(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.13.13.532460 doi:Biorxiv Preprint
1 新墨西哥州立大学克洛维斯农业科学中心,美国新墨西哥州拉斯克鲁塞斯,2 印度达尔瓦德农业科学大学生物技术系,3 美国阿拉巴马州奥本市奥本大学作物、土壤与环境科学系,4 美国威斯康星州麦迪逊市美国农业部农业研究局蔬菜作物研究中心,5 美国威斯康星州麦迪逊市威斯康星大学园艺系,6 美国阿拉巴马州奥本市奥本大学生物系统工程系,7 美国阿拉巴马州塔斯基吉市塔斯基吉大学植物与土壤科学系,8 美国爱荷华州立大学生物技术系,美国爱荷华州艾姆斯市,9 印度特伦甘纳邦帕坦切鲁国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT)
ydat在某些lambdoid噬菌体和预言中相当于CII阻遏物的功能。ydat可作为DNA结合蛋白起作用,并识别5 0 -TTGATTN 6 AATCAA-3 0倒置重复。DNA结合结构域是一个螺旋 - 螺旋 - 螺旋(HTH)含有POU域,其次是长螺旋(6),形成了一个反平行的四螺旋束,形成了四聚体。与典型的HTH基序相比,HTH基序中的螺旋2和识别螺旋3之间的循环异常长,并且在YDAT家族内的序列和长度高度变化。POU结构域具有相对于自由结构中的螺旋束相对于螺旋束的自由度,但是它们的方向固定在DNA结合上。
在大脑中如何形成情节记忆是神经科学界的出色难题。对于情节学习至关重要的大脑区域(例如海马)的特征是经常连通性并产生频繁的OfflINE重播事件。重播事件的功能是主动争论的主题。循环连接性,计算模拟显示,当与合适的学习算法(例如通过时间反向传播)(BPTT)结合使用时,可以实现序列学习。bptt在生物学上并不合理。我们第一次在这里描述了在可逆的复发性神经网络R2N2中,BPTT的生物学上是一个合理的变体,它严重利用了o ine-ine-ine-Replay来支持情节学习。该模型使用向前和向后的o ffl ine重播,分别执行快速的一次性学习和统计学习的两个复发神经网络之间传递信息。不喜欢标准BPTT中的重播,此体系结构不需要人工外部存储器存储。此体系结构和方法的表现优于现有解决方案,并说明了海马重播事件的功能意义。我们使用计算机科学的基准测试来演示R2N2网络属性,并模拟啮齿动物延迟交替的T-Maze任务。
小儿和儿科内分科学系,马德里大学自动化大学,大学医院NiñoJesús,调查研究所,西班牙马德里La Princesa研究所(J Arente教授);西班牙马德里的萨鲁德·卡洛斯三世研究所的Ciberfisiopatogíade la obesidad ynutrición(J J J Argente教授,M tena-sempere教授);西班牙马德里的Impidea食品研究所(J J Arnene教授);英国伦敦的BARTS和伦敦医学院的William Harvey研究所内部学院中心(L Dunkkel教授);美国波士顿,美国M哈佛医学院的内科学,糖尿病和高血压科(美国MD教授);发育独立学,激素和分子遗传学实验室,LIM42,内分泌学和化身系,圣保罗大学,巴西圣保罗大学医学院俄勒冈州国家灵长类动物研究中心神经科学系,俄勒冈州健康与科学大学,美国俄勒冈州比弗顿(Lomniczi Phd);西班牙马德里大学的卫生学院卫生学院医院医院医院医院FundaciónJiménezDíazDíaz,研究所卫生范围内吉米尼斯·迪亚斯(JiménezDíazDíaz)西班牙科尔多巴大学科尔多巴大学生物学,生理和免疫学系(M Tena-Semere教授); MaimónidesdeInvestionAcédicaDeCórdoba,西班牙Córdoba医院Queina Sofia医院(M tena-sempere教授);芬兰图尔库大学的生物医学研究所(M tena-semere教授)
我们的祖先获得了形态、认知和代谢方面的改变,使人类能够在不同的栖息地定居、开发非凡的技术并重塑生物圈。了解这些变化的遗传、发育和分子基础将有助于我们了解人类是如何进化成人类的。由于存在大量低效应大小的遗传变化、在细胞类型层面上对发育过程中表型差异的描述有限以及缺乏实验模型,将人类特有的遗传变化与物种差异联系起来一直具有挑战性。单细胞测序、遗传操作和干细胞培养的新兴方法现在支持在具有人类或猿类遗传背景的特定细胞类型中进行描述性和功能性研究。在本综述中,我们描述了现代和古代人类、类人猿和其他灵长类动物的基因组测序如何揭示人类特有的遗传变化,以及新的分子和细胞方法(包括细胞图谱和类器官)如何能够探索人类特定特征背后的候选致病因素。
