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生物信息学和实验见解：F2RL1 作为宫颈癌诊断和预后的关键生物标志物
宫颈癌（CCa）仍然是全球重大的公共卫生问题，早期诊断和治疗至关重要。此外，其发病机制背后的分子机制仍未完全阐明。F2RL1 与各种肿瘤密切相关。然而，它与 CCa 的关系尚不清楚。我们从 TCGA 数据库中访问了 309 名被诊断为 CCa 的患者的数据。Limma 包促进了差异表达分析以识别差异表达的 mRNA（DEmRNA）。通过 XIANTAO 数据库进行生存分析和 ROC 分析。通过 ImmPort 数据库分析将免疫相关基因与 F2RL1 相关基因一起识别。使用 GO、KEGG 和 GSEA 进行功能富集分析。我们收集了参与者的宫颈细胞和血清以检测 HPV 和 TCT，然后使用 qPCR 检查 F2RL1 mRNA 表达水平。我们还通过 WB 和 ELISA 技术验证了 F2RL1 蛋白的表达。我们的研究发现了一个有趣的现象：与正常组织相比，CCa 组织中 F2RL1 的表达水平明显升高，显示出不同病理类型之间存在有趣的差异。此外，高 F2RL1 表达与总生存期 (OS)、无进展间隔 (PFI)、无进展生存期 (PFS) 的降低有关。F2RL1 以 0.996 的 AUC 震撼了 ROC 分析。此外，F2RL1 表达水平对不同 N 阶段、病理组织类型、治疗状态和种族群体的 CCa 有显著影响，使我们能够开发出一个预测模型。此外，我们还确定了 43 个免疫相关基因。富集分析突出了它们与细胞运动和 T 细胞活化相关通路的关联。通过分析，我们发现 F2RL1 表达与大多数免疫细胞（特别是 TFH 和细胞毒性细胞）的浸润呈反比，这表明可能与 CCa 的免疫逃避有关。分子生物学实验也证实了F2RL1在宫颈脱落细胞和血清中的表达显著增加。本研究首次揭示了F2RL1在CCa中的预测和早期检测意义及其与免疫浸润的相关性。F2RL1与CCa的进展密切相关，可以作为CCa患者早期诊断和预后的生物标志物。
无线电化学合成：用于高通量实验的微电子变换孔板
2021 年，目前团队的一些成员与默克公司的同事一起寻找解决方案。他们用带状电缆代替电线建造了一个可以同时进行 24 次电化学反应的反应堆。他们指出，这虽然更好，但好不了多少。这促使他们采取了一种全新的方法——用光而不是电来为类似的反应堆装置供电。结果是一种由光驱动的无线反应堆装置，能够使用几乎任何尺寸的孔板。
科学家在量子实验中观察到“负时间”
德国理论物理学家 Sabine Hossenfelder 在一段 YouTube 视频中批评了这项工作，该视频的观看人数超过 25 万，他指出，“这项实验中的负时间与时间的流逝无关——它只是一种描述光子如何穿过介质及其相位如何变化的方式。”
多尺度建模和实验的观点加速了聚变材料的开发
a 岛根大学工业创新组织下一代 TATARA 联合创造中心，日本松江 b 田纳西大学诺克斯维尔分校，美国田纳西州诺克斯维尔 c 阿利坎特大学科学学院，第二阶段，应用物理系，西班牙阿利坎特 d 英国原子能管理局，卡勒姆聚变能源中心，卡勒姆科学中心，阿宾登，奥克森，OX14 3DB，英国 e 密歇根大学核工程与放射科学系，密歇根州安娜堡，48109，美国 f 巴黎萨克雷大学，CEA，金属冶金物理研究中心，91191，伊维特河畔吉夫，法国 g 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰，美国 h 橡树岭国家实验室材料科学与技术部，田纳西州橡树岭 37831，美国 i Forschungszentrum J¨ulich GmbH，能源和气候研究所，52425 J¨ulich，德国 j 国立核能研究大学莫斯科工程物理学院，Kashirskoe sh.31，115409，莫斯科，俄罗斯联邦 k 加利福尼亚大学材料科学与工程系，美国加利福尼亚州洛杉矶 l 克莱姆森大学机械工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 m 克莱姆森大学材料科学与工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 n 密歇根大学材料科学与工程系，美国密歇根州安娜堡 48104 o 瑞典皇家理工学院核工程系，SE106 91 斯德哥尔摩，瑞典 p 麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥 q 日本原子能机构，日本茨城县中郡东海村 r 材料科学与化学工程系，石溪大学，石溪，纽约，美国
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
Tularemia治疗：实验和临床数据
