XiaoMi-AI文件搜索系统
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ATP ATP腺苷-5'-三磷酸凸轮钙调蛋白CARQ CAQ+激活的Rho蛋白，带有嵌入的IQP Ceru ceru cerulean，相当于CFP CFP CFP CyAn荧光蛋白 Dulbecco's modified eagle medium FBS Fetal Bovine Serum FKBP12 12-kDa FK506 and rapamycin-binding protein FRB FKBP-rapamycin binding domain FRET Fluorescence resonance energy transfer GST Glutathione S-transferase His Polyhistidine-tag IRES Internal ribosomal entry site LB Luria Broth LOV Light-oxygen-voltage域，lov2域Lovs1K Lov2结构域与刺激1 c末端碎片MCS多个克隆位点MLCKP肌球蛋白轻链激酶激酶肽MRFP单体红色荧光蛋白相当于RFP，相当于RFP NES核出口NLS NLS NLS信号NLS信号NLS核定位PBS PBS PBS磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐酶磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐磷酸盐反应pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu pdbu PKC Protein kinase C pLyn Palmitoylation sequence of Lyn kinase RFP Red fluorescent protein, equivalent to mRFP SDS-PAGE Sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis SH3 SRC Homology 3 Domain TEV Tobacco etch virus TEVp Tobacco etch virus protease TS Temperature-sensitive tsTEVp Temperature-sensitive tobacco蚀刻病毒蛋白酶tvmvp烟草静脉斑点病毒蛋白酶蛋白酶ven venus，相当于YFP YFP YFP黄色荧光蛋白，相当于Ven
使用TEV
ADS/CFT对应[4，5]是一种二元性，将D-二维的非杀伤性共形场理论（CFT）与（d + 1） - 二维渐近抗DE保姆（ADS）量子重力相关联。这种二元性提供了对量子重力的非扰动定义，这促使问题是如何将CFT中的自由度映射到一个更高维度的人。具体而言，我们试图了解该映射是否足够局部，可以将“恰好dual”的一个子集与边界子区域A的降低密度矩阵ρA相关联。这个问题，首先在[6-8]中提出的问题称为“子区域二元性”。作为“二元性”，这个问题的答案将提供包含与边界降低密度矩阵完全相同的信息中的东西。这个问题的主要进步来自对纠缠熵的研究，尤其是“量子极端表面”（QES）公式（2.3）及其与一系列作品[9-16]与量子误差校正的联系[9-16]，我们将在2.2中进行审查。发现的结果是，边界子区域的批量中有一个“纠缠楔”（ew）。使用边界降低密度矩阵ρA，我们可以从A中重建EW（a）中的所有内容，但没有任何补充。因此，此“纠缠楔重建”（EWR）为“子区域二重性”问题提供了答案。此外，假设EWR在[2，3]中证明，在ADS/CFT中几何状态的背景下，量子重力没有全局对称性。但是，这并不是故事的结尾。在[17，18]中，证明QES公式即使在大n或1 /g n扩展中的领先顺序也需要校正。因此，我们不能使用[13 - 16]中提出的程序来重建EW（a）中的所有内容，这质疑“双重性”的有效性。实际上，在[17，18]中提出的是，重建边界的散装子区域的问题与纠缠熵无直接相关，但实际上是“一次性状态合并”的问题。使用“一次性状态合并”中的想法，有人提议有一个楔形r（a）通常小于EW（a），我们可以重建所有操作员，而另一个较大的楔形G（a）除了我们无法重建任何操作员。另一方面，它在[1，19，20]中得到了证明
在S = 13 Tev
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用质子 - 普罗顿碰撞数据在2016年至2018年在LHC上记录的CMS检测器记录的proton-proton碰撞数据。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的灵敏度。结果与标准模型的期望一致。组合比单个搜索提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
用CRISPR-CAS12和CRISPR-Cas13
摘要：植物中的病毒感染威胁粮食安全。因此，需要简单有效的病毒检测方法，以采用可以防止病毒扩散的早期措施。然而，基于聚合酶链反应（PCR）扩增病毒基因组的当前方法需要实验室条件。在这里，我们利用了CRISPR-CAS12A和CRISPR-CAS13A/D系统来检测三种RNA病毒，即烟草的烟叶病毒，烟草蚀刻病毒和马铃薯病毒X，在Nicotiana Benthamiana植物中。我们应用了CRISPR-CAS12A系统来检测由PCR或等温扩增产生的病毒DNA扩增子，并且在混合感染的植物中也进行了多重检测。此外，我们调整了检测系统以绕过昂贵的RNA纯化步骤，并获得带有横向流条的可见读数。最后，我们应用了CRISPR-CAS13A/D系统直接检测病毒RNA，从而避免了进行前置步骤的必要性，并获得了随病毒载荷缩放的读数。这些方法允许在收获叶片后半小时内进行病毒诊断的性能，因此可能与可灭绝的应用有关。关键词：核酸检测，CRISPR诊断，多重诊断，植物病毒■简介
在SQRT（S）= 13 TEV
