通过在体内大规模地同时进行超突变和选择,微生物宿主中的酶和其他蛋白质的连续定向进化能够超越经典定向进化,并且只需极少的手动输入。如果目标酶的活性可以与宿主细胞的生长相结合,那么只需选择生长就可以提高活性。与所有定向进化一样,连续版本不需要事先了解目标的机制。因此,连续定向进化是修改植物或非植物酶以用于植物代谢研究和工程的有效方法。在这里,我们首先描述用于连续定向进化的酵母(酿酒酵母)OrthoRep 系统的基本特征,并将其与其他系统简要比较。然后,我们将逐步介绍使用 OrthoRep 进化主要代谢酶的三种方式,并以 THI4 噻唑合酶为例并说明获得的突变结果。最后,我们概述了 OrthoRep 的应用,这些应用满足了日益增长的需求:(i)改变植物酶的特性以便返回植物;(ii)改造(“植物化”)原核生物(尤其是外来原核生物)的酶,使其在温和的类植物条件下发挥良好作用。
现实世界数据可以是多模态分布的,例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如,我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中,我们提出了一种新颖的时间序列生成器,称为有向链 GAN(DC-GAN),它将时间序列数据集(称为有向链的邻域过程或输入)插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列,并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试,包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型,以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知,DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品,并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
现实世界数据可以是多模态分布的,例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如,我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中,我们提出了一种新颖的时间序列生成器,称为有向链 GAN(DC-GAN),它将时间序列数据集(称为有向链的邻域过程或输入)插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列,并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试,包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型,以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知,DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品,并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
生物中新功能的发展是人群中连续基因组突变和选择的结果。这个过程很慢,进化速率从根本上受到临界突变率(1)的限制。divienced的进化通常通过体外产生遗传多样性来避开体内突变率的限制(2),但这并不能使生物体内基因的持续演变。细胞的突变率可以瞬时增加,但是高水平的未靶向突变会导致基因组上的灾难性突变负荷,并且是不可持续的。插入病毒基因组中的基因可以通过迭代感染新的诱变细胞来突变(3-6)。这种方法避免了增加细胞基因突变速率的挑战,并且可以扩展以选择某些表型(7)。然而,该策略仅限于不断发展的基因,这些基因足够小,可以包装到病毒中,并选择可以与感染性偶联的表型。此外,在复制应激条件下的细胞中进行选择,这可能会进一步限制可以探索的细胞表型。将突变直接引导到细胞内特定的,有针对性的DNA序列而没有实质上增加基因组突变率的策略提供了驱动靶序列加速,可持续,连续,连续的细胞演化的可能性(8-17)。通过将靶基因重组到酵母中现有的线性质粒系统开创性的工作利用了现有的天然线性质粒,该质粒在酵母菌溶胶中起作用,并由专用的,蛋白质的DNA聚合酶复制,该聚合酶不将酵母基因组复制为天然正交复制系统(12,13)。
神经发育障碍是早产幸存者的重要并发症。为了改善预后,需要可靠的生物标志物来早期检测脑损伤和进攻评估。秘密神经素是成年人和患有围产期窒息的完整新生儿的脑损伤的早期生物标志物。目前缺乏关于早产儿的数据。这项试验研究的目的是确定在新生儿时期早产儿的秘密促肾上腺素蛋白浓度,并评估秘密塞里蛋白作为早产脑损伤的生物标志物的潜力。我们包括38名非常早产的婴儿(VPI),该研究中的妊娠32周。在48小时零3周的生命中,在从脐带获得的血清中测量了秘密神经素浓度。结局措施包括重复的脑超声检查,学期等级年龄的磁共振成像,一般运动评估和神经发育评估,在2岁时,婴儿的贝利(Bayley)尺度为2岁的婴儿和托德勒(Toddler)发展,第三版(Bayley-iiii)。与期限出生的参考人群相比,VPI在脐带血和血液中在48小时生命时收集的血液中具有较低的秘密神经蛋白血清浓度。在生命的3周下测量时,浓度与出生时的胎龄相关。soctionalin蛋白浓度在VPI之间没有差异,但是在脐带血液中进行测量,并且在生命的3周时与Bayley-III III运动和认知量表得分相关,并预测。VPI中的泌尿神经素水平与术语出生的新生儿不同。秘密神经素似乎不适合作为早产脑损伤的诊断生物标志物,但具有一些预后的潜力,值得作为早产脑损伤的血液生物标志物进行进一步研究。
