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电网互联使可再生能源发电量增加三倍
最近的东盟互联总体规划研究 (AIMS) III 概述了总容量为 20 吉瓦的电网互联项目，凸显了区域电力系统扩张的巨大潜力。增强互联提供了降低电力成本、提高系统整体可靠性和优化该地区丰富太阳能资源的机会。老挝人民民主共和国 - 泰国 - 马来西亚 - 新加坡 - 电力整合项目 (LTMS-PIP) 框架为讨论和实施该地区新的跨境举措奠定了基础。制定促进和激励东盟成员国可再生能源投资的政策和法规对于实现这一潜力至关重要。IRENA 的《东盟可再生能源展望》揭示了这种方法的巨大潜力：电网互联加上大力推动可再生能源，到 2050 年，东盟可再生能源占总能源结构的比重可能会提高到 65%。与目前的政策预测相比，这将导致能源相关碳排放量大幅减少 75%。 IRENA 的分析表明，东盟电力部门的转型可以推动经济增长，并为可再生能源技术领域创造新机遇。综合规划、以简化关税为重点的监管协调以及支持跨境能源贸易的环境将进一步加速这一积极转型。实现这些好处需要齐心协力和战略合作。技术协调，包括共同的电网运营标准和强大的网络安全协议，将为可靠的跨境电力交易铺平道路。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
看压力，糖尿病，营养和心理健康之间的互连
当我们的身体意识到威胁时，这种本能的反应为我们提供了生存可能需要的快速能量。同时，当我们不受威胁时，我们需要能够降低血糖水平，以确保我们所有的细胞都具有正常运行的必要能量。胰岛素是负责调节葡萄糖的化学信号，并确定我们如何在肝脏和肌肉中存储营养。它在我们的身体持有脂肪分子的方式中也起着重要作用。处于慢性应激状态可以导致我们的身体发展出慢性炎症状态，并与称为胰岛素抵抗的疾病有关。
SAC105锡丝 - 胶合器焊料互连的机械性能的数值表征
无铅焊料互连中的机械性能和故障机制的演变，特别是98.5SN1.0AG0.5CU（SAC105），不断受等于等温老化和热负载的影响。准确预测电子组装的可靠性，必须将这些老化效应整合到焊料热疲劳的有限元分析框架内。本文努力阐明了静脉老化对热循环下SAC105互连机械行为的影响。利用有限元方法以及现有文献的材料本构参数，研究研究了两个关键的本构模型 - Anand和Garofalo。蠕变行为被吸收到模型中，以评估在热循环过程中老化的SAC105的机械响应。的发现表明，等温衰老会显着改变SAC105焊料的热机械性能，尤其是在短暂的衰老期之后，并且在延长持续时间内影响下降。数值分析证实了SAC105的机械响应中次级蠕变的占主导地位，而不是各向同性硬化或粘膜可塑性。此外，这项研究提供了使用基于应变和基于能量的疲劳模型的预分级焊料热疲劳的全面评估。洞察力显示，与未衰老的焊料相比，老年焊料的寿命降低，并且衰老延长与加剧的热疲劳降解相关。这些结果提供了关键的理解，以增强电子组装中焊料互连的可靠性预测。
特征注意力图神经网络，用于估计大脑年龄并确定老鼠模型的阿尔茨海默氏病的遗传风险模型
由于其广泛的患病率和复杂的危险因素，阿尔茨海默氏病（AD）仍然是最广泛研究的神经退行性疾病之一。年龄是AD的关键危险因素，可以通过生理年龄和估计的脑年龄之间的差异来估计。更有效地对AD风险进行建模，整合生物学，遗传和认知标记是必不可少的。在这里，我们利用了表达主要APOE人类等位基因和人类一氧化氮合酶2的小鼠模型来复制AD的遗传风险和人性化的先天免疫反应。我们使用多元数据集估计大脑年龄，其中包括脑连接组，APOE基因型，年龄和性别等受试者特征以及行为数据。我们的方法论使用的特征注意图神经网络（FAGNN）用于整合不同的数据类型。使用2D卷积神经网络（CNN）处理具有1D CNN的受试者特征，使用象限注意模块通过图神经网络处理。该模型的年龄预测为31.85天产生了平均绝对误差，均方根误差为41.84天，表现优于其他减少模型。此外，Fagnn确定了衰老过程中涉及的关键大脑连接。最高的权重被分配给cingulum和call体，纹状体，海马，丘脑，下丘脑，小脑和梨状皮层之间的连接。我们的研究证明了预测衰老模型和AD遗传风险的脑年龄的可行性。我们的发现强调了在AD风险建模的背景下，遗传学和大脑衰老的复杂相互作用。为了验证我们发现的有效性，我们比较了连通性最高的区域的分数各向异性（FA），返回到原始概率（RTOP）（RTOP），返回到平面概率（RTPP），返回到轴的概率（RTAP），以及年轻的年龄段和年龄段的年龄差异很大。年轻的小鼠与选定连接中的较旧组相比表现出更高的FA，RTOP，RTAP和RTPP，这表明白质区的降解在衰老和Fagnn的选择中起着至关重要的作用。我们的分析表明，相对于APOE3和APOE4，APOE2具有潜在的神经保护作用，在该APOE3和APOE4中，APOE2似乎减轻了与年龄相关的变化。
