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定量环介导等温扩增检测引起水稻稻曲病的黑粉菌
摘要：由黑穗病菌（Ustilaginoidea virens）引起的水稻稻曲病是世界范围内最具破坏性的水稻病害之一，它导致水稻品质和产量的严重下降。作为一种空气传播的真菌病害，水稻稻曲病的早期诊断、监测其流行和病原体的分布对于控制感染尤为重要。在本研究中，开发了一种用于U. virens检测和定量的定量环介导等温扩增（q-LAMP）方法。与定量实时PCR（q-PCR）方法相比，该方法具有更高的灵敏度和效率。所使用的UV-2组物种特异性引物是根据U. virens ustiloxins生物合成基因（NCBI登录号：BR001221.1）的独特序列设计的。q-LAMP检测方法能够在60分钟内检测到6.4孢子/mL的浓度，最佳反应温度为63.4 ◦ C。此外，当纸带上只有 9 个孢子时，q-LAMP 方法甚至可以实现准确的定量检测。建立了 U. virens 检测和定量的标准曲线线性化方程 y = − 0.2866x + 13.829（x 为扩增时间，孢子数= 10 0.65y）。在田间检测应用中，该 q-LAMP 方法比传统观察方法更准确、更灵敏。总之，本研究建立了一种强大而简便的 U. virens 监测工具，为水稻稻曲病的预测预报和管理提供了宝贵的技术支持，也为精准施用杀菌剂提供了理论依据。
通过我们的新颖而有力的方法来理解激酶和磷酸酶功能，并确定最有效的dru
信息丰富的数据通过自动化识别和线性区域的选择来赋予发现，我们完全利用了完整的进度曲线启用：•从进度曲线的任何线性曲线中确定多个IC 50 s，从而深刻了解整个反应中酶和抑制剂活性的深刻理解。•TDI的全面表征和定量利用整个剂量响应中多个进度曲线的全局曲线。•化合物特异性滞后的识别和表征，这表明了激酶抑制的特定模式（MOI）。
评论文章指数级颠覆性技术和...
21 世纪见证了从生活方式到新兴技术的急剧变化。我们已进入一个新兴的范式转变（工业 4.0），科幻小说已成为科学事实，技术融合是主要驱动力。因此，确保任何技术进步都能惠及所有人是每个人的理想机会。在本研究中，我们探索了工业 4.0 的颠覆性技术，并根据它们在已发表文献中的出现次数对其进行了量化。这项研究旨在确定先前研究人员定义不明确的工业 4.0 关键技术，并列举工业 4.0 所需的技能。我们在多学科数据库中进行了全面的文献调查，涵盖了工程、生产和管理领域：Google Scholar、Science Direct、Scopus、Sage、Taylor & Francis 和 Emerald Insight。从电子调查中，量化了 35 项颠覆性技术，并确定了 13 项关键技术：物联网、大数据、3D 打印、云计算、自主机器人、虚拟和增强现实、网络物理系统、人工智能、智能传感器、模拟、纳米技术、无人机和生物技术。报告了工业 4.0 需要传授给人力资源的技术和个人技能。审查发现，需要调查发展中国家在适应工业 4.0 变化方面的能力和准备情况
使用新型熔体发夹探针设计
