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口腔生态系统的生物膜结构和动态
摘要 口腔是一个营养丰富的环境，已被证明是生物膜发展的理想栖息地。各种微环境，包括牙釉质、龈上和龈下表面、唾液和舌背表面，都含有各种各样的微生物。这些生物膜通常由四层组成。根据患者的食物、年龄、临床状况和生活方式，口腔生物膜中的微生物生长动态差异很大。破坏口腔正常菌群组成的致病菌的存在会导致牙菌斑生物膜形成，而牙菌斑生物膜是各种疾病的前兆。值得注意的致病菌，如牙龈卟啉单胞菌、具核梭杆菌和变形链球菌，通常会引发生物膜的形成。未诊断和未治疗的口腔生物膜会导致牙周炎等严重疾病，并最终导致牙齿脱落。因此，研究口腔生物膜的结构和动态至关重要，可以通过图像分析和现代技术（如人工智能技术和表面地形自适应机器人上部结构）来实现。关键词：生物膜结构、口腔生物膜、龈下菌斑、龈上菌斑
全面回顾微电网在架构、缓解方法和未来方向方面的挑战
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剖析成年神经干细胞的时空多样性突触囊泡的分子结构-MDC存储库
在这项研究中，Kravčenko及其同事提高了我们对突触囊泡（SVS）（SVS）的理解，这对于神经递质的存储和释放至关重要。采用冷冻电子断层扫描，该研究表征了SV蛋白的多样性，其中包括SV表面上的小蛋白，内部的细长蛋白，以及随机分布在SVS表面的大V -ATP酶。v - ATPase结构显示出另一种跨膜相互作用伴侣突触素。这项研究在网格蛋白涂层的网状蛋白笼中发现了v- ATPases，并在囊泡上部分组装了网状蛋白涂层，并在神经元内和神经元内部，提供了对其结构对称性的见解。此外，该研究确定了细胞膜附近没有囊泡的网状蛋白篮。这些发现突出了SV的复杂分子结构，提供了广泛的透视图并补充了传统的蛋白质组学分析和荧光显微镜。
增强了辣椒植物中植物疾病检测的深度学习模型结构
摘要。描述了一种用于分类和检测辣椒植物中植物疾病的新的深度学习模型。它是建立在Mobilenet架构的修改版本上的。该模型通过结合复杂的优化模型和可靠的培训程序来克服了常规诊断工具的高计算成本和限制适应性。该模型大大减少了准确诊断所需的时间和资源，同时有效地管理复杂的疾病表现，诊断精度为97.18％。使用Chilli Leaf图片数据集，数据增强和精细调整技术，该模型显示出在农业环境中实时疾病诊断的希望。该研究强调了高质量图像数据和广泛的培训数据集的重要性，呼吁在各种气候和环境条件下进行进一步评估，以确保鲁棒性和适应性。这项研究为不同农业背景下的基于AI的模型打开了新的机会，有可能导致精确耕作的重大进步。
对人格特质的底层遗传结构及其与精神病理学重叠的全基因组研究
性格受遗传和环境因素影响，与焦虑和抑郁等其他精神特征有关。“五大”性格特征包括神经质、外向性、亲和性、尽责性和开放性，是理解和描述人类性格的广泛接受和有影响力的框架。在五大性格特征中，神经质最常成为遗传学研究的重点，与各种精神疾病有关，包括抑郁、焦虑和精神分裂症。我们对其他四种性格特征的遗传结构的了解更为有限。在这里，我们利用百万退伍军人计划队列，对具有欧洲和非洲血统的个体进行了全基因组关联研究。加上其他已发表的数据，我们对五种性格特征中的每一种都进行了全基因组关联研究荟萃分析，样本量从 237,390 到 682,688 不等。我们分别确定了与神经质、外向性、宜人性、尽责性和开放性相关的 208、14、3、2 和 7 个独立的全基因组显著基因座。这些发现代表了 62 个新的神经质基因座，以及第一个与宜人性发现的全基因组显著基因座。基于基因的关联测试显示 254 个基因与五种人格特质中的至少一种显着关联。全转录组和全蛋白质组分析发现了基因和蛋白质的表达改变，例如 CRHR1、SLC12A5、MAPT 和 STX4。通路富集和药物扰动分析确定了人类人格特质背后的复杂生物学。我们还在表型组范围的遗传相关性分析中研究了人格特质与 1,437 种其他特质的相互关系，发现了新的关联。孟德尔随机化显示神经质与抑郁和焦虑之间存在正向双向影响，而宜人性和这些精神特质之间存在负向双向影响。这项研究提高了我们对人格特质的遗传结构及其与其他复杂人类特质的关系的全面理解。
在确保微服务体系结构的挑战和最佳实践⋆
摘要本文探讨了确保微服务体系结构的多方面挑战，这是一种现代软件开发方法，优先考虑可扩展性和灵活性。该研究解决了诸如扩展的攻击表面，确保安全的服务间通信，管理分布式数据并实施访问控制机制，所有这些问题都对微服务系统构成了重大安全风险。通过对现有安全实践的详细分析，本文强调了关键实践，包括服务隔离，安全间互动，稳健的身份验证，授权机制以及保护静止和运输中数据的策略。此外，还研究了现代技术（例如服务网格和API网关）在增强微服务系统的安全性方面的作用。分析的实践强调了一种对全面和多层安全方法的关键需求，该方法降低了风险并有助于维持分布式应用程序的完整性，机密性和可用性。此外，本文为寻求实施或优化微服务系统的组织提供了基本的安全建议。
EE 382V机器学习的硬件体系结构
教授：Lizy Kurian John博士办公室：EER 5.876办公时间：t 9：30-10：30am e-mail电子邮件：ljohn@ece.utexas.edu我的主页：http：//users.ece.utexas.utexas.edu/ dujohn ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta of canvas and in Onlotiat and in of MACHILENT（MACHILE）。工作量。本课程提供了建筑技术的覆盖范围，以设计用于培训和推断机器学习系统的硬件。机器学习的硬件选择包括CPU，GPU，GPU+DSP，FPGA和ASIC。当前CPU用于推理任务，而培训主要是使用GPU进行的。将探索使用这些不同的计算范式实施培训和推理工作量的权衡。将研究新兴的ML加速器。学生将阅读研究论文并完成一个重大项目。项目可以是硬件设计项目或表征/基准测试/优化项目。课程内容（暂定）：
以及心力衰竭的罕见变异遗传结构......
