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不确定度量的量子参考帧
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里，我们提出了一种策略，以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学，因此使用量子参考框架（QRF）转换。特别是，我们表明，只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的，那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差，这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为，从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明，半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
通过与肌动蛋白相关的先天误差的棱镜在免疫细胞中重塑肌动蛋白
中国广州太阳大学医学院1宗医学院。2库里研究院，PSL大学，索邦大学，CNRS UMR3244，遗传信息动态，法国巴黎。3个细胞综合生物学研究所（I2BC），巴黎 - 萨克莱大学，CEA，CNRS，GIF-SUR-YVETTE，法国。4Écolenormalesupérieure（ibens），Écolenormalesupérieure，CNRS，INSERM，PSL大学，法国巴黎，法国，典型的NormaleSupérieure（Ibens）。5表观遗传学和细胞命运CNRS UMR7216法国巴黎的巴黎大学大学。6现在的地址：法国基因组稳定性和癌症的巴黎 - 萨克莱大学CNRS UMR9019 Institut Gustave Roussy，法国Vilejuif。7这些作者同样贡献：Xia Wu； Yaqun Liu。✉电子邮件：olivier.hyrien@bio.ens.psl.eu; chunlong.chen@curie.fr; nataliya.petryk@gustaverssy.fr
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
将农业适应气候变化：政策计划背后的途径？
抽象的气候变化越来越多地影响着全球农业，导致收益率损失并破坏粮食安全。在迫切需要采取雄心勃勃的政策以适应气候变化（AACC）的国际共识之后，这隐藏了三种农业模式之间的竞争，即阿格斯科学，气候智能农业和常规农业，传统的农业 - 对农业应如何适应气候变化的独特观点。迄今为止，尚无研究表明，这三种农业模型中的哪个是通过气候变化适应政策促进的。为了阐明这个问题，我们对资源人员进行了半结构化调查，文献综述和多标准分析，确定和表征北部七个国家或地区的226 AACC政策倡议（安达卢西亚，奥西塔尼，加利福尼亚州，加利福尼亚，瓜德洛普，瓜德洛普，哥伦比亚）和南非，南非，Senegal，Senegal）。我们的目的是确定（1）由政策倡议调整农业对气候变化的政策倡议，以及（2）由这些政策计划隐含或明确促进的农业模式。我们确定了14个气候变化适应选项，这些选项动员了三个动作范围的组合：（i）转换生产系统或允许访问生产资源，（ii）提供对AACC有用的知识的访问，以及（iii）在地面或部门尺度上协调和融资适应性动作。农业生态学和气候智能农业是在所有研究地点的政策倡议组合中都有青睐的两个农业模式。尽管概念上的差异，在现实生活中，这些模型并没有相互冲突，因为它们经常同时同时推广。AACC政策计划虽然多元化，但似乎太分散了，没有足够的限制，无法实现快速而深刻的变化。本文介绍了AACC适应选项的新分类，并且是第一个揭示哪些农业模型是通过各个地区的政策倡议促进了哪些农业模型的。
Sono-Optegenetics的原理和应用-NSF-PAR
图1：使用（a）NT17衍生的肽和（b）GST-HTT-EXON1（46Q）融合蛋白的序列。用于GST-HTT-EXON1（46Q）融合蛋白，用因子XA裂解GST会启动聚集。（c）HTT-EXON1模拟肽HTT-EXON1（46Q）单独或与每个NT17肽孵育的THT聚合测定数据。HTT-EXON1（46Q）浓度约为10μM，与肽的孵育约为1：1 HTT-EXON1（46Q）：肽比率。条件，然后平均为HTT-EXON1（46Q）对照。错误条表示SEM。使用学生的t检验， *表示p值<0.05，**表示相对于HTT-EXON1（46Q）控制，p值为<0.01。（d）在没有HTT-EXON1的情况下，用NT17衍生的肽进行的控制测定法（46Q）。对控制HTT-EXON1（46Q）绘制了响应以供参考。
经济现象学：基础、原理和定义
