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烟酰胺腺嘌呤二核苷酸的斑马鱼模型（...
图 1. NAD + 生物合成和补救。生物体 NAD + 来自饮食前体来源，以蓝色矩形背景表示。NAD + 前体通过犬尿氨酸（黄色）和 Preiss-Handler（橙色）生物合成途径流动或被纳入补救途径（灰色）。大部分细胞 NAD + 来自补救途径。NAD + 被 PARP 和 sirtuins 等酶作为底物（补救途径中的星号）消耗。KYNU、HAAO 和 NADSYN1 基因的功能丧失突变（编码生物合成途径中的酶）导致 NAD + 耗竭和 CNDD。
纳米材料中的原子缺陷及其在集成量子技术中的应用
量子技术（包括通信、计算和传感）在很大程度上依赖于量子系统的特性（包括自旋和光子）来编码、处理和传输信息。纳米材料中的原子缺陷（例如金刚石纳米晶体和六方氮化硼 (hBN)）代表了这些技术的有前途的平台。这些由晶格不规则性形成的缺陷中心在紧凑性、可扩展性和可集成性方面具有无与伦比的优势，使其成为先进量子设备的首选。然而，退相干和外部扰动带来的挑战限制了系统性能，仍然是重大障碍。
人类基因启动子处的 G-四链体蛋白质相互作用组
基因启动子处的 DNA-蛋白质相互作用在基因表达中起着至关重要的作用。人类细胞的启动子富含富含鸟嘌呤的序列，这些序列可以形成四链 G-四链体 (G4) 结构。G4 正在成为基因调控中一类独特的基于结构的调控元件，它们与蛋白质的相互作用对于 G4 的作用至关重要。目前，我们对 G4-蛋白质相互作用的理解主要是基于个案，没有系统信息。在这项工作中，我们使用来自 ENCODE 项目的数据检查了共识 G4 形成区 G4(+) 周围 1,183 种人类 DNA 结合蛋白（包括转录因子、组蛋白及其修饰酶）的空间占有率。我们发现 G4(+)、其近端侧和远端侧是三个主要的蛋白质结合位点。几乎所有蛋白质在这些位点上都富集或耗尽，这可能是由于竞争或位点之间的时空转换，导致不同程度的变化或持久性，在细胞/组织类型内或跨细胞/组织类型。值得注意的是，组蛋白被排除在 G4(+) 的近端之外，它们与 G4(+) 的结合分别通过乙酰化和甲基化打开和关闭。此外，远端优先富集 H3K23me2 和 H3K4me2。我们的实验还揭示了相应的 G4-蛋白质相互作用模式。总之，我们的结果表明 G4 在动态定义和协调基因启动子处的染色质结构和 DNA-蛋白质相互作用以进行转录调控方面发挥着普遍作用，而这项任务不太可能通过基于序列的 DNA 识别来完成。
人类基因启动子处的 G-四链体蛋白质相互作用组
基因启动子处的 DNA-蛋白质相互作用在基因表达中起着至关重要的作用。人类细胞的启动子富含富含鸟嘌呤的序列，这些序列可以形成四链 G-四链体 (G4) 结构。G4 正在成为基因调控中一类独特的基于结构的调控元件，它们与蛋白质的相互作用对于 G4 的作用至关重要。目前，我们对 G4-蛋白质相互作用的理解主要是基于个案，没有系统信息。在这项工作中，我们使用来自 ENCODE 项目的数据检查了共识 G4 形成区 G4(+) 周围 1,183 种人类 DNA 结合蛋白（包括转录因子、组蛋白及其修饰酶）的空间占有率。我们发现 G4(+)、其近端侧和远端侧是三个主要的蛋白质结合位点。几乎所有蛋白质在这些位点上都富集或耗尽，这可能是由于竞争或位点之间的时空转换，导致不同程度的变化或持久性，在细胞/组织类型内或跨细胞/组织类型。值得注意的是，组蛋白被排除在 G4(+) 的近端之外，它们与 G4(+) 的结合分别通过乙酰化和甲基化打开和关闭。此外，远端优先富集 H3K23me2 和 H3K4me2。我们的实验还揭示了相应的 G4-蛋白质相互作用模式。总之，我们的结果表明 G4 在动态定义和协调基因启动子处的染色质结构和 DNA-蛋白质相互作用以进行转录调控方面发挥着普遍作用，而这项任务不太可能通过基于序列的 DNA 识别来完成。