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用Proton-Proton碰撞数据√s= S = 13 TEV在2016 - 2018年在LHC处记录的CMS检测器。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的敏感性。结果与标准模型的期望一致。组合提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，而不是分裂搜索，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
在SQRT（S）= 13 TEV
搜索与γ +射流最终状态的事件中的共振，已通过LHC的CMS实验在√s= 13 TEV时收集的质子 - 蛋白质碰撞数据进行了搜索。分析的总数据对应于138 fb -1的集成光度。被考虑的激发夸克和量子黑洞的模型。使用候选射流的射流重建，在数据中测得的γ +喷射质量谱是在标准模型连续性背景上存在共振的。背景是通过与功能形式拟合的质量分布来估计的。数据与指定的标准模型背景没有统计学上的显着偏差。在共振质量和其他参数上以95％置信度的排除限制设置。激发的光味夸克（激发的底部夸克）被排除在6.0（3.8）TEV的质量中。在Arkani Hamed-Dimopoulos-dvali（Randall-Sundrum）模型中，排除了高达7.5（5.2）TEV的质量黑洞的量子。这些较低的质量边界是迄今为止在γ +射流最终状态中获得的最严格的。
j.physletb.2024.138705.pdf
抽象的质子 - 普罗氏素碰撞数据由Atlas检测器在2011年以7 TEV为单位的质量能量记录，已用于改善W -Boson质量的测定，并在LHC处对W -Boson宽度进行了首次测量。最近对质子Parton分布函数的拟合量纳入了测量程序中，并使用改进的统计方法来提高测量精度。W -Boson质量的测量结果得出的值为M W = 80，366。5±9。 8（stat。） ±12。 5（Syst。） mev = 80，366。 5±15。 9 MeV，宽度为W = 2202±32（Stat。） ±34（Syst。） mev = 2202±47 Mev。 第一个不确定性组成部分是实用的，第二个不确定性成分对应于实验和物理模型的系统不确定性。 这两个结果都与从拟合到电cision数据的期望一致。 M W的当前测量与使用相同数据进行的先前测量相兼容并取代。5±9。8（stat。）±12。5（Syst。）mev = 80，366。5±15。9 MeV，宽度为W = 2202±32（Stat。）±34（Syst。）mev = 2202±47 Mev。第一个不确定性组成部分是实用的，第二个不确定性成分对应于实验和物理模型的系统不确定性。这两个结果都与从拟合到电cision数据的期望一致。M W的当前测量与使用相同数据进行的先前测量相兼容并取代。
TEV蛋白酶的工程进行生物系统操纵
Abbreviations: Alzheimer's Disease (AD), amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI), Healthy Controls (HCs), Healthy Volunteers (HVs), fatty acids (FAs), polyunsaturated fatty acids (PUFAs), monounsaturated fatty acids (MUFAs), saturated fatty acids (SFAs), High- Affinity Binders (HABs), Mixed-Affinity Binders (MABs), Low-Affinity Binders (LABs), central nervous system (CNS), 18-kDa Translocator Protein (TSPO), region(s) of interest (ROIs), N-acetyl-N-(2-[18F]fluoroethoxybenzyl)-2-phenoxy-5-pyridinamine ([18F]-FEPPA), positron排放断层扫描（PET），白介素（IL），细胞因子（CK），eicosapentaenoic酸（EPA），Docosahexaenoic（DHA），亚油酸（LA），亚麻酸（LNA），thumor Necrosis Necrosis-necrosis-α（TNF-α）（TNF-α），Interlecin inner interlies Interlies intre inur-inter-inter-inur-1b（beinter-neur-1b（IL-1B）， - 1B（IL-1B），1B（iil-1B），1B（iil-1b），1B（iil-1b），1B（iil-1B） （BDNF）和肿瘤生长因子-B（TGF-B）。
使用139 fb-1的TEV PP碰撞数据
由细菌（尤其是土壤放线菌）生产的天然产物（NP）通常具有多种生物活性，并且在人类健康，农业和生物技术中起着至关重要的作用。土壤放线菌基因组包含大量预测的生物合成基因簇（BGC）。了解在生态环境中管理NP产生的因素，并激活土壤放线菌中的隐性BGC，这将为研究人员提供大量分子，并具有潜在的新颖应用。在这里，我们重点介绍了采用生态启发的方法的NP发现策略的最新进展，并讨论了理解负责激活NP生产的环境信号的重要性，尤其是在土壤微生物社区环境中，以及仍然存在的挑战。
国防创新委员会国防部人工智能测试、评估、确认和验证 (AI TEV/V)：简介表
人工智能 (AI) 有潜力通过高效处理大量数据和提升超越人类能力的解决问题能力来增强多种应用的能力。这些好处与国防部 (DoD) 尤其相关，因为数据驱动的态势感知和决策速度决定了战场内外的优势。国防部并不是唯一一个在 AI 领域追求竞争优势的机构：同行和近乎同行的竞争对手都在大力投资并寻求利用 AI 技术实现其军队的现代化。1 国防部已承诺加快采用 AI 来应对这一威胁并最大限度地发挥自身能力，但国防部必须首先测试这些能力以确保它们符合安全和性能标准，而这种测试对于表现出不可预测和适应性行为的 AI 系统来说可能具有挑战性。