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基质金属蛋白酶抑制剂多西环素对人痕迹恐惧记忆的影响
Jelena M Wehrli +1-2，Yanfang Xia +1，Benjamin Offenhammer 1，Birgit Kleim 1-2，DanielMüller3，Dominik 5 R Bach 1,4-5* 6 1 1,4-5* 6 1精神病学系，心理治疗和心理学大学，精神病学院，精神病学院7 Zurich，Zurich，Zurich，Zurich，8032222222。 Psychotherapy, Department of Psychology, University of Zurich, 9 8050 Zurich, Switzerland 10 3 Department of Clinical Chemistry, University Hospital Zurich, University of Zurich, 8091 Zurich, 11 Switzerland 12 4 Wellcome Centre for Human Neuroimaging & Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry 13 and Ageing Research, University College London, WC1B 5EH London, United Kingdom 14 5 Hertz Chair for Artificial Intelligence和神经科学，跨学科研究领域“生命与15卫生”，波恩大学，53121德国波恩16 +均等贡献17 *通讯作者：Dominik r Bach（d.bach@uni@@uni-bonn.de）18 19 19
同时对LC/HRM的痕量化合物的定性和半定量分析，CAD
LC/HR（高分辨率）MS和MS/MS可有效地分析未知组件的结构分析。CAD（电晕气溶胶检测器）具有非化学结构依赖性敏感性，对未知组件的半定量分析有效。结合了我们的色谱分离技术，同时定性和半定量分析变得可能成为可能。
通过利用计算机视觉进行用户动作仿真来改善跟踪综合
法医分析是由需要可靠，最先进的工具和持续培训的熟练法医从业人员进行的。为了提供教育和学术界，依靠现实的培训数据集。这些数据集对于教授研究人员，验证法医工具，推进算法和进行研究至关重要。同时，法医社区面临现实数据集的缺点，这主要是由于道德和法律原因。为了克服这一挑战，先前的工作引入了几个框架，目的是创建真实证据的无问题。这些框架通过用模拟用户行为痕迹填充磁盘图像来生成合成数据集。但是，一般同意，现有框架在生成的数据集的质量方面存在一些缺点，尤其是由于将不切实际的痕迹纳入了基于GUI的环境中。回顾了共同框架的实现细节，我们发现当前的解决方案错过了逼真的痕量合成，从而降低了合成数据集的质量和实用性。通过利用计算机视觉，本文介绍了一种新颖的方法，旨在提高合成数据集的质量。我们提出了一个架构，并利用用于创建人体接口设备（HID）输入的操纵程序提供了开源实现，该输入由计算机视觉算法控制以模仿类似人类的用户行动。通过这种方式，我们提供了外部GUI自动化能力，可以比现有解决方案更现实的痕量综合，并将适用性开放到广泛的基于GUI的操作系统。与以前的研究结果相反，我们的方法独立于在虚拟机中运行的软件，通过省略自动化工件进一步优化了生成的数据集的质量。我们的实验表明，使用外部GUI自动化进行用户动作仿真会导致更大的量和更广泛的痕迹分布。因此，我们的方法可能会在此字段中重新确定数据集的质量。©2023作者。由Elsevier Ltd代表DFRWS发布，这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
alphafold加速了针对痕量胺相关受体1
人工智能正在革新蛋白质结构预测，为药物设计提供了前所未有的机会。为了评估对配体发现的潜在影响，我们使用Alphafold机器学习方法和传统同源性建模产生的蛋白质结构比较了虚拟筛选。将超过1600万种化合物停靠到痕量胺相关受体1（TAAR1）的模型，这是一种未知结构的G蛋白 - 偶联受体，也是治疗神经精神疾病的靶标。分别来自Alphafold和同源模型筛选的30和32个高度排名化合物。中有25个是TAAR1激动剂，其功能范围为12至0.03μM。AlphaFold屏幕的产生的命中率（60％）比同源性模型高两倍以上，并且发现了最有效的前身。具有有希望的选择性曲线和类似药物的特性的TAAR1激动剂在野生型中显示出生理和抗精神病药样作用，但在TAAR1敲除小鼠中却没有。这些结果表明，αFOLD结构可以加速药物发现。
从噪声中创建：使用扩散模型进行侧通道攻击
摘要。在侧通道分析（SCA）中，攻击的成功在很大程度上取决于数据集大小以及每个类中的实例数。合成痕迹的产生可以帮助改善诸如分析攻击之类的问题。但是，从实际痕迹中手动创建合成迹线很难。因此，迫切需要自动化这一过程的人造痕迹。最近，在创建逼真的图像中击败了另一个称为生成对抗网络（GAN）的生成模型后，扩散模型获得了很多认识。我们探讨了SCA领域中扩散模型的用法。我们为已知的掩码设置和未知掩模设置提供了框架，其中可以应用扩散模型。在已知的面具设置下，我们表明在拟议的框架下生成的痕迹保留了原始泄漏。接下来，我们证明了在未知掩码设置中创建的分析数据可以减少所需的攻击痕迹以进行分析攻击。这表明，从训练有素的扩散模型中创建的艺术品创建的分析数据包含要利用的有用泄漏。
如何跟踪潜在的生成模型生成的图像，而没有人工水印？
潜在的生成模型（例如，稳定的扩散）变得越来越流行，但是关于这些模型产生的图像的潜在滥用，出现了概念。因此，有必要通过推断特定的潜在生成模型来分析特定图像来分析图像的起源。大多数现有的方法（例如，图像水印和模型指纹打印）在训练或发电过程中需要额外的步骤。这些要求限制了它们在生成的图像上的使用情况，而无需此类操作，额外的操作可能会损害生成的图像的质量。在这项工作中，我们询问是否有可能有效，有效地追踪具有上述要求的特定潜在生成模型所产生的图像。为了研究此问题，我们设计了一种基于潜在反转的方法，称为L atent t Racer，以通过检查检查的图像是否可以使用倒置的潜在输入来构造了检查的图像，以追踪检查模型的固定图像。我们利用基于级别的潜在反转，并确定基于编码的初始化对我们方法的成功至关重要。我们对最先进的潜在生成模型（例如稳定的扩散）进行的实验表明，我们的方法可以以很高的精度和效率来区分被检查模型和其他IMEGES生成的图像。我们的发现表明，当今的潜在生成生成的图像自然是由源模型中使用的解码器自然水印的有趣可能性。代码：https：// github。com/zhentingwang/litenttracer。
微量大气气体的参考波长...
