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磷酸二酯酶-5 抑制对系统性右心室大小和功能的影响 - 一项多中心、双盲、随机、安慰剂对照研究
11 瑞士伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学、预防心脏病学和运动医学大学诊所 12 瑞士苏黎世大学儿童医院心脏病学系 13 奥地利维也纳医科大学维也纳综合医院生物医学成像和图像引导治疗系 14 瑞士洛桑大学 (UniL) 生物与医学学院 15 瑞士日内瓦日内瓦大学医院 (HUG) 心脏病学分部 16 参与中心和研究人员的完整列表见附录。 * 这些作者对研究设计、数据解释和手稿准备做出了同等贡献。 通讯地址 Matthias Greutmann，医学博士，先天性心脏病负责人，苏黎世大学医院心脏中心，Raemistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士。电子邮件：Matthias.greutmann@usz.ch；电话：++41 44 255 3883 字数：3510字
超越双螺旋：金黄色葡萄球菌生物膜中细胞外DNA的多面景观
金黄色葡萄球菌形成的生物膜由嵌入由蛋白质，多糖，脂质和细胞外DNA（EDNA）的基质中的细胞组成。生物膜相关的感染很难治疗并可以促进抗生素耐药性，从而导致负面的医疗保健结果。edna有助于金黄色葡萄球菌的稳定性，生长和免疫渗透特性。edna是由自溶的释放的，自溶的是由murein水解酶介导的，这些水解酶通过霍林样蛋白形成的膜孔进入细胞壁。金黄色葡萄球菌的EDNA含量在单个菌株之间有所不同，并且受环境条件（包括存在抗生素的存在）影响。edna通过充当促进蛋白质细胞和细胞 - 细胞相互作用的静电网，在生物膜的发育和结构中起重要作用。由于埃德娜（Edna）在生物膜中的结构重要性及其在金黄色葡萄球菌分离株中的普遍存在，因此它是治疗剂的潜在靶标。用DNase处理生物膜可以消除或大大减少它们的大小。此外，靶向与EDNA结合并稳定的DNABII蛋白的抗体也可以分散生物膜。本综述讨论了有关Edna在金黄色葡萄球菌中的发行，结构和功能的最新文献，此外还讨论了针对Edna靶向生物膜消除的潜在途径的文献。
Syndesmos玩双游戏：DNA伤害响应...
乳腺癌是最常见的癌症，也是女性的第二大死亡原因[Fahad Ullah M.（2019）.Adv Exp Med Biol，1152，51-64]。遗传分析允许鉴定两个主要的乳腺癌基因BRCA1和BRCA2，可以利用这些基因进行治疗，因为BRCA突变是通过PARP抑制剂治疗合成致死的。蛋白syndesmos/nudt16l1/tirr最近被确定为53BP1介导的DNA损伤响应的关键调节剂：其过表达可预防53BP1的功能，从而导致BRCA1肿瘤中的PARP抑制剂抗性[DranéP等。（2017）自然543（7644）：211–6]。然而，Syndesmos也是一种rnabinding蛋白，它与主动翻译核糖体相关联，导致蛋白质合成速率降低[Avolio，R。等。（2018）。核酸研究，46（22），12067–12086]。测试了两个syndesmos函数相互交织的假设，我们在存在或不存在遗传毒性应激（依托泊苷）的情况下测量了Syndesmos敲低细胞的翻译。多核体分析分析显示，与对照组相比，综合细胞没有显着变化，这表明全局翻译没有改变。然而，免疫荧光分析表明，syndesmos沉默会导致Pbodies的增加，并进一步积累了Pbodies对依托泊苷的响应。因此，我们发现依托泊苷处理后，在Syndesmos敲低细胞中降低了编码DNAREPAIR蛋白的转录本的翻译效率。这些初步数据表明Syndesmos在涉及DNA损伤反应的“ mRNA循环”中起作用。根据该模型，Syndesmos可以通过“按需”释放翻译性mRNA来帮助DNA损伤响应，以允许及时合成DNA修复蛋白。
Decawave DW1000 与 DW3000 在低功率双边测距应用中的性能比较
摘要 — 室内定位和情境感知正成为各种应用的两项关键技术。最近，通过采用超宽带 (UWB) 技术，人们已经实现了厘米级精度和低功耗的实时定位系统。自 2015 年以来，Decawave 已生产出商用 UWB 集成电路，利用飞行时间测量技术来估计两个代理之间的距离。这项工作介绍了两台 Decawave 收发器（DW1000 和 2020 年发布的新款 DW3000）之间的性能研究。测试空间包括视距内区域和由 UWB 无线电信号反射到各种障碍物而引起的各种非视距条件。最后，我们分析了不同配置下的功耗，并对两台设备进行了比较。结果表明，两者在 1 米以上的测量范围内具有相似的精度，而考虑到较短的距离，DW3000 的平均性能要好 33.2%。此外，新收发器在实时测量过程中的功耗降低了近 50%，平均值达到 55 mW。索引术语 — 超宽带技术、超宽带通信、物联网、室内定位、功耗
人工智能是一把双刃剑
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合引发了关于其对学生学业成绩影响的激烈争论。一方面，人工智能有可能通过提供个性化指导、自动评分和提供实时反馈来提高学习成果。人工智能工具还可以方便获取大量教育资源，使学习更具吸引力和效率。另一方面，过度依赖人工智能可能会阻碍批判性思维、创造力和解决问题的能力。过度依赖人工智能生成的解决方案可能导致对基本概念的理解不足，最终对学业成绩产生负面影响。此外，人工智能驱动的评估可能会优先考虑死记硬背而不是更深入的理解，这可能会扼杀求知欲。这项研究工作旨在探索人工智能对学业成绩的双重影响，研究其优点和缺点。它还旨在调查人工智能对学业成绩的积极和消极影响之间的平衡，探索最大化利益同时减轻缺点的策略。通过研究人工智能与学生学习之间的相互作用，我们可以利用人工智能的潜力来增强教育，同时减轻其负面影响。平衡的方法将使教育工作者能够利用人工智能作为一种工具来增强而不是取代传统的教学方法，最终促进更有效和更具包容性的学习环境。研究人员最后鼓励同时使用人工智能和人类智能。为了最大限度地发挥优势并尽量减少缺点，教育工作者必须制定人工智能使用的指导方针，促进数字素养，并鼓励人机协作。通过承认人工智能的双重性质并努力实现平衡，我们可以利用其潜力来提高学术成绩，同时保持人类智能的价值。研究人员使用二次数据收集来生成数据。关键词：双刃剑、人工智能、学术、表现
