XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhigh
Diessen高中的地热系统
•在Ammersee高中的运动场上，Bauer Resources正在建造一个地热探针场，以提供热量和冷却•在100 m的深度下，总共安装了57个单人探针•尽管正在进行的学校操作Diessen Am Ammersee Am Ammersee - Ammersee - Geothermal Energe又如何工作？为了提取热量，您必须在地面上钻多深？这有助于缓解气候变化？刺激这样的问题很快就会很快成为Diessen高中课堂讨论的一部分。灵感是Bauer Resources GmbH正在安装的新的地热探测系统，作为学校扩展的一部分。将来，该系统将为高中的新建筑提供热量和冷却，使学校不仅更大而且更绿色。实用，高效，有效的这一可持续项目的三个施工部分中的第一个在2024年9月破裂。总共钻了57个探针进入地面 - 每个探针达到100 m的令人印象深刻的深度。两个强大的KLEMM KR 805钻机和两个钻孔团队完成了这项任务，总共完成了5,700次钻孔仪表。正如鲍尔资源（Bauer Resources）Mirco Muelling所解释的那样，技术的选择尤其值得注意：“在这里使用了Single-U探针，而不是典型的双U探针。”这意味着什么？使用Double-U探针，双管布局可确保更高的传热，而单人探测器则用一根管道管理。然后，探针将通过中央分布轴连接到热泵。“这些更实用，更经济，几乎具有效率，这使它们非常适合如此庞大的系统，”经验丰富的网站经理解释说。为了确保可以有效利用地热热，该团队还将挖掘2,300立方米的沟渠，在那里他们将安装超过8公里的管道。最后，该系统将填充大约13,500 L的水 - 甘氨酸混合物并进行液压平衡。学校在正在进行的学校行动中间会见建筑工地吗？听起来像混乱，但是一切都像发条一样运行。严格围栏的工作区确保没有人会意外进入建筑区。“确保学生的安全是我们的重中之重，这就是为什么全天监控整个站点周边的原因。”网站经理Mirco Muelling Mirco Muelling该项目物流也绝对有标记：材料交货是在没有校车的时间窗口中准确安排的。
a-Universal-protocol-for-for-for-for-for-dna and-rna- ...
下一代测序需要高质量的核酸，但是从植物组织中隔离DNA和RNA通常是具有挑战性的。尽管在各种试剂盒和试剂的开发方面取得了进步，但这些产品仅限于从模型植物物种中分离出核酸。在这项研究中，引入了通用裂解缓冲液，以分离核酸与广泛的植物物种的分离，以促进分子研究，例如定量PCR（QPCR），转录组学，全基因组测序等。裂解缓冲液由己二甲基三甲基铵（CTAB），氯化钠（NaCl），Tris碱，乙二胺二乙酸乙酸（EDTA）和β-苯二甲醇（βme）组成。这些成分的适当浓度可以同时从植物组织中分离出高质量的DNA和RNA。该方法的略有变化导致从同一组织中分离出纯DNA或RNA，从而实现了高通量测序。该方案很快，可以在不到一个小时内从不同植物物种中分离出核酸。
用于识别肾癌治疗的BRD4和STAT3的新型和高效的双目标抑制剂的组合筛选方案
同时抑制含溴脱域的蛋白4（BRD4）和信号转导子和转录3（STAT3）激活因子可能是针对肾细胞癌（RCC）的有效策略。在这里，我们使用组合筛选协议成功地识别了五个双靶标BRD4/STAT3抑制剂（BSTS 1-5）。尤其是BST-4是最有效的抑制剂，同时靶向BRD4（IC 50 = 2.45±0.11 nm）和STAT3（IC 50 = 8.07±0.51 nm）。MD模拟表明，BST-4稳定与BRD4和STAT3的活动位点结合。细胞毒性测定表明，BST-4针对RCC细胞系具有显着的抗增殖活性，尤其是CAKI-2细胞（IC 50 = 0.76±0.05μm）。此外，与阳性对照RVX-208和CJ-1383相比，体内实验表明，BST-4更有效地抑制异种移植肿瘤的生长。总体而言，这些数据表明BST-4可能是RCC治疗的有前途的候选化合物。