摘要。在过去几个世纪中，经济学中一直存在的一个矛盾无疑是辩证唯物主义与唯心主义之间的二分法，这种二分法最终奠定了结构与上层建筑之间的基础，并提出了过去几个世纪面临的重要哲学问题。这种矛盾最终也进入了决定论者/自由主义者和干预主义者之间的经济视野，两者都被实证主义和数学理性所吞噬，而忽略了任何先验维度。基于这些假设，本文试图介绍经济现象学的基本原理，经济现象学是现象学的一个分支，它研究经济学的主要思想形成，以回应经济实证主义，这种实证主义忽略了任何先验维度，并提出了经济学科学中的问题，例如：我们想要什么样的社会？在此背景下，经济现象学的原理从主体（意图）与物质性、noesis 和 noema 的关系中形成（Noesis 是意图，是主观维度。Noema 是主观的客体思想），它总是预设一个概念，一个可以在日常生活中解释的想法。在这个方向上，它还提出了经济现象学的前提、方法、一些概念和理论。其中包括本体论理性、人民权利要求、中观经济和工资理论等概念，以解释经济体系背后的生活愿景。 关键词：经济学；实证主义；现象学；理论；本体论 对本文的引用应如下： Vigliarolo，F。2020。经济现象学：基础、原理和定义。区域发展洞察，2(1)，418-429。 http://doi.org/10.9770/IRD.2020.2.1(2)
3DPROTDTA：基于残基级蛋白图的药物目标亲和力预测的深度学习模型
准确预测硅中的药物目标亲和力（DTA）对于现代药物发现至关重要。在药物开发的早期阶段应用的DTA预测的计算方法，能够大大降低其成本。最近提出了基于机器学习的广泛方法进行DTA评估。它们最有前途的是基于深度学习技术和图形神经网络来编码分子结构。Alphafold做出的蛋白质结构预测的最新突破使得无前前数量的蛋白质，而没有实验定义的结构可用于计算DTA预测。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习DTA模型3DPROTDTA，该模型与蛋白质的图表结合使用了Alphafold结构预测。该模型优于其在通用基准数据集上的竞争对手，并且具有进一步改进的潜力。
从头开始的分子动力学研究应用了增强...
最初发表于以下网址：毛罗（Schilling），毛罗（Mauro）； Cunha，Richard A；桑德拉（2020）卢伯（Luber）。放大O – O键形成 - 采用增强的采样技术的基本分子动力学研究。化学理论与计算杂志，16（4）：2436-2449。doi：https：//doi.org/10.1021/acs.jctc.9b01207
定义临床前和前驱额颞痴呆的定义的概念框架
6。Baizabal-Carvallo JF，帕金森主义Jankovicj。额颞痴呆中的运动和遗传学的动荡和遗传学。nat Rev Neurol。2016; 12：175-185。 7。 Lomen-Hoerth C，Anderson T，Miller B. 杏仁性的侧面硬化症和额颞痴呆的重叠。 神经病学。 2002; 59：1077-1079。 8。 Dubois B，Feldman HH，Jacova C等。 促进阿尔茨海默氏病的研究诊断标准：IWG-2标准。 柳叶刀神经。 2014; 13：614-629。 9。 Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 10。 Borroni B，Padovani A.痴呆症：一种用于FTLD中分子诊断的新算法。 nat Rev Neurol。 2013; 9：241-242。 11。 Rademakers R，Neumann M，Mackenzie IR。 了解额颞痴呆的分子基础的进步。 nat Rev Neurol。 2012; 8：423-434。 12。 Moore KM，Nicholas J，Grossman M等。 症状发作时的年龄以及遗传额颞范围的死亡与疾病持续时间：国际回顾性队列研究。 柳叶刀神经。 2020; 19：145-156。 13。 Premi E，Grassi M，Van Swieten J等。 认知储备和TMEM106B基因型调节症状额颞痴呆中的脑损伤：一项Genfi研究。 大脑。 2017; 140：1784-1791。2016; 12：175-185。7。Lomen-Hoerth C，Anderson T，Miller B.杏仁性的侧面硬化症和额颞痴呆的重叠。神经病学。2002; 59：1077-1079。 8。 Dubois B，Feldman HH，Jacova C等。 促进阿尔茨海默氏病的研究诊断标准：IWG-2标准。 柳叶刀神经。 2014; 13：614-629。 9。 Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 10。 Borroni B，Padovani A.痴呆症：一种用于FTLD中分子诊断的新算法。 nat Rev Neurol。 2013; 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