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野生和驯化大麦泛基因组的结构变异
Murukarthck Jayakodi 1,31,34 , Qiongxian Luke 2,3,34 , M. Timothy Rabanus-Wallace 1,34 , Micha Bayer 4 , Thomas Lux 5 , Benjamin Jaegle 6 , Wubishet Bekele 9,32 , Brett Chavang 10 , Boyke jørgensen 2 , Jia-wu Febig 1 , Anne Fiebig 1 , Hedrun Gundlach 5 , Georg Ha Berer 5 , Mats Hansson 13 , Axel HimMelbach 1 , iris Hoffe 1 , Robert 1 , Haifei Hu 12,14 , Sachiko Isobe 15 , Sandic M. Kale 2,33 6 , Manuela KNAAFT 1 , Simon G. Krattinger 17 , Jochen Kumlehn 1 , Chengdao Li 12,18,19 , Marone 1 , Andreas Maurer 20 , Klaus F. X. Mayer 1 , 22 , Emiko Murozuka 20 , Pierre A. Pierre A. 24 ro sato 15,27 , danta schüler 1 , Thomas Schmutzer , Uwe Scholz 1 , Miriam Schreiber 4 n 2 , Josquin F. TIBBTS 16 , Martin Toft Simmelsgard Nielsen 2 , Cynthia Voss 2 , Penghao Wang 12 , Robbie Waught 12 n 2 , Runxuan Zhang 4 , Xiao-Qi Zhang 12 , Thomas Wicker 6 ✉ , Christophy Dockter 2 ✉ , Martin Mascher 1,30 ✉ & Nils Stein 1,20 ✉
牲畜基因组的结构变异及其与表型特征的关联：综述
基因组结构变异（SV）是指基因组尺度上个体间基因序列的差异，其在基因组中分布广泛，主要表现为插入、缺失、重复、倒位和易位等。SV具有片段长、覆盖范围大的特点，对家畜遗传特性和生产性能有显著影响，在研究品种多样性、生物进化、疾病相关性等过程中发挥着重要作用。对SV的研究有助于加深对染色体功能和遗传特性的认识，对理解遗传性疾病的发生机制具有重要意义。本文对牛、水牛、马、绵羊和山羊基因组中SV的概念、分类、主要形成机制、检测方法及研究进展进行综述，旨在通过基因组研究揭示表型性状差异的遗传基础和适应性遗传机制，为更好地认识和利用草食家畜遗传资源提供理论基础。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
分析游戏化技术对增强学习者参与，动机和知识保留的影响：结构方程建模
摘要：这项研究研究了游戏化技术的影响，包括Kahoot！，Classcraft和Badgeville，对在线学习环境中学习有效性和享受的学习者动机，参与度以及对学习者的看法。采用定量研究方法，该研究利用结构方程建模（SEM）来分析游戏化元素与学习者结果之间的关系，并由自决理论（SDT）构建。从对跨Varis领域的169名学术界进行的调查收集的数据表明，游戏化技术（例如排行榜，徽章，点系统和挑战）可以显着增强学习者的参与度，平均观察到25％的人。奖励，激励措施和竞争性挑战都提高了内在动机和外在动机，从而提高了30％的学习者表现。尽管对游戏化对学习有效性的影响有轻微的负面看法，但感知到的享受增长了20％，这突显了其整体积极影响。知识保留显着影响学习者的参与，感知的学习效率和享受，其相关系数在保留率和参与度之间为0.65。这些发现强调了平衡竞争要素以优化动力，有效性和享受的重要性，同时保持支持性学习环境。该研究为设计游戏化的电子学习环境提供了可行的建议，这些环境有效地整合了游戏化元素以增强参与，动机和知识的保留，为旨在创造参与有效的在线学习经验的教育工作者提供了基于证据的指导。