数字PCR（DPCR）是需要对目标分子绝对定量或检测罕见事件的研究和诊断应用的强大工具，但是可以在测定中进行区分的核酸靶标数量限制了其实用性。对于大多数DPCR系统，每个目标都会在光通道中检测到一个目标，并且目标总数受到平台上光通道的数量的限制。高阶多路复用有可能显着增加DPCR的实用性，尤其是在样本有限的情况下。多路复用的其他潜在收益包括较低的成本，更多的探针生成的其他信息以及较高的吞吐量。为了满足这种未满足的需求，我们开发了一种新颖的基于熔体的发夹探针设计，以提供多重多重数字PCR的强大选择。在16孔微流体数字PCR平台中，使用三个基于熔体的发夹探针的原型多重数字PCR（MDPCR）测定方法准确区分并量化了每个孔的12个核酸靶标。对于具有10,000个人类基因组当量的样品，空白极限的探针特异性范围为0.00％ - 0.13％，检测分析限制的范围为0.00％ - 0.20％。实验室间的可重复性非常好（r 2 = 0.997）。重要的是，这种新型基于熔体的发夹探针设计具有超出该原型测定的12个目标/孔的多路复用的潜力。具有出色性能特征的易于使用的MDPCR技术有可能彻底改变数字PCR在研究和诊断环境中的使用。
从二元 - 键入角度来看量子橡皮擦-IQSE
引入了波颗粒二元性的概念，de Broglie提出了1923年最令人困惑的量子物理学概念之一[1]。后来，Bohr [2]将此违反直觉特征推广为互补原理。根据互补原则，量子对象具有相同真实但相互排斥的物理特性[2]。为了说明，考虑到干涉仪的设置，量子系统中包含的所有信息均由系统的波和粒度范围捕获。但是，测量其中一种特性禁止观察到另一个特性[2]。可以通过检查受干涉仪的单个光子来理解此设置。在这样的学科中，光的粒子性质是由我们对光子路径的知识所捕获的[3，4]。相比之下，光的波性质取决于屏幕上干涉模式的可见性[3，4]。互补原则的概念自从引入以来一直是激烈辩论的主题[3，5]；然而，直到1979年，它才被数学量化，当时Wootters和Zurek定量制定了量子系统的波和粒子特征[6]。此量化后来表示为显式不等式p 2 + v 2⩽1[7]，其中p代表量子粒子的路径信息（先前的路径可预测性），V代表了干扰模式，可见性，解决了光的波动行为[8-12]。从那时起，对量子二元性的各个方面都有很大的兴趣[13-18]。考虑到年轻的双缝实验中的波颗粒二元性，Scully和Drühl意识到了一个深刻的新颖特征，可以通过删除删除哪个路径信息来恢复干扰模式[19]；
脑皮质中的量子倾向和自由意志
有意识的代理人在未来替代方案中执行真正选择的能力是道德责任的先决条件。遍及古典物理学的决定论禁止自由意志破坏道德的基础，并排除了个人偏见的有意义的量化。为了解决这种僵局，我们利用量子物理学的特征不确定性，并得出对脑皮质网络将表现出的自由量的定量度量。中枢神经系统与周围环境之间的相互作用被证明是对神经成分进行量子测量的，该测量结果实现了从所得量子概率分布中选择的单个测量结果。替代物理结局的量子倾向中的固有偏见提供了不同数量的自由意志，可以通过学习神经系统选择的实际作用方案来量化预期信息的增益。例如，神经元电尖峰引起了确定性的突触囊泡在感觉或体育体途径突触中的释放，没有任何自由会表现出来。然而，在皮质突触中，囊泡释放是不确定的，概率为每个尖峰0.35。这使脑皮质具有超过100万亿的突触，每秒的自由度将超过96吨。尽管可靠的感觉或躯体运动信息的确定性传播可确保动物对身体环境的强大适应性，但由脑皮层做出的决策引发的行为反应的不可预测性对于避免捕食者而言是进化的优势。因此，自由意志可能具有生存价值，可以通过自然选择进行优化。
Florian Dubost 博士
我是美国斯坦福大学生物医学数据科学的博士后研究员，设计用于视频和脑电图数据的深度学习模型。在攻读博士期间，我专注于优化和解释深度学习模型并将其应用于神经成像。我为血管性脑病变的自动量化做出了重大贡献，因此受邀演讲并与哈佛医学院、麻省理工学院和其他机构合作。我还指导了 17 名研究生，并成功带领团队在国际深度学习竞赛中名列前茅。
全身动态成像和动力学建模