数字孪生范式旨在融合从传感器数据、物理模型和正在使用的机械部件的操作数据中获得的信息,以便就部件的健康管理和操作做出明智的决策。在本文中,我们讨论了一种基于数字孪生的机械系统操作规划方法,以实现:a)具有成本效益的维护计划,以及b)系统的弹性运行。由于机械系统的属性及其运行参数、负载和环境本质上是随机的,我们的方法包括概率损伤诊断、概率损伤预测和不确定性下的系统优化。作为一个说明性示例,我们考虑金属部件中的疲劳裂纹扩展问题。我们讨论了一种基于超声导波的概率裂纹诊断框架,该框架可以处理诊断过程中的随机和认知不确定性。我们建立了一个高保真有限元模型来模拟压电效应和超声导波传播。我们使用对物理孪生进行诊断实验获得的测试数据来校准诊断模型中的误差。我们使用修正后的诊断模型对裂纹扩展进行贝叶斯诊断,考虑到被测量噪声破坏的数据,并融合来自多个传感器的信息。我们建立了一个基于有限元的高保真单轴裂纹扩展模型
运动蛋白(MP)是真核细胞中cy骨骼的组成部分[1-3]。它们参与了亚细胞过程中的广泛功能,例如货物的细胞内转运,细胞骨架动力学,应力产生和细胞运动。他们水解ATP以经过附着的结局,并沿着附着状态的共轭纤维进行分解运动[4-8]。例如,MPS的动力蛋白和动力蛋白沿微管移动,而MPS的肌球蛋白家族可以沿纤维肌动蛋白移动。他们的运动取决于载荷[9,10],并且他们可以达到的最大ve-受到可用的ATP浓度[11]。ATP水解对化学物质的局部耗散驱动MPS脱离平衡。他们的运动方向取决于可以行走的局部前后不对称性。在最小的尺度上生成非平衡驱动,MP构成了一类活动物质[12-14],其中时间反转对称性和平衡闪烁 - 耗散关系被损坏。在活细胞中,MP共同运输包括细胞器在内的各种货物[15-19]。从几个到数百个国会议员可以参与这种运输[20-25]。多个MP驱动的货物动力学的理论研究使用相等的负载共享近似值或有限数量的MPS的详细数值模拟[26-33]。弹性耦合MPS显示应变诱导的解开和停滞[37 - 39]。除了进行细胞内反式 -MPS之间的耦合可能是由直接的机械连接产生的,如肌球蛋白纤维[34],分子拥挤效应[35,36]或与货物的结合,尚未完全了解其可能的影响。用于弱构层,有效的解开速率和平均货物载体恢复到单运动行为的非相互作用限制。
心力衰竭(HF)的射血分数降低(HFREF)是药物诱导的QT间隔延长的危险因素。未知是否保留的射血分数(HFPEF)是否也与风险增加有关。div> divetilide和sotalol是有效的QT间隔剂,经常用于HFPEF患者,其中房颤是合并症的。我们检验了以下假设:HFPEF患者中QT间隔延长的风险与多氟替二和索洛尔相关的风险增加。我们进行了一项回顾性队列研究,该研究是使用印第安纳州净工作的电子健康记录进行的(2010年1月31日 - 3月3日,2021年)。在删除了HFPEF和HFREF过度诊断的患者之后,无诊断代码以及QT间隔记录的缺乏后,我们确定了在三组中服用多氟替迪或索他洛的患者:HFREF(n = 138),HFPEF(n = 109)和无HF(n = 729)。QT延长定义为在多菲替赛/索洛尔治疗期间的心率或QT(QTC)> 500 ms。未调整的优势比(OR)用于QT延长。调整后的OR由具有Logit链接的广义估计方程(GEE)确定,以解释具有住院和协变量不同时间的单个群集。QTC延长与dofe-tilide或sotalol相关的53.2%,71.7%和30.0%的HFPEF,HFREF患者和没有HF的患者分别发生。与没有HF的患者相比,HFPEF和HFREF患者在接受多非替二或Sotalol的住院患者中的QT延长几率增加。在调整年龄,性别,种族,血清钾和镁浓度,肾功能,伴随药物治疗和合并症之后,HFPEF患者的QTC延长的调整后几率明显更高[OR = 1.98(95%CI 1.17-3.33),以及与[95%CI 1.17-3.33)和那些ins in of [或= 5. 5.或= 5.或= 5. 5.或(3.15–8.67)],与没有HF证据的人相比。
按命令,请求或根据外国副本的命令或控制,或者是由外国对手全部或大部分的活动直接或间接监督,受到指控,控制,融资,融资,融资,融资或统治的人;任何人都在任何人,是由外国对手控制的民族国家的公民或居民;根据由外国人控制的民族国家法律组织的任何公司,合伙企业,协会或其他官方机构;以及由外国对手拥有或控制的任何公司,合作伙伴,协会或其他组织,无论组织或从事业务何处。秘书是指商务秘书或秘书的指定人。敏感的个人数据是指:(1)可个人识别的信息,包括:(i)可用于分析或确定个人的财务困境或艰辛的财务数据; (ii)根据《美国法典》第15卷所定义的消费者收益中的一组数据。1681a,除非从消费者报告机构获得此类数据,以便在15 U.S.C中确定的一个或多个目的。1681b(a); (iii)健康保险,长期护理,专业责任保险,抵押保险或人寿保险的申请中的一组数据; (iv)与个人的身体,心理或心理健康状况有关的数据; (v)如果此类产品或服务的主要目的是促进第三方用户通信,则非公开电子通信(包括电子邮件,消息传递或聊天通信),包括美国业务产品或服务的用户之间或服务。 (vi)使用定位系统,手机塔或WiFi访问点收集的地理位置数据,例如通过Mobile应用程序,车辆GPS,其他板上映射工具或可穿戴的电动设备; (vii)生物识别注册数据包括面部,语音,视网膜/虹膜和棕榈/指纹模板; (viii)存储和处理用于生成联邦,州,部落的数据,