高风险婴儿肌肉张力障碍的发展
的目的：评估具有发育障碍高风险的婴儿肌肉张力障碍的患病率和发育，以及它们与脑瘫（CP）和囊性脑室周围白细胞乳突（CPVL）的关联。方法：39名婴儿肌肉张力的纵向探索CP高风险（Learn2Move 0 E 2项目）主要是由于大脑的早期病变。通过TOUWEN婴儿神经系统检查，在0到21个月之间评估了4次校正年龄（CA）的4次。在21个月大约确定CP的诊断。新生儿神经图像。使用广义线性混合效应模型计算出发育轨迹。结果：婴儿在93％（172/185）的三个或四个身体部位中表现出非典型的肌肉张力。最普遍的肌肉张力模式是颈部和树干的肌张力低下，四肢高血压（28％）。从7个月开始，手臂的高血压与CP有关。婴儿期的不对称臂张与单侧CP有关。在18 E 21个月的Ca踝关节高血压与CP相关时21个月；婴儿期的腿部高血压与CP无关。腿部高血压与CPVL有关，无论年龄如何。解释：由于大脑的早期病变而引起的高风险婴儿通常会出现肌肉张力障碍。在这些婴儿中，手臂的高通道和不对称的肌肉张力与21个月的CP诊断相关的7个月。腿的高血压不是。©2022作者。0/）。由Elsevier Ltd代表欧洲儿科神经病学会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4。
单个细胞中的关节谱系，转录组和表观基因组分析的高克隆条形码多样性的小鼠模型
细胞谱系历史及其分子状态编码组织发育和稳态的基本原理。当前的谱系录制小鼠模型的条形码多样性有限，单细胞谱系覆盖范围较差，从而排除了它们在由数百万个细胞组成的组织中的使用。在这里，我们开发了Darlin，这是一种改进的CAS9条形码小鼠系，它利用末端脱氧核苷酸转移酶（TDT）来增强30个CRISPR目标位点的插入事件，稳定地整合到3个不同的基因组基因座中。darlin是可诱导的，估计有〜10 18个层次条形码，并可以检测约60％的剖面单细胞中可用的条形码。使用Darlin，我们检查了发育中的造血干细胞（HSC）中的命运启动，并揭示了HSC迁移的独特特征。此外，我们为单个细胞中的共同介绍了一种方法来共同介绍DNA甲基化，染色质可及性，基因表达和谱系信息。darlin将在各种组织和生理环境中对谱系关系及其分子特征进行广泛的高分辨率研究。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
高分子 - 重量-DNA-DNA-萃取 -
该协议详细介绍了海洋大藻类组织的高分子量DNA提取。海洋大量藻类包含各种独特的细胞壁成分，包括硫酸化的多糖和多酚。这些成分通常与高分子量（HMW）DNA共同流行，并导致文库准备和测序结果减少。该方案融合了聚乙烯 - 丙烯吡啶酮（PVPP）和β-莫咖啡乙醇（BME），以减少多酚污染，并以乙酸钾（KOAC）（KOAC）的早期盐盐措施来解决多糖。该方案在很大程度上是从牛津纳米孔HMW DNA从拟南芥叶片中提取的，该叶子叶结合了QIAGEN血液和细胞培养DNA MIDI KIT进行柱清洁。DNA产品通常需要在洗脱后进行额外的清理，我们建议所有HMW应用的Bluepippin 15KB尺寸选择。
报告突出显示可持续生物塑性生产中的光合微生物
“现在的商业生产的PHA是如今的高能源密集型，并且在很大程度上依赖有机原材料和清洁水，这与欧盟的目标冲突了循环，可持续的经济。当前的生产过程远离零排放中性碳策略，” Promicon政策简介的作者解释了。该方法发表在《研究思想和结果》杂志上。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。