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多切斯尼学院的价值观和神圣哲学的陈述，我们受到一组核心价值观的指导，这些核心价值观是我们的使命，远见和行为
duchesne学院的价值观和神圣哲学的陈述，我们受到一组核心价值观的指导，这些核心价值观是我们的使命，远见和行动。我们对价值观和神圣的心理哲学（价值观陈述）定义了我们是一个机构的身份，并为我们致力于卓越社区生活，参与和教育的承诺提供了一个框架。价值观的目的是阐明指导Duchesne College居民，同学和客人/访客的行为和决策的核心信念和原则。居民，同学和客人/游客有望在整个大学期间遵守并维护其价值观。根据违反政策和程序的后果，将对价值观或学院的政策和程序进行任何违反。我们的价值观得到了神圣心教教育的五个目标的基础，该目标的重点是：对上帝的个人和积极信仰
实时H2O2监视的快速遗传编码传感器的结构引导的工程
A-B结构引导的OROS传感器设计假设。 大肠杆菌的调节结构域（RD）还原和氧化形式的晶体结构。 胱氨酸形金对以黄色标记。 红色指示超级传感器的荧光蛋白插入环，蓝色指示新近鉴定的OROS传感器的荧光蛋白插入位点。 b的氧化氧结构的B因子和残基到残留的距离图，用于放大的假定区域，并在氧化和还原形式的Ecoxyr之间具有高构象变化。 红色和绿色框分别表示HyperRed和Oros-G的插入位点。 针对OROS-G提出的插入位点在C199和C208之间的循环之外（灰色线）。 以最大化循环的灵活性。 OROG-G传感器变体的 C-E筛选。 在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。 c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。 插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。 d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。 e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。 除非另有说明，否则从3个生物学重复中收集利益。A-B结构引导的OROS传感器设计假设。大肠杆菌的调节结构域（RD）还原和氧化形式的晶体结构。胱氨酸形金对以黄色标记。红色指示超级传感器的荧光蛋白插入环，蓝色指示新近鉴定的OROS传感器的荧光蛋白插入位点。b的氧化氧结构的B因子和残基到残留的距离图，用于放大的假定区域，并在氧化和还原形式的Ecoxyr之间具有高构象变化。红色和绿色框分别表示HyperRed和Oros-G的插入位点。针对OROS-G提出的插入位点在C199和C208之间的循环之外（灰色线）。以最大化循环的灵活性。OROG-G传感器变体的 C-E筛选。 在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。 c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。 插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。 d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。 e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。 除非另有说明，否则从3个生物学重复中收集利益。C-E筛选。在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。利益。插入211-212变体的突变E215Y导致了工程OROS-G。描述性统计：误差线和频段代表使用Seaborn（0.11.2）统计绘图套件的中心值趋势的自举置信区间（95％）。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
Medsyn：高级...
本文介绍了一种创新的方法，用于生产以文本构成为指导的高质量3D肺CT图像。虽然基于扩散的生成模型在医学成像中不断使用，但当前的最新方法仅限于低分辨率输出，并且使用了放射学报告的丰富信息。放射学报告可以通过提供其他指导并对图像合成的细粒度控制来增强生成过程。尽管如此，将文本引导的生成扩展到高分辨率3D图像带来了重要的记忆和解剖学细节保护挑战。解决内存问题，我们引入了使用修改的UNET体系结构的层次结构方案。我们首先合成在文本上调节的低分辨率图像，为随后的发电机提供完整的体积数据的基础。为了确保生成的样品的解剖学合理性，我们通过与CT图像结合生成血管，气道和小叶分段掩模来提供进一步的指导。该模型展示了使用文本输入和分割任务生成综合图像的能力。比较上的结果表明，与基于GAN和扩散技术的最先进的模型相比，我们的方法表现出优越的性能，尤其是在准确保留关键的解剖学特征（例如卵线，气道和血管结构）中。这项创新引入了新颖的可能性。可以应用图像生成中的进步来增强许多下游任务。这项研究重点介绍了两个主要目标：（1）开发一种基于Textual提示和解剖学成分创建图像的方法，以及（2）在解剖学元素上生成新图像的能力。
使用物理引导的对抗网络生成破裂标本的人工位移数据
抽象的数字图像相关性（DIC）已成为监视和评估开裂标本的机械实验的宝贵工具，但是由于固有的噪声和人工制品，通常很难自动检测裂纹。机器学习模型在使用DIC测量的，插值的全景位移作为基于卷积的分割模型的输入中检测裂纹路径和裂纹尖端非常成功。仍然需要大数据来训练此类模型。但是，由于实验昂贵且耗时，科学数据通常很少。在这项工作中，我们提出了一种直接生成类似于实际插值DIC位移的破裂标本的大量人工位移数据的方法。该方法基于生成对抗网络（GAN）。在训练期间，鉴别器以衍生的von Mises等效菌株的形式接收物理领域知识。我们表明，与经典的无指导GAN方法相比，这种物理学引导的方法在样品的视觉质量，切成薄片的Wasserstein距离和几何得分方面会带来改善的结果。
机器学习引导 - aqfep-a-fast-fast-fastic-absolute- ...
