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使用纳米孔测序直接检测8-oxo-dg
基因组DNA经常受到氧化损伤，这被认为是癌症和年龄依赖性下降的主要驱动因素之一。最突出的后果2是将鸟嘌呤改成8-羟基鸟嘌呤（8-oxo-dg），它具有重要的3诱变潜力，并在甲基化介导的基因调节中起作用。在其基因组情境中同时检测和量化8-oxo-dg的方法一直缺乏。 5主要是因为这些方法依赖于间接检测或基于6 DNA的水解。纳米孔测序已被部署，用于直接检测基碱修饰7，例如测序期间的胞嘧啶甲基化。但是，由于缺乏训练数据，目前尚无纳米测序检测8 8-oxo-dg的模型。在这里，我们制定了一种基于合成寡寡寡做的9策略，以创建具有上下文可变性10的长DNA分子，以进行有效的深度学习和纳米孔测序。此外，我们展示了一种训练11方法，适合于与规范12 g相比，以应对8-oxo-DG的极端稀缺性，以实现特定的8-oxo-DG检测。应用于可诱导的组织培养系统，以实现13个氧化DNA损伤，我们的方法揭示了14个基因组的8-oxo-DG分布，这是C> A突变的不同背景模式，以及在周围8-oxo-dg位点的2千克酶窗口中同时发生的5-MC耗竭15。这些发现不仅强调了表观遗传学研究中纳米孔测序的潜力，而且还阐明了8-氧-17 DG在基因组调节中的作用。23通过以18个单分子分辨率同时测量5-MC和8-oxo-DG，我们的研究提供了对19个这些DNA修饰之间功能相互作用的见解。此外，我们使用合成寡核能通过机器学习修饰来产生20个地面真相的方法可以应用于其他21个DNA修饰。总的来说，我们的工作有助于推进表观遗传学领域，22种突出显示纳米孔测序是研究DNA修饰的强大工具。
DNA中DGPDC和DCPDG序列的光活化动力学：全面的量子机械研究
通过DNA吸收紫外线是细胞氧化损伤的主要来源，引发了一系列对生物体的可能非常有害结果的分子事件（DNA突变，凋亡和癌症）。1 - 3，因此，巨大的效果已致力于表征多核苷酸的光活化动力学。归功于时间分辨（TR）光谱技术4 - 6的发展以及量子机械（QM）计算的限制，已经取得了7 - 10个重要的进步，尤其是在模型多核苷酸序列的研究中。7 - 9,11 - 13他们的光活化动力学非常复杂，结合了超高过程，其特征是亚匹克秒（PS）中的时间常数多达几个PS，而其他过程则以较低的时间尺度出现，最高为纳米秒（NS）（NS）及以后。最快的过程通常与单体样衰减过程有关，即类似于孤立基地中发生的，而，而
ShieldGPT：DDOS缓解的基于LLM的框架
不断发展的分布式拒绝服务（DDOS）对网络领域构成了重大威胁，该领域强调了DDOS缓解作为研究的关键领域的重要性。虽然现有的AI驱动方法（包括深神经网络作品）在检测DDOS攻击方面表现出了希望，但他们无法阐明预测理由并提供可行的缓解措施限制了其实际实用性。大型语言模型（LLMS）的出现提供了一种新颖的途径来克服这些局限性。在这项工作中，我们介绍了Shieldgpt，这是一个综合的DDOS仪式框架，可利用LLM的力量。ShieldGPT包括四个组成部分：攻击检测，流量表示，域知识注入和角色表示。为了弥合LLM的自然语言处理能力与网络流量复杂性之间的差距，我们开发了一种捕获全球和本地流量功能的表示方案。fur-hoverore，我们探索了特定于网络域的及时工程，并设计了两个迅速模板，这些模板利用了LLMS来制定特定于交通的，可理解的解释和缓解说明。我们的初步实验和案例研究验证了ShieldGPT的有效性和适用性，证明了其通过细微的见解和量身定制的策略来增强DDOS缓解工作的潜力。
eGridGPT：控制室中值得信赖的人工智能
本报告介绍了将 GenAI 应用于电网控制室的首次研究成果。它概述了人类决策与 eGridGPT 之间的协同作用，其中 eGridGPT 通过分析程序、建议行动、使用基于物理的数字孪生模拟场景以及推荐最佳决策来支持操作员。然后，系统操作员可以根据建议决定是否调整电网。人类系统操作员被置于最终决策循环中，因为 eGridGPT 不承担法律责任或无法自动实施建议。图 1 显示了未来的想象控制室，其中有一位基于 AI 的助手来帮助提出系统操作建议。该报告还介绍了初步案例研究的结果，展示了 eGridGPT 处理实时操作和离线规划之间的设备模型映射任务的能力。
tau dgae（297-391）广告模仿的预纤维