Nama Pelatihan : Pengembangan Modul Ajar Berbasis Brain Based Learning Materi Diklat : Brain Based Learning (BBL) Tujuan pelatihan : 1.Dapat memahami pembelajaran berbasis BBL 2. dapat mengembangkan modul ajar berbasis BBL 3. dapat melakukan simulasi pembelajaran berbasis BBL Indikator pelatihan : 1.参与者可以理解基于BBL的学习2。参与者可以开发基于BBL的教学模块3。参与者可以进行基于BBL的学习模拟时间分配:10分钟
张赛, 1 , 8 Johnathan Cooper-Knock, 2 , 8 Annika K. Weimer, 1 Minyi Shi, 1 Tobias Moll, 2 Jack NG Marshall, 2 Calum Harvey, 2 Helia Ghahremani Nezhad, 2 John Franklin, 2 Cleide dos Santos Souza, 2 Ke Ning, 2 Cheng Wang, 3 Jingjing Li, 3 Allison A. Diliot, 4 Sali Farhan, 4 Eran Elhaik, 5 Iris Pasniceanu, 2 Matthew R. Livesey, 2 Chen Eitan, 6 Eran Hornstein, 6 Kevin P. Kenna, 7 Project MinE ALS 测序联盟, Jan H. Veldink, 7 Laura Ferraiuolo, 2 Pamela J. Shaw, 2 和 Michael P. Snyder 1 , 9 , * 1 遗传学系中心斯坦福大学医学院基因组学和个性化医学系,斯坦福,CA 94305,美国 2 谢菲尔德大学谢菲尔德转化神经科学研究所,谢菲尔德,S10 2HQ,英国 3 伊莱和埃迪丝布罗德再生医学和干细胞研究中心、巴卡尔计算健康科学研究所、帕克癌症免疫治疗研究所和加州大学旧金山分校医学院神经病学系,旧金山,CA 94143,美国 4 麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所神经病学和神经外科系,蒙特利尔,QC H3A 1A1,加拿大 5 隆德大学生物系,隆德 223 62,瑞典 6 魏茨曼科学研究所分子遗传学系,雷霍沃特 7610001,以色列 7 大学医学中心鲁道夫马格努斯脑中心神经病学系乌得勒支,乌得勒支 3584 CX,荷兰 8 这些作者贡献相同 9 主要联系人 *通信地址:mpsnyder@stanford.edu https://doi.org/10.1016/j.neuron.2021.12.019
燃料消耗量的增加导致化石燃料储量日益枯竭。可以利用的一种替代能源解决方案是电能。克服能源危机的一种方法是通过参加节能汽车大赛(KMHE)来发挥创造力。乌达亚纳大学的 Weimana 团队以 Agnijaya Vehicle 为名参加了电动机驱动城市概念类别的比赛。能够参与竞争并赢得比赛的重要方面之一是电机控制器。本文介绍了基于 STM32 Blue Pill 微控制器的无刷直流电机控制器设计的研究成果,该控制器用于旋转 Agnijaya Weimana 城市电动汽车上的 BLDC 电机。所创建的 BLDC 控制器设计的规格是将一个 1980 瓦功率耗散逆变器连接到一个 800 瓦带传感器的 BLDC 电机。基于 STM32 Blue Pill 微控制器的无刷直流电机控制器设计成功并制造完成,当连接到无负载的 BLDC 电机时,会产生包含开关噪声的正弦输出波形。驱动 Agnijaya Wimana 城市电动车的性能能够应用高达 100% 的 PWM 占空比,平均电流达到 24,775 安培,平均电压降高达 48,485 V DC,平均额定功率高达 1200.5 瓦,BLDC 电机速度高达 419.5 RPM。关键词:电动汽车,BLDC 电机,无刷直流控制器。
