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以鼻喷形式施用的新型纳米疫苗被发现可有效对抗所有主要的 COVID-19 变体
SARS-CoV-2 肽选择免疫信息学分析工作流程。A) SARS-CoV-2 抗原选择策略。B) SARS-CoV-2 刺突三聚体 (PDB ID 6VXX) 表面表示为灰色。每个单体的受体结合域 (RBD) 以橙色突出显示。计算机工作流程中排名靠前的表位序列以黄色 (RBD 区域) 和绿色 (其他刺突区域) 突出显示。在顶视图中，选定的肽以红色突出显示 (MHC-I
对I型IFN型IFN
在SARS-COV-2感染期间，鼻粘膜中的IFN-I和IFN-III免疫力较差。 我们在轻度症状的CoVID-19患者中分析了鼻腔IFN-I/III签名，即ISGF-3 - 依赖性IFN刺激的基因的表达，并显示出其与血清IFN-α2水平的相关性，这些水平在症状发作时达到峰值，并从10天开始峰值。 此外，鼻腔IFN-I/III特征与鼻咽病毒载量相关，与传染病的存在有关。 相比，我们观察到鼻腔IFN-I/III得分较低，尽管在重症患者的一部分中鼻病毒载量很高，但与鼻咽和鼻咽粘膜中的IFN-I相关。 此外，SARS-COV-2感染的重构人类气道上皮模型中的功能测定确认了这种自动AB在废除IFN-I的抗病毒作用方面的作用，但没有IFN-III的抗病毒作用。 因此，IFN-I自动ABS不仅会损害SARS-COV-2感染早期阶段的全身性，而且还会损害局部抗病毒IFN-I免疫力。在SARS-COV-2感染期间，鼻粘膜中的IFN-I和IFN-III免疫力较差。我们在轻度症状的CoVID-19患者中分析了鼻腔IFN-I/III签名，即ISGF-3 - 依赖性IFN刺激的基因的表达，并显示出其与血清IFN-α2水平的相关性，这些水平在症状发作时达到峰值，并从10天开始峰值。此外，鼻腔IFN-I/III特征与鼻咽病毒载量相关，与传染病的存在有关。相比，我们观察到鼻腔IFN-I/III得分较低，尽管在重症患者的一部分中鼻病毒载量很高，但与鼻咽和鼻咽粘膜中的IFN-I相关。此外，SARS-COV-2感染的重构人类气道上皮模型中的功能测定确认了这种自动AB在废除IFN-I的抗病毒作用方面的作用，但没有IFN-III的抗病毒作用。因此，IFN-I自动ABS不仅会损害SARS-COV-2感染早期阶段的全身性，而且还会损害局部抗病毒IFN-I免疫力。
细胞到患者的机器学习转移方法揭示了替代剪接变体中的新型基底样乳腺癌预后标记
背景：乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊，导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型，这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是，这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型，以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源，用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集，我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。
没有证据表明，野鸡的足部特征会影响评估颜色辨别和空间能力的认知表现
摘要 大脑两侧的差异化专业化促进了信息的并行处理，这在很多动物中都有所体现。据报道，侧化程度更高的动物（表现为持续优先使用肢体）通常表现出优越的认知能力和其他行为优势。我们检测了 135 只幼年雉鸡 (Phasianus colchicus) 的侧化程度，通过它们在自发踏步任务中的足部特征来判断，并将这一指标与个体在 3 项视觉或空间学习和记忆检测中的表现联系起来。我们没有发现任何证据表明明显的足部特征会提高任何任务的认知能力。我们也没有发现任何证据表明中等的足部特征与更好的认知表现有关。这种缺乏关联令人惊讶，因为之前的研究表明，雉鸡在种群中略微偏向右足，而当被放归野外时，足部特征更高的个体更容易死亡。极端侧化受到限制的原因之一是，它会导致认知表现较差，或者最佳认知表现与某种中等程度的侧化有关。这种稳定的选择可以解释在大多数已研究的非人类物种中看到的中等侧化模式。然而，我们在这项研究中没有发现任何证据来支持这种解释。
