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结合了细胞遗传学和分子方法，用于分类学验证和诸如源自不同起源
Cyril Falentin，A，†，Hadj-Arab，†，Feldia Aissiou B，Claudia Bartoli A，Giuseppe Bazan C，Carvalho的巴斯克国家，Laur'ene Gay，The Virgin Mary和iLardius的圣母玛利亚。 Barbara Pipan Sylvain是Mathieu Tiret A，Imen Tlili D，Marie-Haw Wagner。
使用线性方法解码大脑活动中的语音
比较：1. 直接解码语音的 F0 和倒谱梅尔系数，以及 2. 通过发音表示间接解码语音。为了从皮质活动中解码发音轨迹，首先使用动态时间规整算法从患者的音频记录中推导出这些轨迹。训练不同的循环或前向传播神经网络对电磁发音学数据进行发音-声学合成，并使用客观和感知标准进行评估。最佳模型经过微调，可以根据轨迹预测语音倒谱梅尔系数
通过弯月面引导涂层方法制备共轭材料
Melissa Richard、Abdulelah Al-Ajaji、Shiwei Ren、Antonino Foti、Jacqueline Tran 等人。通过弯月面引导涂层方法对 π 共轭材料进行大规模图案化。胶体与界面科学进展，2020，275，第102080页。 10.1016/j.cis.2019.102080。 hal-0
生物活性化合物的提取方法
摘要 本文概述了从植物材料中获取生物活性化合物的各种提取方法，重点介绍了工艺条件、提取物特性和潜在应用。研究了超声波辅助萃取 (UAE)、索氏提取、超临界流体萃取 (SFE) 和绿色或环保方法等方法。从效率、成本、环境影响和应用等方面对每种技术进行了评估，考虑了提取的化合物类型（抗氧化剂、黄酮类化合物、精油）及其在食品、化妆品和制药行业中的用途等因素。讨论了每种工艺的优点和局限性，为根据特定的提取和可持续性需求选择最合适的方法提供了框架。
DRACeo：一种在基于微服务的网络中部署节能方法的智能模拟器
摘要 — 如今，许多研究人员致力于寻找基于微服务的应用程序部署和调度解决方案，以节省能源而不降低功能 QoS。在这项工作中，我们提出了 DRACeo：一个模拟器，可以以简单有效的方式应对这一挑战，使其用户能够专注于微服务部署/调度算法及其硬件/软件影响（负载与能耗），而无需担心低级网络配置或操作系统问题。DRACeo 能够在具有软件和硬件异构性（CPU、带宽、RAM、电池等）的各种设备上部署和调度（移动、复制、启动/停止）微服务及其依赖关系，同时考虑各种调度启发式算法：集中式与非集中式。为此，DRACeo 允许部署基于客户端-服务器方案或 p2p 分布的自定义网络拓扑，其中设备可以（消失）出现、打开/关闭，遵循随机情况或用户策略。最后，模拟器执行相关操作，如 QoS 定义、资源监控、节省能源计算和消耗跟踪（在设备和网络级别）。我们根据之前的工作“Kaligreen”测试了一些想法，以证明 DRACeo 的有效性。索引术语 — 微服务、中间件、能源、消耗、CPU、网络、硬盘、原型、模拟器
保持医院清洁：十种不同分子和培养方法的诊断性能1
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.18.25320756 doi：medrxiv preprint
优化的呼吸分析：定制的分析方法和增强的工作流程，以更广泛地检测VOC