DNA结合与功能之间令人惊讶的连接，用于近似酵母转录因子
图1。基因组在Jaspar数据库35中列出的107个酵母转录因子（TF）的酵母转录因子结合（A）的映射（a），在蛋白质编码基因中，具有已知DNA序列基因的蛋白质编码基因中的TF结合位点的堆叠条形图描述了堆叠的条形图（绿色和黄色）。fiMO 36用于扫描结合位点，以了解阈值p <0.00025的基序（方法）。所有启动子的DNA序列（来自TSS的-400至+200 bps）均用作背景模型。（b）热图代表了178 TF与5467个启动子的二元结合事件，该启动子由无监督的K-均值聚集。黄色条代表结合和深蓝色无结合。（c）框图显示了面板1b的每个群集中在基因调节区域检测到的TF数量：cluster-I（1-40 TFS）；群集II（10-65 TFS）;集群III（32-137 TFS）。Welch t检验的结果以1C-1E显示。对此的显着性和所有后续数字均定义为-ns：> 0.05，*：0.05-0.01，**：0.01- 0.001，***：0.001-0.0001，****：p <= 0.0001。（d）显示了我们的TF结合簇（图1b）在TFIID和CR基因26中的分布。（e）框图显示了每个集群中启动子的NDR宽度。据报道，在5467个分析启动子37中，已有5237个NDR宽度。（f）基于结合事件的TF之间的相关性。群集图显示TF-TF相关性的层次聚类。先前建立的TF相互作用的示例以红色突出显示。相关值范围为-0.15至0.9。黑色突出显示的左上簇包含富含II基因的TF；黑色突出显示的中间簇包含富含簇III基因的TF。评估TF结合位点的DNA序列特异性，我们分析了
对北极中极端海浪的投影，对沿海淹没和侵蚀的潜在影响
摘要虽然细胞外囊泡（EV）是在40年前发现的，但人们对分泌的囊泡及其随之而来的货物引起了人们的兴趣，这是细胞内通信的新型模式。除了囊泡外，最近已经分离出来并表征了两个囊泡，外显子体和超级粒子。在这个快速扩展的领域中，将货物和特定功能分配给特定载体一直是一项挑战。隔离方法的细化，良好的控制研究以及最少信息详细介绍的细胞外囊泡研究（MISEV）的指南正在“为混乱带来秩序”。在这篇综述中，我们将在结直肠癌（CRC）的背景下简要总结三种类型的细胞外载体 - 小型电动汽车（SEV），外事物和超级携带者。我们发现，CRC中的许多GPI锚定蛋白（GPIAP）过表达，富含外泌体（SEV的不同子集），并且可以在外位和超级甲壳虫中检测到。这提供了使用DPEP1（在CRC中上调的GPI-AP）详细说明GPI-AP生物发生，修改和贩运的机会，这是一个很好的例子。我们已经分类了CRC中分泌的GPI锚定蛋白，并将突出我们检测到的选择与CRC相关的GPI锚定蛋白的特征。最后，我们将讨论在CRC中研究这些分泌的GPIAP的剩余挑战和未来的机会。
伴有认知障碍的慢性心力衰竭患者的大脑网络和连接发生改变
结果：与无CI组CHF患者相比，CI组CHF患者的全局效率、局部效率、聚类系数、小世界属性均降低，最短路径长度增加；与无CI组CHF患者相比，CI组CHF患者右侧梭状回（FFG.R）的节点度中心性以及左侧眶上额回（ORB sup. L）、左侧眶下额回（ORB inf. L）、右侧后扣带回（PCG.R）的节点效率均降低；CI组CHF患者特定区域纤维边缘数较少。 CHF合并CI患者的整体效率、局部效率、右侧眶上额回(ORB sup. R)至右侧眶中额回(ORB mid. R)的连接边与视空间/执行功能呈正相关，右侧眶上额回至右侧眶下额回的连接边(ORB inf. R)与注意/计算呈正相关。与无CI CHF患者相比，CI组CHF患者馈线连接和局部连接的连接强度明显降低，虽然合并CI组的CHF患者富棒连接强度与对照组相比有所降低，但无统计学差异。此外，在CHF合并CI患者中，富棒连接强度与蒙特利尔认知评估(MoCA)量表的方位感(方向力)有关，馈线和局部连接强度与MoCA量表的视空间/执行功能有关。