可通过黑暗擦除的 3D 打印微结构
为了推进直接激光写入 (DLW) 的应用，打印结构的适应性至关重要，这促使人们转向打印由不同材料组成和/或可以根据需要部分或全部擦除的结构。然而，包含这些特征的大多数结构通常通过复杂的过程打印或需要苛刻的显影技术。本文介绍了一种用于 DLW 的独特光刻胶，它能够打印可通过暴露在黑暗中擦除的 3D 微结构。具体而言，基于光稳定动态材料的微结构在持续受到绿光照射时保持稳定，但一旦关闭光源就会降解。通过延时扫描电子显微镜深入分析了打印材料的降解和光稳定性。结果表明，这些光刻胶可用于赋予打印结构响应行为，并且至关重要的是，可用作临时锁定机制来控制移动结构特征的释放。
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。
单核分析揭示了唐氏综合症基础前脑的氧化磷酸化失调
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636750 doi：Biorxiv Preprint
阅读未出生婴儿脑发育的书
书籍标题：第四版电子材料和设备原理，本教科书提供了与当今工程师相关的电子材料属性的广泛覆盖。它符合固态物理和设备以及基本电子课程的课程要求。这本书通过了新主题，例如微电子学的扩散和互连，其中包括许多工作的例子，家庭作业问题和插图。第四版专为学习电气工程，材料科学和物理学的本科生而设计。它具有改进严格的修订，而不会损害原始方法。这本书包括一个带有颜色高架透明度图的CD-ROM，可以打印。Key Features: - Broad coverage of electronic materials properties - Meets course requirements for solid state physics and devices - Includes new topics such as diffusion and interconnects in microelectronics - Numerous worked examples, homework problems, and illustrations Edition Information: - 4th Edition (2018) - ISBN10: 0078028183 - ISBN13: 9780078028182 This textbook caters to电气工程和工程物理专业的学生，通过关注电子和光电设备，为材料科学提供全面的介绍。该内容旨在适合一个学期和两学期课程，提供了对一般材料科学教科书经常忽略的相关主题的深入探索。更新以反映当前知识，该书的应用程序对电子，材料科学和工程物理学的学生具有特殊的意义。第二版的解决方案手册可在各种平台上获得，包括发布者的网站和作者的网站。这本书是电气工程师和工程物理专业学生的材料科学的合适第一课程。
宽发射线类星体的光谱能量分布建模：从X射线到无线电波长
目标。我们使用光学选择的无线电（RL）和射电Quiet Quasars样本（在Redshift范围0.15≤z≤1。9）我们已经与VLA-First Survey目录进一步交叉匹配。我们样品中的来源具有宽Hβ和Mg II发射线（1000 km / s 15 000 km / s）。，我们使用多波长档案数据和Astrosat望远镜的靶向观测来构建了我们宽线类星体的宽波光谱分布（SED）。方法。我们使用最先进的SED建模代码CIGALE V2022.0来对SED进行建模，并确定类星体宿主星系的最佳物理参数；也就是说，他们的恒星形成率（SFR），主要序列恒星质量，散发性，灰尘，电子折叠时间和恒星人口年龄所吸收的光度。结果。我们发现，我们来源的宿主星系的发射在总亮度的20％至35％之间，因为它们主要由中央类星体主导。使用最佳拟合估计值，我们重建了我们的类星体的光谱，这在复制相同来源的观察到的SDSS光谱方面表现出了显着的一致性。我们绘制了我们的类星体的主要序列关系，并注意它们与星形星系的主要顺序显着远离。此外，主要序列关系显示了我们的RL类星体的双峰性，表明Eddington比率隔离的种群。结论。我们得出的结论是，对于类似的恒星质量，Eddington比率较低的样本中的RL类星体往往降低了SFR。我们的分析为研究类星体的宿主星系并从宿主星系角度解决无线电二分法问题提供了完全独立的途径。