免疫疗法，尤其是检查点抑制剂，例如抗 - 程序性细胞死亡蛋白1（抗 - PD-1）抗体，通过增强免疫系统的capabil-靶向和杀死癌细胞，通过增强了癌症来进行转移癌症治疗。但是，预测免疫疗法反应仍然具有挑战性。18 F-阿拉伯糖基鸟嘌呤（[[18 F] F-arag）是一种靶向活化T细胞的分子成像示踪剂，可以通过非侵袭性定量来促进肿瘤微环境中免疫细胞活性的无创量化疗法的反应评估。这项研究的目的是获得[18 F] F-ARAG的总体药代动力学的初步数据，作为免疫反应评估的潜在定量生物标志物。方法：该研究由90分钟的4个健康受试者和1名非小细胞肺癌患者进行90分钟的总体动态扫描，这些患者在抗-PD-1免疫疗法之前和之后进行了扫描。使用Akaike信息标准模型选择的隔室建模用于分析各种器官中的示踪剂动力学。此外，分析了原发性肺肿瘤和4个纵隔淋巴结的7个子区域。进行了实用的鉴别能力分析，以评估动力学参数估计的可靠性。计算了SUV平均值，组织与血液SUV比（SUVR）和Logan Plot Slope（K Logan）的相关性，并计算了总分布量（V T），以识别动力学建模的潜在替代物。结论：我们的发现强调了[18 f] f-arag动态成像作为量化结果：k logan和suvr与v t之间观察到很强的相关性，这表明它们可以用作V t的有前途的替代物，尤其是在血液量低的器官中。此外，实用的识别能力分析表明，动态[18 f] f-arag PET扫描可能会缩短为60分钟，同时为所有感兴趣的器官保持定量准确性。研究表明，尽管[18 F] F-ARAG SUV图像可以提供有关免疫细胞分布，动力学建模或图形分析方法的见解，以便在治疗后准确定量免疫反应。尽管SUV平均值显示治疗后肿瘤的不同子区域的变化，但SUVR，K Logan和V t在所有分析的肿瘤的分析子区域均具有较高的实用性认同。
EWN 战略计划 - 与自然相结合的工程
封面照片展示了位于路易斯安那州摩根城附近阿查法拉亚河上的马蹄湾岛的开发情况。该项目于 2002 年启动，是利用自然系统和过程与自然共生的绝佳范例。通过战略性地放置沉积物来创建岛屿和湿地，带来了众多工程和环境效益，这些效益从 2012 年开始被量化。效益包括减少疏浚需求和为多种物种提供栖息地（见第 22 页的马蹄湾岛创建照片）。
Lewy Bodies痴呆症中的神经炎症
Lewy Bodies（DLB）的抽象痴呆症是痴呆症的第二大最常见的神经退行性原因，仅次于阿尔茨海默氏病（AD）。现在已经确定，大脑肿瘤在AD的病因学和进展中具有关键作用，但这尚未在DLB中得到证实。我们旨在确定大量DLB病例的大脑皮层中的神经蛋白流量。三十个验尸后确认的DLB病例和29个匹配的对照被免疫标记（Brodmann区域21），并量化为：神经病理学 - αSyn，Aβ，P-TAU；小胶质表型 - IBA1，HLA-DR，CD68，FCƴR（CD64，CD32A，CD32B，CD16）; T淋巴细胞的存在 - CD3；和抗炎性标记 - IL4R，CHI3L1。状态海绵病是神经胶质变性的标志物，使用血久毒素和曙红染色进行了定量。，尽管DLB的神经病理增加了，但我们发现IBA1，HLA-DR，CD68，CD64，CD64，CD32B，IL4R或CHI3L1的蛋白质负荷中的组之间没有显着差异。与对照组相比，DLB中的CD32A负载显着降低，CD16负载更高。群体之间的状态海绵病没有差异。与对照组相比，DLB病例的明显更高，表现出T淋巴细胞的募集。总体而言，我们得出的结论是，小胶质细胞激活不是DLB的突出特征，并且这可能与在DLB中观察到的相对适度的神经胶质变性有关。我们的发现，基于探索DLB中神经素浮游的最大验尸队列，证明了蛋白质沉积，神经变性和小胶质细胞激活之间的分离。DLB中皮质结构的相对保存表明痴呆症可能更适合潜在疗法。