公共场所人工智能监控解决方案
这取决于具体应用——例如，如果您只需要检测运动，那么 4K 可能就没有必要。但是，相机捕捉的细节越精细，AI 算法就可以应用于图像的智能程度就越高，从而支持更广泛的用例。因此，您会发现具有深度学习功能的相机分辨率更高。但需要注意的是，一些高分辨率相机使用大量计算能力来编码视频，这可能会导致相机芯片组中可用于 AI 的百分比较低。
AP®生物学 - 评分指南
在真核微生物中，PHO信号通路调节某些基因的表达。这些基因，PHO靶基因，编码参与调节磷酸盐稳态的蛋白质。当细胞外无机磷酸盐（PI）的水平很高时，转录激活剂PHO4被两种蛋白的络合物Pho80 – Pho85磷酸化。结果，未表达PHO靶基因。当细胞外PI的水平较低时，Pho80 -Pho85复合物的活性被另一种蛋白质Pho81抑制，使PHO4能够诱导这些靶基因的表达。该途径的简化模型如图1所示。
量子信息理论解决方案 6
a) 现在我们来看看使用这个量子信道发送经典信息时会发生什么。我们从任意输入概率分布 PX (0) = q, PX (1) = 1 − q 开始。我们将这个分布编码为状态 ρ X = q | 0 ⟩⟨ 0 | +(1 − q ) | 1 ⟩⟨ 1 | 。现在我们通过量子信道发送 ρ X ，即让它在 E p 下演化。最后，我们在计算基础上测量输出状态 ρ Y = E p ( ρ X )。计算条件概率 PY | X = x ( y )
使用神经符号方法预测学生策略
摘要 预测学生的解决问题策略是一个复杂的问题，但它会对自动教学系统产生重大影响，因为它们可以根据学习者的情况调整或个性化系统。虽然对于小型数据集，学习专家可能能够手动分析数据来推断学生的策略，但对于大型数据集，这种方法是不可行的。我们开发了一个机器学习模型来根据学生数据预测策略。虽然基于深度神经网络 (DNN) 的方法（例如 LSTM）可以应用于此任务，但它们对于大型数据集通常具有较长的收敛时间，并且与其他几种基于 DNN 的方法一样，存在数据过度拟合的固有问题。为了解决这些问题，我们开发了一种用于策略预测的神经符号方法，即结合符号 AI（可以编码领域知识）和 DNN 的优势的模型。具体来说，我们使用马尔可夫逻辑对数据中的关系进行编码，并利用这些关系之间的对称性来更有效地训练 LSTM。具体来说，我们使用重要性抽样方法，对训练数据进行抽样，以便对于对称实例的群集/组（策略可能对称的实例），我们仅选择代表性样本来训练模型，而不是使用整个组。此外，由于某些组可能包含比其他组更多样化的策略，我们会根据先前观察到的样本调整重要性权重。通过对 KDD EDM 挑战数据集进行实证评估，我们展示了我们方法的可扩展性。
运动控制计算神经解剖学的修订版
图 1. 台球游戏是状态和动作表示的模型。任务状态主要编码白球、红球（目标球）和要将球击入的球袋的位置。任务动作是桌上的动作——球杆应该以一定的角度、旋转和速度击中白球的特定位置，白球应该击中目标球并将其推向球袋。身体状态是球员的姿势和他/她握球杆的方式；身体动作是他/她移动球杆的动作。
光子是全息平面的地址信息
光子是光的基本量子，被广泛认为是能量的载体和电磁相互作用的介质。本文提出，光子还编码了全息平面内量子相互作用的“地址”，为跨时空协调量子现象提供了一种机制。基于《从许多不真实的世界解释中诞生的宇宙》中提出的框架，这一假设表明光子充当空间和信息坐标的信使，为波函数坍缩、量子纠缠和延迟选择实验提供了新的解释。这种方法将全息原理与量子力学相结合，有可能连接现代物理学的两个基础理论。