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合成剂量补偿miRNA回路允许精确基因治疗RETT综合征
基因疗法的长期挑战是在紧密的治疗窗口内表达对剂量敏感的基因。例如，MECP2功能的丧失会导致RETT综合征，而其重复会导致MECP2重复综合征。病毒基因递送方法在单个细胞中生成可变数量的基因拷贝，从而需要基因剂量不变的表达系统。在这里，我们引入了一个基于紧凑的miRNA，不一致的前馈回路，该回路可实现细胞和大脑中MECP2表达的精确控制，并改善基于AAV的RETT综合征基因疗法的小鼠模型。内源性和异位MECP2 mRNA的单分子分析揭示了在广泛的基因剂量上的精确，持续的表达。在攻击大脑的AAV Capsid中系统地交付，该电路在超过24周内强烈抑制了RETT行为症状，表现优于不受监管的基因治疗。这些结果表明，基于合成miRNA的调节回路可以使精确的体内表达能够提高基因治疗的安全性和功效。
利用太阳能热技术利用枯竭的油气储层和利用浅层储层的卡诺电池技术进行地质热能储存 (GeoTES)：预印本
摘要 地质热能存储 (GeoTES) 利用地下储层来存储和调度能源，以满足可以跨越整个季节的特定需求计划。能源输入可以有多种来源/形式；在本文中，我们研究了 1) 结合太阳能热混合和使用枯竭的油气储层的 GeoTES 技术，以及 2) 结合由过剩可再生电力充电的热泵和使用低温浅层储层的 GeoTES 技术。对于每种 GeoTES 技术，我们都会对候选储层进行适用性分析，开发初步的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证该模型。本文概述了我们在关注主题上的技术进展，旨在促进 GeoTES 技术在未来能源市场中得到更广泛的接受。
一种工程的细菌共生体允许蜜蜂肠道环境的非侵入性生物传感
蜂蜜蜜蜂是探测宿主的强大模型系统 - 近距离菌群相互作用，也是自然生态系统和农业的重要传粉媒介物种。虽然细菌生物传感器可以对宿主与其相关的菌群之间发生的复杂相互作用提供批判性的见解，但缺乏非侵入性的肠道含量进行采样的方法，以及对工程师Symbionts的有限遗传工具，到目前为止，它们在蜜蜂中的发展促成了它们的发展。在这里，我们构建了一个多功能分子工具套件，以基因修改共生体，并在蜜蜂中首次报告了一种用于采样其粪便的技术。我们将天然的蜜蜂肠道细菌snodgrassella alvi作为IPTG的生物传感器，其工程细胞通过表达荧光蛋白的表达来稳定地定居于蜜蜂蜜蜂的肠道，并以剂量依赖性的方式暴露于骨骼。我们表明可以在肠道组织中测量荧光读数或在粪便中无创测量。这些工具和技术将使工程细菌的快速建立能够回答宿主 - 近距离微生物群研究中的基本问题。
说服性演讲：“高中生应该使用人工智能工具完成作业吗？” 地点：红杉学院，维塞利亚 主席：杰西卡·古铁雷斯 红杉学院：维塞利亚 jessicagu@cos.edu 报到时间：上午 8:30 比赛开始时间：上午 9:00 资格：仅限个人参赛。不允许团队参赛。 比赛范围：背景：
人工智能 (AI) 工具在教育中的应用引发了关于其是否适合学生学习以及对学生学习是否有效的争论。随着人工智能技术越来越普及，人们对其对学术诚信、学习成果和批判性思维技能发展的影响产生了疑问。学生需要就此话题持赞成或反对立场。期望：
土壤微生物生物量和细菌多样性通过稻 - 鱼共培养中的休耕覆盖