输入：目标函数f（x），采集函数α，替代模型ˆ f（x）和某些化学库d选择随机批次s⊂d评估目标f（x），以生成s∈S初始化的标签y s初始化，标记的数据（y y s）的标签集（y y s）用于t←1 to
分枝杆菌中 CarD 的转录调控受基础启动子动力学指导
细菌病原体，如结核分枝杆菌 ( Mtb )，利用转录因子来使其生理适应宿主内的不同环境。 CarD 是一种保守的细菌转录因子，对 Mtb 的生存至关重要。与通过结合特定 DNA 序列基序来识别启动子的传统转录因子不同， CarD 直接与 RNA 聚合酶结合，以在转录起始期间稳定开放复合中间体 (RP o )。我们之前使用 RNA 测序表明，CarD 能够在体内激活和抑制转录。然而，尽管结合任何 DNA 序列，CarD 如何在 Mtb 中实现启动子特异性调控结果仍不清楚。我们提出了一个模型，其中 CarD 的调控结果取决于启动子的基础 RP o 稳定性，并使用来自具有不同 RP o 稳定性水平的一组启动子的体外转录来测试该模型。我们表明，CarD 直接激活 MTB 核糖体 RNA 启动子 rrnA P3 (AP3) 的全长转录本产生，并且 CarD 的转录激活程度与 RP o 稳定性呈负相关。利用 AP3 的延伸 -10 和鉴别器区域中的靶向突变，我们表明 CarD 直接抑制形成相对稳定 RP o 的启动子的转录。DNA 超螺旋也会影响 RP o 稳定性并影响 CarD 调控的方向，这表明 CarD 活性的结果可受启动子序列以外的因素调控。我们的研究结果为 RNA 聚合酶结合转录因子（如 CarD）如何根据启动子的动力学特性发挥特定的调控结果提供了实验证据。
C 端规则肽引导的囊泡用于前列腺癌细胞靶向
a 卡坦扎罗“大希腊”大学临床和实验医学系，Viale“ S. Venuta ” snc，卡坦扎罗 I-88100，意大利 b 精准和纳米医学实验室，生物医学和转化医学研究所，塔尔图大学，拉维拉 14b，50411 塔尔图，爱沙尼亚 c 基耶蒂-佩斯卡拉“ G. d' Annunzio”大学药学系，Via dei Vestini 31，基耶蒂 I-66100，意大利 d 摩德纳和雷焦艾米利亚大学临床和实验医学博士课程，摩德纳 41125，意大利 e 纳米技术实验室，Te.Far.TI，摩德纳和雷焦艾米利亚大学生命科学系，41125 摩德纳，意大利 f 药物靶点组织病理学实验室，立陶宛健康科学大学心脏病学研究所，A. Mickeviciaus g. 9，考纳斯 LT-44307，立陶宛 g 上海大学环境与化学工程学院纳米化学与纳米生物研究所，上海 200444，中国 h 加利福尼亚大学材料研究实验室，圣巴巴拉，CA 93106，美国
计算引导的碳涂层 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-vpldb ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5262-6086 Content not peer-reviewed by ChemRxiv.License: CC BY-NC 4.0
单细胞转录组图谱指导开发 CAR-T 细胞用于治疗急性髓系白血病
Adrian Gottschlich＃1,2,3，Moritz Thomas＃4,5，RuthGrünmeier＃1，Stefanie Lesch 1，Lisa Rohrbacher 3,6，Veronika IGL 1，Daria Briukhovetska 1 XU 9，Dario Dhoqina 1，FlorianMärkl1，Sophie Robinson 10,11，Andrea Sendelhofert 12，Heiko Schulz 12，Öyküumut1，Vladyslav Kavaka 13,14 ，索菲亚股票1,3,15， PhilippJieMüller1，JaninaDörr1，Matthias Seifert 1，Bruno L. Cadilha 1，Ruben Brabenec 1,4，NatalieRöder1，FelicitaS Rataj 1，ManuelNüesch1，Franziska Siska Modemann 16,17，Jasmin Wellbrock 16，Walbrock 16，Walbrock 16，walbrock偏见Herold 3,15，Dominik Paquet 10,11，Irmela Jeremias 7,8,15，Louisa Von Baumgarten 15,19，Stefan Endres 1,15,20，Marion Subklewe 3,6,15，Carsten Marr 3，§