揭秘多功能碳纤维结构电池
结构电池是指既能储存电能又能承受机械载荷的多功能设备。在这种情况下，碳纤维成为一种引人注目的材料选择，它既能储存能量，又能为电池提供刚度和强度，兼具双重用途。先前的研究已经证明了结构电池电解液中金属锂的功能性正极的概念验证。这里展示了一种全碳纤维基结构电池，利用原始碳纤维作为负极，磷酸铁锂 (LFP) 涂层碳纤维作为正极，并使用薄纤维素隔膜。所有组件都嵌入结构电池电解液中并固化以提供电池的刚度。使用薄隔膜可以提高结构电池的能量密度。结构电池复合材料的能量密度为 30 Wh kg − 1，循环稳定性高达 1000 次循环，库仑效率约为 100%。值得注意的是，在与纤维方向平行测试时，全纤维结构电池的弹性模量超过 76 GPa - 这是迄今为止文献中报道的最高值。结构电池在替代电动汽车结构部件的同时减少传统电池数量方面具有直接意义。因此，为未来的电动汽车节省了重量。
结构工程基于机器学习的建模：全面的调查和应用概述
摘要：建模和仿真已被广泛用于解决结构工程中的广泛问题。但是，许多模拟需要大量的计算资源，随着模型的空间和时间尺度的增加，计算时间呈指数增加。这尤其重要，因为对更高的忠诚模型和类似的需求增加。最近，人工智能技术的快速发展，加上计算资源和数据的广泛可用性，驱动了机器学习技术的广泛采用，以提高模拟的计算准确性和精度，从而增强了其实用性和潜力。在本文中，我们介绍了在此上下文中使用的方法和技术的全面调查，以解决计算要求的问题，例如结构系统识别，结构设计和预测应用。专门的深神经网络算法，例如增强的概率神经网络，已成为许多文章的主题。然而，其他机器学习算法，包括神经动态分类和动态集合学习，在结构工程的特定应用中显示出很大的潜力。我们旨在提供全面的概述，并就这些强大的技术提供观点，这些技术有可能成为传统建模方法的替代方案。本文我们的目标是对结构工程中基于机器的基于机器学习的建模以及其在以下领域的应用提供最新的综述：（i）计算力学，（ii）结构健康监测，（iii）结构设计和制造，（IV）（IV）应力分析，（iv）压力分析，（v）失败分析，（VI）材料模型和设计和设计和（VII）。
丹麦 2024 年财政和结构政策计划
欧盟成员国已就欧盟共同财政规则改革达成一致，该改革将于 2024 年 4 月 30 日生效。这些规则旨在确保财政政策促进各个国家和整个欧盟的稳健经济发展，以促进增长和就业。这包括降低公共利率和防止债务危机。此外，改革还旨在促进整个商业周期的适当财政政策，使自动稳定器充分发挥作用，使高负债率走上可信的下降路径，并在财政整顿需求、改革和公共投资需求之间建立更好的协调，例如在绿色转型、数字化或基础设施方面。
跨膜信号传导和抗抑郁药诱导的受体酪氨酸激酶TRKB
神经营养受体参与了脑发育和神经塑性的调节，因此可以作为抗癌和中风恢复药物，抗抑郁药等的靶标。需要阐明各种状态下TRK蛋白结构域在各种状态下的结构，以允许合理的药物设计。然而，关于trk受体的跨膜和叶膜结构域的构象知之甚少。在本研究中，我们采用NMR光谱来解决脂质环境中TRKB二聚体跨膜结构域的结构。我们使用诱变并确认该结构对应于受体的活性状态。随后研究TRKB与抗抑郁药氟西汀的相互作用和抗精神病药物氯丙嗪提供了一种明确的自谐模型，描述了氟西汀通过与其跨膜结构结合而激活受体的机制。
结构整合表面关节的评估（...
本研究探索了新开发的结构集成表面铰接 (SISA) 系统在各种结构工程应用（如建筑外墙和太阳能电池板）中的效率。SISA 是一个模块化系统，由动态可调的三维表面面板组成，由内部线框空间结构支撑。铰接技术因面板的具体功能而异，其配置旨在通过外表面面板和内部框架之间的复合作用来优化结构性能。结合多面体和蜂窝状配置（包括四面体和凸多边形形式），对塑料、智能玻璃和金属板等材料进行了评估。该研究强调通过将现代框架系统与表面铰接相结合来提高大规模结构效率。它还探讨了建筑设计的演变，并介绍了使用基于 SISA 的结构的案例研究，以强调结构完整性的潜在改进。通过解决材料特性和设计技术，该研究旨在展示 SISA 系统如何为建筑工程带来重大进步。