摘要：传统的大米生产通常取决于在单一种植系统中使用密集投入的不可持续的实践。替代品休耕地覆盖种植和米鱼共培养（RFC）提供有希望的解决方案。然而，RFC中休耕覆盖作物的潜力仍未得到充实，并且对土壤微生物的影响很少。在这项研究中，对土壤 - 植物 - 微生物相互作用进行了评估：中国牛奶效率（阿斯特拉加罗斯·西尼科斯·L。）单裁剪（cm），菜籽（CM），菜籽（Brassica napus L.）单裁剪（RP），以及中国奶奶酪和菜籽的组合和中国牛奶的组合（CM cm__rp）。在添加氮（N）的情况下对这些系统进行了评估，其中包括RFC和水稻单一培养（RMC）系统。发现表明用CM的土壤微生物生物量氮（MBN）显着增加。土壤微生物生物量碳（MBC）受N-肥料的影响比农作物物种更大，随着n添加而减少。在RFC系统中，土壤细菌共发生网络表现出更多的连接，但负面的联系增加了。cm_rp显示与无n的CM相似性，但随着n的添加而移到RP。n在间隔中的添加显着增加了锡霉菌曲霉的根比（r/s），与地上生物量减少和总根长有关。与RMC相比，RFC和N添加的RFC降低了CM中厌氧酸酯的相对丰度，同时增加了覆盖裁剪系统的芽孢杆菌和pontibacter。总体而言，随着N的添加，RFC和RMC均显示出土壤细菌多样性指数降低。土壤细菌多样性的变化与土壤MBC，MBN和植物R/S显着相关。连续的休耕地覆盖农作物改变的土壤微生物生物量和影响覆盖作物生物量分布，影响稻田中的细菌成分。这些结果阐明了细菌群落如何对RFC和RMC系统中的n个添加和休闲覆盖种植的反应，从而为稻谷系统中的可持续营养管理提供了见解。
摘要：腔光力学提供了产生和操纵介观机械谐振器的量子态的可能性，从而实现
个人简介：David Vitali 于 1988 年毕业于比萨大学物理学专业，并于 1994 年获得比萨高等师范学院物理学博士学位。他曾担任北德克萨斯大学（美国）、巴黎高等师范学院、昆士兰大学、布里斯班（澳大利亚）和维也纳大学的客座讲师。自 2015 年起，他担任卡梅里诺大学理论物理学教授。他在国际同行评审期刊上发表了 193 篇出版物，引用次数超过 10700 次，Hirsch 指数 h = 52（SCOPUS 数据库）。他在量子光学和量子信息理论的许多子领域开展了研究，例如纠缠操控、量子通信和量子密钥分发、量子技术的量子光学实现。 2015 年，他被任命为美国物理学会 APS 会士，表彰他“在腔光力学方面的开创性工作，为量子信息处理和量子受限传感提供了理想而灵活的环境；提出了控制量子系统退相干的开创性技术。” 2021 年，他被提名为 OPTICA 高级会员，并协调了多个欧洲项目和许多国家项目，这些项目均与量子技术和量子光力学有关。
波兰选定位置的浅地下温度
在2021年，在全国各地的不同地点钻了五个钻孔，以考虑不同的自然条件。每个钻孔都有一个安装了单个U-Pipe的热交换器。在2021年，进行了测试温度测量和TRT测试，而在2022 - 2023年，定期测量以各个季节的季节进行季度进行。在地下最浅的部分的结果深度深约2-5米，表明其温度与气候和天气状况之间存在牢固的关系。进一步，该地下温度区域被称为每日和季节温度变化的区域。下面的地下温度变异性随着深度而逐渐降低，较少依赖外部因素。在通常15-25米的深度处，具体取决于位置，温度稳定，接近给定位置时平均环境气温的值。这个地下温度区（称为中性或瞬态温度的区域）可以持续到约50-60米的深度甚至更高。根据地热梯度的值开始更深的地下温度开始升高。在本文提出的研究中得出的地下温度值在一定程度上也取决于各种地理和人为因素，例如岩石的热性质，例如导热率，含水层的存在，气候异常和地下基础设施的存在。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
地质热能储存（地理位置），装有太阳能热泵和热泵中的油/天然气储层和浅水储藏室：
抽象的地质热能存储（GEOTES）利用地下储层可以按照给定的需求时间表存储和调度能源，这些储量可以跨越整个季节。能量输入可以是各种来源/形式的；在本文中，我们研究了1）使用太阳热杂交和使用耗尽的油/天然气储存剂的地理位置技术，以及2）用过量的可再生电力收取的热泵并使用低温浅水储藏液，用热泵进行地理位置。对于每种地理技术，我们对候选水库进行了适合分析，开发了初始的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证模型。本文概述了我们在关注的主题方面的技术进步，并旨在促进对未来能源市场中Geotes技术的更广泛接受。