受自然启发而设计高性能蛋白质材料的努力主要集中在改变自然发生的序列以赋予所需的功能,而从头设计则明显落后,需要非常规的创新方法。在这里,使用部分无序的弹性蛋白样多肽 (ELP) 作为初始构建块,这项工作表明,可以通过混合仿生设计加速蛋白质材料的从头工程,这项工作通过整合计算建模、深度神经网络和重组 DNA 技术实现了这一点。这种可推广的方法涉及整合一系列具有 𝜶 螺旋构象的从头设计序列,并将它们遗传编码为受生物启发的内在无序重复基序。新的 ELP 变体保持结构构象,并在体外表现出可调节的非热平衡超分子自组装和相行为。这项工作说明了预测的分子设计在结构和功能材料中的有效转化。所提出的方法可应用于广泛的部分无序生物大分子,并可能为发现新的结构蛋白铺平道路。
可再现的内窥镜检查结果,例如粘膜剥离,撕裂和气管化,以及诸如带状T-Cell浸润,粘膜脱位,上皮细胞凋亡以及dys或多杀伤性等组织学因素。ELP的临床表现包括广泛的范围,从无症状的课程到轻度至重度吞咽困难,在极端情况下,胃肠道出血。未经治疗的慢性ELP会导致食管远端狭窄,并可以用作食管鳞状细胞癌的原始性。到目前为止,还没有既定的ELP疗法。类维生素类别是治疗皮肤LP的标准品,在ELP中不会表现出积极影响。虽然局部糖皮质菌 - 经常在食管炎症中产生有利的反应,但某些情况证明是顽固或难治性的。在这种情况下,已经尝试了各种免疫抑制疗法,并取得了可变的成功。本报告详细介绍了一个严重的ELP病例,该病例表明对泼尼松蛋白,阿西他蛋白,阿利替诺蛋白,阿达木单抗,他的他的酸性,羟基氯喹加霉酚酸酯Mofetil和cyclophophophamide。JAK抑制剂Tofacitib的启动引起了令人印象深刻的临床,内窥镜和组织学缓解。在我们对这种疾病的免疫介导的发病机理的不断发展的背景下,讨论了对JAK抑制剂的积极反应。
摘要 目的:评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法:密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集,并将其分为训练集(80% 的患者,5761 只眼睛)和测试集(20% 的患者,961 只眼睛)。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中,以重新调整四个现有公式(Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T)中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果:当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时,测试集中的 MAE ± SD(以屈光度为单位)为:Haigis 为 0.356 ± 0.329,Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319,Holladay 为 0.371 ± 0.336,SRK/T 为 0.361 ± 0.331,明显低于原始公式的 MAE ± 0.328:Haigis 为 0.408 ± 0.337,Holladay 为 0.384 ± 0.341,SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论:使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
图1:多尺度模拟实现ELP冷凝水的热力学和结构表征。(a)模拟二嵌段ELP的序列的说明,该序列由五氨基酸重复序列组成,其中X用客人氨基酸代替。(b)逐渐增加模型分辨率的三步多尺度模拟方法的概述。V 5 L 5的仿真在每个步骤中产生示例配置。肽是红色的,而水分子,氯和钠的颜色分别为蓝色,绿色和橙色。插入G-V-G重复和周围水分子的插入片段表明每个模型的分辨率。(c)20 ELP冷凝物的模拟表面张力(τ)与相关系统的过渡温度(T t)之间的相关性。46ρ是两个数据集之间的Pearson相关系数,虚线是模拟和实验数据之间的最佳拟合。错误条表示五个独立时窗口的估计值的标准偏差。
资助法律教育计划 (FLEP) 为现役空军军官和士兵提供了一个独特的机会,让他们可以以空军的费用就读法学院。如果被选中参加 FLEP,士兵将先就读军官训练学校 (OTS),然后就读法学院。在军官担任现役期间,空军将承担法学院的学杂费。在就读法学院期间,军官还可获得全额工资、津贴和其他福利。额外休假计划 (ELP) 为空军军官提供了另一条就读法学院的途径。通过这项计划,军官负责所有申请费用、学费和费用,他们不领取工资或津贴。军官可以继续积累晋升和退休时间,并仍然有资格享受其他现役福利(例如医疗)。士兵没有资格享受 ELP。