丝状tau夹杂物是许多神经退行性疾病的标志，包括阿尔茨海默氏病（AD）和慢性创伤性脑病（CTE），统称为tauopathies。Cryo-EM的进步表明，从患有特定神经退行性疾病的个体中分离出的Tau丝具有独特的tau折叠 - 即ad溶解的tau丝的折叠与CTE分离的tau丝的褶皱（1-3）不同。利用具有正确疾病特异性褶皱的tau丝是更好地模仿细胞和体内模型中特定人类疾病的重要目标。最近的冷冻EM研究表明，重组产生的tau dgae单体将在体外高度特异性的条件下形成疾病分离的AD或CTE TAU细丝褶皱（4，5）。PRESSMARQ的目录＃SPR-502 TAU DGAE（297-391）AD-MIMIC PFF在这些确切的发表条件下被纯化和纤维化，这些条件复制了疾病分离的AD-FOLD（在10 mm PB 10 mm PB 10 mm DTT pH 7.4 200 mmmmgmgccl中，在37oC中为37oC，37oC，48小时）。
8-OHDG，S100B和氧化应激
目的：广义焦虑症（GAD）是一种慢性疾病，至少持续了6个月，其特征是过度和连续焦虑，这导致了明显的问题和功能障碍。S100B是一种神经胶质蛋白，在调节细胞生长和分化以及细胞内信号传递的细胞间通信中起作用。这项研究旨在分析新诊断为尚未开始治疗的GAD的患者的血清S100B，8-OHDG和氧化应激水平，以更好地了解GAD病因的基本神经生物学基础。患者和方法：根据DSM-5诊断标准诊断为GAD的四十四名患者和44个健康对照。Beck焦虑量表（BAI）用于确定GAD患者的焦虑水平。在患者和对照组中测量了血清S100B，8-OHDG，总氧化剂状态（TOS）和总抗氧化剂状态（TAS）水平。结果：GAD组的8-OHDG值在统计学上明显高于对照组（p = 0.028）。在TAS，TOS和氧化应激指数（OSI）值（P> 0.05）方面，GAD患者与对照组之间没有明显差异。发现GAD组的S100B水平高于对照组的S100B水平。结论：这项研究的结果表明，由于GAD患者的氧化应激可能会造成DNA损伤。需要进一步研究来确认S100B蛋白在GAD病因和发病机理中的作用。关键词：广义焦虑症，氧化应激，8-OHDG，DNA损伤，S100B
NREL的DGEN，REOPT和SAM模型之间的联系
1。改进数据标准化和访问：公开可用数据集2。模型和算法开发：标准化数据（代理）和新模块3。传播和推广：向ISO/RTO，公用事业，州和地方能源计划者，地方政府，政策制定者和监管机构提供技术援助。
使用BondgraphTools在生物学中分析和模拟基于能量的模型
摘要像所有物理系统一样，生物系统受到物理定律的约束。但是，生物化学的数学模型经常忽略能量的保护，导致不现实的行为。基于能量的模型与质量，电荷和能量的保护一致，有可能帮助理解生物组件之间的复杂相互作用，并且随着实验测量和数据库的最新进展，它变得更加易于发展。在本文中，我们激励使用键合图（工程中的建模工具）用于基于能量的建模和介绍，Bondgraphtools，Bondgraphtools，bonggraphtools，这是一个用于构建和分析债券图模型的Python库。我们使用生物化学的示例来说明如何使用BondgraphTools自动化系统生物学中的模型构建，同时保持与物理定律的一致性。
MindGomoku：基于贝叶斯深度学习的在线 P300 BCI 游戏
摘要：脑机接口（BCI）技术除了有助于开发残疾人辅助产品外，还可以成为全民娱乐的一种方式。然而，大多数BCI游戏由于控制性能差或容易引起疲劳而无法广泛推广。本文提出了一款P300脑机接口游戏（MindGomoku），探索一种在实际环境中利用脑电图（EEG）信号进行游戏的可行且自然的方式。这项研究的新颖之处在于在设计BCI游戏和范例时融合了游戏规则和BCI系统的特点。此外，引入了一种简化的贝叶斯卷积神经网络（SBCNN）算法，以在有限的训练样本上实现高精度。为了证明所提算法和系统控制的可靠性，选择了10名受试者参加两次在线控制实验。实验结果表明，所有受试者均成功完成游戏控制，平均准确率为90.7%，并且平均玩MindGomoku超过11分钟。这些发现充分证明了所提系统的稳定性和有效性。该BCI系统不仅为用户（特别是残疾人）提供了一种娱乐形式，还为游戏提供了更多可能性。
使用 CAE 模拟验证结构... - WeldGalaxy
麦肯锡全球去年进行的一项关于数字化转型的调查发现，石油和天然气、汽车、基础设施和制药等传统行业的数字化转型比其他行业更具挑战性。同一项研究还发现，采用的技术越多，转型就越成功。2018 年，大多数公司使用了麦肯锡全球询问的以下十一种技术中的四种：传统网络技术、基于云的服务、移动互联网技术、大数据和大数据架构、物联网、设计思维、人工智能工具、机器人、深度学习、增强学习、增材制造。（完整报告请见此处：https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/ unlocking-success-in-digital-transformations）