生什么？深度学习模型的下一个视野。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>787 10。 div>挑战和开放问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>789 div>