土耳其太阳能发电量翻倍，超额完成 2025 年目标
在过去两年半的时间里，太阳能和风能合计节省了 150 亿美元的天然气进口，增强了土耳其的能源独立性，减少了对化石燃料的依赖。在此期间，仅太阳能就产生了 52 TWh 的电力，占该国总电力供应的 6%。这在同一时期避免了 54 亿美元的天然气进口。03 33 GW 的存储容量
俄罗斯代表形容词构造的二元组的定量方法
natalia bobkova - Clle，CNRS和ToulouseUniversitéde toulouseJaurèsFabioMonterni - Clle，CNRS和ToulouseJeanJaurès大学摘要本文致力于罗素（Russian）派生形容词中的后缀之间的竞争。，它提出了基于俄罗斯国家语料库的大规模定量分析。它的主要目标是为确定确定这些衍生物中后缀选择的属性做出贡献。俄罗斯的代名词形容词派生使用了各种各样的指数。其中大多数是三个主要后缀的语音变体（扩展）-n-， - SK-和-OV-。后者可以被认为是基本的，构成了我们分析的重点。为这项研究构建了两个数据集，其中一个包含上面的后缀之一，一个更具体的包含Doublet的数据集，即形容词在同一基础上具有不同后缀。通过各种统计模型分析了两组的数据。我们的结果在全球范围内提供了对先前文献中先前进行的观测值的定量确认。特别是，我们表明-n-在俄罗斯的衍生系统中占有特定的位置，因为它的生产力较低，其衍生物倾向于较不透明，并且更容易显示词汇化的含义，这些含义指向朝向定性 - 相关语义谱的定性极点。- SK-和 - OV-更可能形成双重峰（附着在相同的基础上），这是一个进一步的论点，支持它们之间更大的同质性，而不是-n-。关键字：俄语，衍生形态，代表形容词，定量语言学，语料语言学，统计方法的统计方法1.引入俄罗斯名词中形容词的推导是观察和分析词缀竞争的有趣基础。代名词形容词（我们可能在全球范围内将其表征为具有关系价值）实际上可能是通过这种语言来得出的，主要是通过三种不同的后缀 - n-， - sk-和 - ov-或多个变体，基本上扩展了后者的变体。文献中已经进行了几次尝试，以隔离确定选择一个或其他后缀 /变体的因素，以绝对或倾向（参见< / div>）Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。 确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。 然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。 我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。 我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。 特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即>Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即形容词在同一底座上用不同的后缀构建。实际上我们将表明的是，对双重组的研究可能会阐明系统的全球动态，特别是当这样的
MDC1将佩里诺的招募介导为DNA Double ...
泛素化与DNA双链断裂的识别和修复至关重要。衔接蛋白MDC1介导关键DNA损伤反应E3泛素连接酶RNF8的募集到断裂位点。它是通过涉及RNF8 FHA结构域的磷酸化依赖性方式直接与RNF8相互作用的，从而在休息位点启动了靶向的染色质Ubiq-脉络性。在这里，我们报告MDC1还直接与另外两个E3泛素连接酶，佩里诺1和2结合，这些连接酶最近与DNA损伤响应有关。通过生化，生物物理和X射线晶体学方法的结合，我们揭示了MDC1-Pellino复合物的分子细节。此外，我们表明，在哺乳动物细胞中，MDC1通过两种蛋白质之间的直接磷酸化相互作用介导了佩里诺募集到DNA双链断裂的位点。总的来说，我们的发现为控制基因组稳定性维持的泛素化途径提供了新的分子见解。
国家双打大学资助820亿先令
1。招标邀请是在2025年3月4日提出的。招标将通过国家开放式招标方法使用标准招标文件进行，并向所有资格的申请人开放。2。有资格且有兴趣的申请人可以从农业和牲畜开发部网站www.kilimo.go.ke中免费获得供应商招标文件的招标广告和供应商招标文件的资格/注册。3。任何附录或澄清都将发布在农业部和牲畜发展部www.kilimo.go.ke。截止日期之前的7天，即18/03/2025 4。注册文档的申请应以普通密封信封包裹，并以注册参考编号，类别说明和类别编号应丢弃在标记为乞力马房底层接待处的标志性国务院农业部，或发布到下面提供的地址：主要秘书长农业部农业部农业部和牲畜开发部，乞线发展，乞力科医院，大教堂，
解码蛋白相互作用以更好地了解突变如何促进疾病
排放帽可以鼓励该行业采用节能实践，从而促进可持续AI技术的创新。此外，与AI相关的碳指标可以协助决策者制定有效的标准，以确保随着AI的发展，其环境成本得到了控制，为可持续的AI未来铺平了道路。