tolularemia是由革兰氏阴性的，辅助细胞内细菌francisella tolularensis引起的人畜共患病。该疾病根据感染途径，感染细菌菌株的毒力以及感染者的潜在疾病有多种临床表现。全身感染（例如肺炎和伤寒形式）和并发症很少见，但可能会威胁生命。大多数患者患有局部感染（例如，皮肤溃疡，结膜炎或咽炎）患有局部淋巴结肿大，这会在约30％的患者和慢性感染过程中演变成化脓性。在生物学威胁的背景下，已经建立了当前的治疗建议来管理急性感染，并且不考虑临床情况的巨大变化。本综述总结了有关在体外，动物模型和人类中针对F. tularensis的抗生素效率的文献数据。用β-内酰胺，大多数大花环或抗结核药物的经验治疗通常无效。氨基糖苷庆大霉素和链霉素仍然是严重感染的黄金标准，尽管当前数据表明前者通常更有效，但氟喹诺酮类和强力霉素的感染是轻度严重性的。然而，根据临床表现，患者的年龄和健康状况，并发症的存在以及疾病的进化，文献中报道的抗生素治疗的组成和持续时间高度可变。许多患者将几种抗生素合并或依次接受。无论服用的抗生素治疗，可变但较高的治疗失败率和复发率是否仍在观察到，尤其是在疾病发作后2-3周接受治疗的患者中。在这些患者中，治疗通常需要手术治疗，包括排水或去除化脓性淋巴结或其他感染灶。目前很难建立治疗建议，特别是由于缺乏比较随机研究。但是，我们试图通过改善tularemia治疗的建议来总结当前的知识，这将必须由一群专家讨论。改善t骨患者预后的主要因素是早期服用适当的治疗，这需要更好的医学知识和该疾病的诊断策略。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
用于压缩空气储能的多级径向流泵-涡轮：实验分析与建模
用于压缩空气储能的多级径向流泵涡轮机：实验分析和建模 Egoï Ortego 1,2 , Antoine Dazin 1 , Frédéric Colas 3 , Olivier Roussette 1 , Olivier Coutier Delgosha 1,4 , Guy Caignaert 1 1 Univ.里尔、法国国家科学研究院、ONERA、巴黎高科艺术与工学院、里尔中央理工学院、UMR 9014-LMFL - 里尔流体力学实验室 - Kampé de Fériet，F-59000，里尔，法国。 2 MINES ParisTech-PSL 研究型大学-CES，法国帕莱索 3 Univ.里尔，巴黎高工学院，里尔中央理工学院，HEI，EA 2697 - L2EP - 电工技术与电力电子实验室，F-59000 里尔，法国 4 Kevin T. Crofton 弗吉尼亚理工大学航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24060，美国 摘要 近年来，能源格局演变引发了网络管理问题，例如可再生生产来源的日益整合，这些变化刺激了与电网相连的存储系统的不断发展。在现有的存储技术中，水气系统似乎提供了一种清洁、廉价的能源存储解决方案。本研究分析了使用旋转动力可逆泵/涡轮的闭式循环空气-水直接接触积累系统。使用独特的能量转换机器和易于回收的材料可以实现经济高效、环保且使用寿命长的存储技术。本文重点介绍该系统在实验室环境中的实验实现与分析，以及其多物理动态行为的建模。为了应对系统多变的运行条件，成功测试了两种不同的液压机实时控制策略。最后讨论了整体系统效率。效率控制策略实现了31%的往返效率，功率控制策略分别使充电和放电模式下的交换功率精度达到5%和23%。多物理动态模型导致涡轮机模式加速度预测的误差为 4%，这表明这种建模方法对于此类瞬态系统具有重要意义。术语符号希腊符号和运算符定容比热容 (J/(kg.K))Δ差
AI实验融合任务的基础模型
ai基础模型[1]封装了一个概念，其中AI模型以无监督或自制的方式进行预培训，例如，以一项基本任务进行了基本任务，例如，在句子中预测下一个单词，在一定数据中，训练有素的模型随后是一个句子的基础，以示例为基础，以示例为基础，以示例为基础。本质上，他们不是狭窄的专家，而是通才。尽管这些模型的概念通过大语言模型（LLM）（例如那些基础chatgpt [2]）赢得了知名度，但原则上，可以在各种方式上使用类似的技术，例如，图像，音频，视频，非结构化的网格等。鉴于实验磁性局限融合设备中不同模态的大量数据以及实验融合科学家需要执行的各种任务需要执行的多种任务，因此出现了一个自然的问题，即是否可以为实验融合数据创建AI基础模型以增强和加速融合科学。本文试图在概念层面上解释如何创建这些基础模型以及如何有效地用于实验融合设置。
AEDGE：用于暗物质和太空重力探索的原子实验
摘要 本文包含 2019 年提交给 ESA 航行 2050 进程的白皮书的摘要，该白皮书随后发表在 EPJ Quantum Technol. 7、6 2020 上。我们在本白皮书中提出了一个太空实验的概念，使用冷原子来寻找超轻暗物质，并探测 LISA 和地面 LIGO/Virgo/KAGRA/INDIGO 实验最敏感范围之间的频率范围内的引力波。这个称为暗物质和引力探索原子实验 (AEDGE) 的跨学科实验还将补充其他计划中的暗物质搜索，并利用与其他引力波探测器的协同作用。我们举例说明了 AEDGE 对超轻暗物质的灵敏度范围扩大，以及其引力波测量如何探索超大质量黑洞的组装、早期宇宙中的一级相变和宇宙弦。AEDGE 将基于目前正在开发的使用冷原子进行地面实验的技术，并将受益于 LISA 和微重力冷原子实验等获得的太空经验。