远程监测痕量大气气体（标签）的浓度（包括许多有害混合物）仍然是一个紧迫的问题。IR区域，尤其是2.5-14 µm范围，对于大气发声非常有前途，因为该范围包括几乎所有大气气体的强吸收线。此外，IR范围包括六个透明窗口。为了覆盖近红外和中期范围，通常使用非线性晶体的光学参数振荡器（OPO）的辐射[1-3]。在这项工作中，我们考虑了一个激光系统（在Solar Laser System Company设计），该系统是设计差异吸收激光龙的一部分；它提供了3–4 µM光谱范围内的纳秒辐射脉冲的可调节产生。根据激光的规格，估计了在此光谱范围内HCl和HBR沿对流层路径的可能性。提出了搜索信息波长的结果以及在上述气体的差分吸收声音中计算激光雷达回声信号的结果。
具有有序的热点构造的痕量分析物的有效浓度，用于稳健而敏感的SERS平台
抽象的表面增强拉曼散射（SERS）平台可实现痕量分析物检测，具有重要的应用前景。通过构建/修改SERS底物的表面，可以将高稀释溶液中的分析物集中到局部活性区域中以进行高度敏感的检测。但是，由于制造过程的难度，平衡热点结构和同时平衡分析物的集中能力仍然具有挑战性。因此，制备密集有序的热点和有效浓度能力的SERS底物对于高度敏感的检测具有重要意义。在此，我们提出了AG和氟烷基修饰的分层装甲底物（AG/F-HA），该甲酸盐（AG/F-HA）具有双层堆叠设计，以将分析物浓度与热点结构相结合。微臂结构是通过飞秒激光处理来制造的，以充当超疏水和低粘合剂表面，以浓缩分析物，而阳极氧化铝（AAO）模板会形成纳米虫阵列，可作为密集和有序的热点。在热点和分析物浓度的协同作用下，Ag/f-Ha的检测极限降至10-7 m阿霉素（DOX）分子，RSD为7.69％。此外，AG/F-HA表现出极好的鲁棒性，可抵抗外部干扰，例如液体飞溅或磨损。基于我们的策略，通过对缺陷的微酮阵列进行构图，进一步探索了具有方向分析物浓度的SERS基板。这项工作为在各种情况下的现实实施打开了一种方法。
AN000243 - 使用 ICP-OES 对 LiPF6 电解质溶液中的痕量元素杂质进行稳定且灵敏的测量
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2022 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。MiraMist 是 Burgener 的商标。SPEX CertiPrep 是 SPEX CertiPrep Group LLC 的商标。所有其他商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。此信息作为 Thermo Fisher Scientific 产品功能的示例提供。它不旨在鼓励以任何可能侵犯他人知识产权的方式使用这些产品。规格、条款和定价可能会发生变化。并非所有产品在所有国家/地区都有售。请咨询您当地的销售代表了解详情。AN000243-EN 0422C
产前痕量元素混合物与幼儿的行为习得任务的学习缺陷有关
抽象的孩子在整个发展过程中都暴露于许多痕量元素。鉴于他们的ubiquity和对儿童的神经发展产生影响的潜力，这些暴露是公共卫生的关注点。这项研究试图确定使用前瞻性队列中操作测试的学习行为中与痕量混合物相关的定义。我们包括322名在墨西哥城招募的6-7岁的参与者，其中包含有关产前微量元素测量值（第三个孕乳铅和锰水平和锰水平，以及＆尿液镉和砷水平），人口统计学协变量，以及逐步的重复获得（IRA），一项可观的学习任务。加权分位数总和（WQS）回归模型用于估计所有四个痕量元素和IRA性能的混合物的联合关联。表现受到不同元素