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puri阳离子和抑制剂筛选的全长SARS- ...
三个NaCl浓度下的样本分别为0.05％，0.1％，0.15％，0.2％，0.25％，0.3％，0.35％，0.4％和0.5％。确定PEI沉淀后每个样品上清液中的核酸含量。如图3a，具有1M NaCl，样品中的核酸残基随着PEI浓度的增加而逐渐降低。最终浓度为0.15％PEI显示出最佳的核酸沉淀效应，因为样品中的核酸残基是最低的。此外，银染色实验表明，PEI去除了样品中的大多数核酸（图4，泳道2）。此后，PEI浓度的增加显着降低了核酸沉淀。然而，在1.5和2 M NaCl条件下，未观察到PEI对核酸沉淀的明显影响（图3b），表明PEI对核酸沉淀的影响降低了
识别与心力衰竭相关的生物标志物...
心室。Gunja-Smith等。是第一个证明基质沉积水平的增加是由DCM中胶原蛋白含量增加引起的。新生产的胶原蛋白不能形成稳定的交联，从而导致心室壁扩张（26）。与健康心脏相比，金属蛋白酶（MMP）的表达被上调，其抑制剂的表达在DCM患者的心脏中受到调节。MMP的上调可以促进ECM降解（27）。此外，一些研究发现，DCM患者的血清Tenascin C（TNC）水平升高可能会加剧心脏纤维化（27）。ECM既充当结构支架，又是传播信号的中心，导致级联反应对细胞的功能至关重要。另外，作为增长因素的存储库，它可能释放生长因子
通过...对阿尔茨海默病进行诊断和分类
使用卷积神经网络对阿尔茨海默病进行诊断和分类 1 算法 2 3 4 Mosleh Hmoud Al-Adhaileh 5 沙特阿拉伯费萨尔国王大学电子学习和远程教育院长，邮政信箱 4000 Al-Ahsa，6 沙特阿拉伯 7 * 通讯：madaileh@kfu.edu.sa 8 9 10 摘要 11 12 阿尔茨海默病 (AD) 是一种高风险和萎缩性神经疾病，它会缓慢而逐渐地破坏脑细胞（即神经元）。作为最常见的智力低下类型，AD 影响了 60-65% 的智力低下患者 14 ，对中老年人的健康构成重大威胁。为了在早期对 15 AD 进行分类，已经开发了分类系统和计算机辅助诊断技术 16 。以前，机器学习方法通过从神经图像中提取特征来开发诊断系统。目前，深度学习方法已用于许多实时医学成像应用。在本研究中，两种深度神经网络技术 AlexNet 和 Restnet50 被用于 AD 的分类和识别。本研究中用于评估和测试所提模型的数据包括从 Kaggle 网站收集的脑磁共振成像 (MRI) 图像。卷积神经网络 (CNN) 算法被应用于有效地对 AD 进行分类。使用 AlexNet 和 Restnet50 传输学习模型对 CNN 进行预训练。该实验的结果表明，所提出的方法在检测精度方面优于现有系统。AlexNet 模型根据脑 MRI 数据集的五个评估指标 (准确度、F1 分数、精确度、灵敏度和特异性) 取得了出色的性能。 AlexNet 的准确率为 94.53%，特异性为 98.21%，F1 得分为 27 94.12%，灵敏度为 100%，优于 Restnet50。所提出的方法有助于改进医学研究中 AD 的 CAD 28 方法。29 30 31 关键词：计算机辅助、卷积神经网络、人工智能、阿尔茨海默病。32 33 34 1. 简介 35
用于神经图像分类的可解释领域感知学习
本论文中引用的其他人作品中的所有句子或段落均已明确注明作者、作品和页码。任何非本论文作者作品的插图均已获得原作者的明确许可，并已明确注明。我理解，不这样做就等同于剽窃，将被视为整个学位考试不及格的理由。
识别集线器基因和潜在的CERNA网络...
活性氧主要是DCM小鼠中的上调（图2d）。GO分析发现上调节的DEG与某些生物学过程有关，其中包括ATP代谢过程，线粒体组织和线粒体ATP合成，而下调的DEG与生物学过程有关（包括免疫效应的调节）（图2e）。由于DCM可以通过自适应和先天免疫系统的改变来促进DCM，因此我们进一步研究了DCM小鼠模型和控制模型之间左心室中免疫细胞浸润的差异。结果表明，与对照相比，DCM激活的CD8 + T细胞浸润显着增加，而记忆B细胞，NKT天然杀伤细胞，单核细胞和肥大细胞的浸润显着降低，表明DCM中先天免疫的概况受损（图2F）。
绿色债券分配报告 - Allo Cation -2022
由联邦财政部主持的核心绿色债券小组从2021年联邦预算中选择了合格的支出，并与负责任的联邦政府合作。国际资本市场协会（ICMA）的绿色债券原则是选择合格支出的基础。9选择是根据当前可用的信息进行的，尤其是关于支出计划的目标。公开可用的现有联邦支出的文件。在2022年影响报告中将透明地提出10种可能的影响。根据绿色债券框架，相应发行后一到三年，影响报告通常可获得。
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
小细胞肺癌
叶酸代谢与体内代谢的维持之间存在可能的关系。这项研究的结果表明，从青春期前时期开始补充叶酸的能力可以增加大鼠体重，从而证实了使用我们实验室的成年小鼠的早期研究[11]，它也证明体重的增加并不伴随着诸如Glucose，胰岛素，胰岛素，胰岛素和乳蛋白等新陈代谢标志物的破坏。这也证实了评估肉鸡叶酸补充作用的研究结果，并报告说，在5 mg.kg的情况下补充叶酸与平均体重的增加和肥胖降低有关[54]。缺乏代谢危险（如本研究中所观察到的）或叶酸补充后的肥胖使这项研究中观察到的体重增加与报道人的叶酸缺乏或动物的叶酸不足饮食的报道[52，53，55]。这项研究的结果还表明，叶酸具有提高饲料转化效率的能力，支持了许多研究，这些研究也报告了叶面补充饮食后体重和饲料转化效率的提高[54，56]。