药物输送系统(DDSS)最近因改善药物负荷和效率治疗许多癌症而受到广泛关注。弹性蛋白类(ELPS)是源自弹性蛋白(Tropoelastin)前体的合成肽,可保留相似的结构和物理化学特性。ELP由于其出色的生物相容性,完全降解性,温度响应性能,可控序列和长度以及精确调谐的结构和功能而在组织工程和癌症治疗中获得了多种应用。基于ELPS的药物输送系统可以改善治疗试剂的药代动力学和生物分布,从而提高抗肿瘤效率。在这篇综述中,我们总结了ELP在癌症治疗中的最新应用,重点是功能性肽,治疗蛋白,小分子药物和光敏剂的递送。
控制语言模型生成的文本并定制内容一直是一个长期存在的挑战。现有的为提供控制而提出的提示技术都是针对特定任务的,缺乏通用性;这为非专家用户提供了太多选择,无法找到适合其任务的方法。与这些技术相关的工作(例如编写示例、解释、说明等)进一步限制了非专家用户的采用。在本文中,我们提出了一种简单的提示策略 H ELP ME T HINK,我们鼓励大型语言模型(如 GPT3 和 ChatGPT)通过提出一系列相关问题并利用用户答案来执行任务来帮助非专家用户。我们在各种任务上证明了我们的技术 H ELP ME T HINK 的有效性。具体来说,我们专注于那些对普通人来说很难、需要大量思考才能完成的任务。我们希望我们的工作能够鼓励开发非常规方法来利用大型语言模型的强大功能。
答案集编程(ASP)是一个突出的问题模型和解决框架,其解决方案称为答案集。认知逻辑程序(ELP)扩展了ASP,以推理全部或某些答案集。解决方案可以看作是多个答案集(称为世界观)的后果。虽然对命题计划的综合性进行了充分的研究,但非地面案例仍然开放。本文确定了非地面ELP的复杂性。我们为众所周知的程序片段提供了一张全面的图片,事实证明,该类别的nexptime是完整的,可以访问高达σp2的甲壳。在定量设置中,我们建立了#EXP以外的复杂性的复杂性结果。为了减轻高复杂性,我们在界定的谓词ARITY的情况下建立了结果,达到了多项式层次结构的第四级。最后,我们为参数树宽度提供了伦理紧密的运行时结果,该宽度具有定量推理中的应用,在该定量推理中,我们推理了epymic文字的(边际)概率。
42 Q1031 Mill Point Solar Project E Marcy - New Scotland 345kV Line #18 Nov-25 250 250 CSR NM-NG ERIS/CRIS 43 Q1036 Mainesburg ESS C Mainesburg - Watercure 345kV Jun-26 130 130 ES NYSEG ERIS/CRIS 44 Q1038 ELP Rotterdam Solar F Maple Ave - Rotterdam 115kV Line #10 DEC-25 20 20 S NM-NG ERIS/CRIS
在2025年2月17日,上午9:00 2- GDAHCV2023/0269 MATTER的性质:关于调解Roger Spronk vs. Spronks Mega游艇服务(GRENADA)LIMITED的调解结果的报告,也是“ Gourmet Store”,。 加法。 Parties: Claimant Atty: Lex Fidelis Chambers Claimant: Roger Spronk Defendant Atty: Seon & Associates Defendant: Spronks Mega Yacht Services (Grenada) Limited, also trading as "The Gourment Store Claire Budhlall- Spronk also trading as "K&S Importing & Consulting" __________________________________________________________________________________________________________________。加法。Parties: Claimant Atty: Lex Fidelis Chambers Claimant: Roger Spronk Defendant Atty: Seon & Associates Defendant: Spronks Mega Yacht Services (Grenada) Limited, also trading as "The Gourment Store Claire Budhlall- Spronk also trading as "K&S Importing & Consulting" __________________________________________________________________________________________________________________