David SM Lee，医学博士，哲学博士 1 ，Kathleen M. Cardone，理学士 2 ，David Y. Zhang，文学士 2 ，Noah L. Tsao，理学士 3 ，Sarah Abramowitz，文学士 3 ，Pranav Sharma，文学士 3 ，John S. DePaolo，医学博士，哲学博士 3 ，Mitchell Conery，文学士 4 ，Krishna G. Aragam，医学博士 5,6 ，Kiran Biddinger 6 ，Ozan Dilitikas，医学博士 7 ，Lily Hoffman- Andrews，理学硕士，CGC 8 ，Renae L. Judy，理学硕士 3 ，Atlas Khan，哲学博士 9 ，Iftikhar Kulo，医学博士 7 ，Megan J. Puckelwartz，哲学博士 10 ，Nosheen Reza，医学博士 7 ，Benjamin A. Satterfield，医学博士，哲学博士 7 ，Pankhuri Singhal，哲学博士2、Regeneron Genetics Center 11、Zoltan P. Arany，医学博士，哲学博士 8,12、Thomas P. Cappola，医学博士，理学硕士 8、Eric Carruth，哲学博士 13、Sharlene M. Day，医学博士 8,12、Ron Do，哲学博士 14,15,16、Christopher M. Haggarty，哲学博士 13、Jacob Joseph，医学博士 17,18、Elizabeth M. McNally，医学博士，哲学博士 19、Girish Nadkarni，医学博士，公共卫生硕士 20、Anjali T. Owens，医学博士 12、Daniel J. Rader，医学博士 2,21、Marylyn D. Ritchie，哲学博士 2,22、Yan V. Sun，哲学博士，理学硕士 23,24、Benjamin F. Voight，哲学博士 2,25,26,27、Michael G. Levin 医学博士 7,27 * † ，Scott M. Damrauer 医学博士 2,3,12,27 *
空间单细胞分析和邻域分析揭示了肝细胞癌中与检查点抑制剂治疗结果相关的免疫结构的决定因素
摘要背景对于肝细胞癌（HCC）中对检查点免疫疗法的反应的决定因素仍然很了解。预计肿瘤微环境（TME）中免疫反应的组织有望控制免疫疗法的结局，但空间免疫型仍然很差。目的我们假设空间免疫网络体系结构的反卷积可以鉴定HCC中临床相关的免疫型。设计，我们对101例患者的HCC组织进行了高度多重的成像质量细胞仪。我们在发现和验证队列中进行了深入的空间单细胞分析，以否定HCC免疫结构异质性的决定因素，并开发了用于预测免疫检查点抑制剂（ICI）疗法的空间免疫分类。结果生物信息学分析确定了HCC TME中的23个主要免疫，基质，实质和肿瘤细胞类型。无监督的邻域检测确定了三个免疫结构，具有不同的免疫细胞参与和以CD8 T细胞，髓样免疫细胞或B和CD4 T细胞为主的免疫检查点。我们使用这些定义了三种主要的空间HCC免疫型，这些免疫型反映了更高水平的肿瘤内免疫细胞组织：耗尽，分隔和富集。在ICI治疗下的无进展生存期在空间免疫类型之间显着差异，富集患者的存活率提高。在肿瘤内异质性患者中，一个富集区域的存在控制了长期生存。
一种行为体系结构，用于对果蝇幼虫运动和觅食的逼真模拟
摘要果蝇幼虫被广泛用作模型生物体7研究，其中精确的行为跟踪能够对个体和8个种群级行为指标进行统计分析，这些指标可以为幼虫行为的数学模型提供信息。9在这里，我们提出了一个分层模型架构，其中包括三层，以促进模块化10模型构建，闭环模拟以及经验和11个模拟数据之间的直接比较。在基本层，自主运动模型能够执行12个探索。基于新颖的运动学分析，我们的模型特征是间歇性向前爬行13，该爬行13与横向弯曲相结合。在第二层中，通过在模拟环境中进行主动14传感和自上而下的运动调制来实现导航。在顶层，15个行为适应需要关联学习。我们评估了16个基于代理的自主探索，趋化性和气味偏好17测试的虚拟幼虫行为。我们的行为体系结构非常适合18个神经力学，神经或单纯的统计模型组件的模块化组合，从而促进其评估，19比较，扩展和集成到多功能控制体系结构中。20