抽象引入呼吸挥发性有机化合物（VOC）由于其独特的特性而成为临床目的的有希望的生物标志物。将VOC生物标志物转换为诊所的翻译取决于识别和验证：需要协作，建立良好协议和数据交叉比较的挑战。以前，我们开发了一种呼吸收集和分析方法，从而确定了148种呼吸传播VOC。目的是开发一种互补分析方法，以检测和鉴定呼吸中的其他VOC。通过将呼吸样品与应用三个指标的配对背景样本进行比较：标准偏差，配对的t检验和接收器操作 - 特征（ROC）曲线，通过比较呼吸样本与配对背景样本进行比较，以开发和实施升级，以识别确定为“呼吸”的特征。方法开发了利用PEG相GC柱的基于PEG相位GC柱的基于生物学相关的VOC的基于PEG相位GC柱的热解（GC） - 质谱法（MS）质谱法（MS）的分析方法。通过多个发展升级了多步VOC识别方法：候选VOC分组，基于离子丰度相关的基于光谱库的创建方法，混合烷烃 - fames保留索引，相对保留时间匹配以及其他质量检查。结合使用，这些更新可以在光谱和保留轴上高度准确地识别呼吸传播VOC。结果，总共有621个特征在呼吸上被统计确定为至少一个度量（标准偏差，配对t检验或ROC）。结论总共确认的呼吸voc现在是186。从与化学标准的比较中可以确定，总共有38次呼吸ov。我们提出了一种更新的方法，用于高信VOC识别，以及一组新的VOC，通常在呼吸上发现。
blanching和两种干燥方法对
洋葱（Allium Cepa L.）在世界许多国家都在营养，治疗和经济重要性而种植，但由于其高易腐性，保存仍然是一个主要问题。加工这种蔬菜可以提供一种解决方案，以减少丰度期间收获后的损失。这项工作的目的是为减少新鲜洋葱的收获后损失做出贡献，以增强其价值。为此，研究了两种干燥方法（太阳和阴影）的影响，有机精神和微生物学特征。洋葱接受两种类型的预处理（开水和蒸汽粉刷），并在33°C的温度下在太阳和室温下干燥7天。生化分析的结果表明，干燥将新鲜洋葱的水含量从83.23％降低至14.49％。的灰分含量也从1.84％到4.84％，可滴定酸度从5.48到42.91 MEQ/100G，总多酚含量从718.19到2170.28 mg eag/g/g和黄酮含量从30.25到136.25到136.01 mg Equer/g equer/g equer/g equer/g equer/g equer/g equer of Dried Onions。感官分析的结果表明，品尝者的颜色，味道和气味更加欣赏蒸汽风光和晒干的样品。Microbiological characteristics indicate the presence of aerobic mesophilic germs (1.30.10^1 to 7.06.10^5 CFU/g), total coliforms (5.80.10^1 CFU/g), yeasts and molds (1.10^1 to 1.81.10^1 CFU/g) and an absence of fecal coliforms, E. coli and ASR.所有这些结果都是洋葱加工的附加值，将有助于减少收获后的损失。关键字：洋葱，干燥，预处理，高易腐性，收获后损失，保存
Hybrid-AI方法用于高级神经胶质瘤精确治疗的决策支持
为新的和更大的问题开发智能决策支持系统驱动了人工智能（AI）的几个核心领域的发展，例如机器学习（ML）和约束编程（CP）。尽管ML和CP都成功地用于支持决策过程，但它们的组合尚未得到充分探索，尤其是在癌症研究领域。高级神经胶质瘤（HGGS）是大脑中最常见的恶性肿瘤。他们会影响各个年龄段的人，并且普遍致命。尽管进行了数十年的研究，但治疗方案缺乏靶向疗法，而是仅限于对肿瘤的手术切除（如果可能的话），然后使用辐射和DNA损伤诱导化学疗法进行治疗（Ostrom等，2018）。对这些有限和严厉的治疗的抵抗力在所有患者中都会发展出来，强调了对新的精密药房靶向方法的迫切需求。缺乏可用的治疗并不是由于缺乏努力。在过去的15年中，已经进行了超过400次临床试验，以测试新的治疗方法（Bagley等，2022），但没有显示明显的临床益处。在这一领域的一个重大问题是，对这些试验失败的原因有很糟糕的理解，因为为每个患者收集纵向样本需要开颅手术，因此在诊断后患者的短期内，高度侵入性且很少有动机的努力。因此，与其他癌症类型相比，患者衍生的细胞系和异种移植模型的可用性显着有限。总的来说，这最终意味着，当选择最合适的治疗高级神经胶质瘤的疗法时，我们正在盲目飞行。这要求将大规模基因组和功能数据与人工智能方法的紧急整合在一起，以提供决策支持工具，以提高HGG治疗的有效性，使其成为推动智能决策支持方法限制的理想应用。