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实现Skyrmion动力学的定量准粒子建模
图1：测定实验中电流诱导的力。（a）KERR显微镜图像显示了一个限制在40μm×7μm的带有漏斗类的丝线中的单个Skyrmion（深色斑点）。左侧和右侧的金触点允许沿线施加电流。（b-d）我们的方法的逐步应用为2.14∙106 A/m 2的电流密度。（b）用于施加在左侧（蓝色）和右（红色）的电流的偏置的天空分布。（c）产生的偏置PMF。（d）推断的纯固定能量景观（蓝色）和推断的纯力偏置（红色）。力偏置的中央区域的线性拟合（虚线黑线）的斜率等于天空上的力。（e）电流诱导的力对施加电流密度的强度图。通过将天空轨迹分为三个部分，并使用力偏差斜率的平均值和标准误差来估计数据点的误差。测量已在名义上的两个不同的设备上进行了与数据点颜色所示的同一样品上相同几何形状进行的。这些点进行调整以纠正Skyrmion尺寸的偏差；原始点以灰色给出。交叉表示模拟结果。
马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素：来自自回归分布滞后建模方法的证据
我们使用 1990 年至 2021 年的年度数据和 ARDL 边界测试方法，研究了马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素。我们的结果表明，从长远来看，国内投资、金融发展、贸易开放和外国直接投资对可再生能源消费具有重大的积极影响。相反，经济增长、工业发展、收入分配和碳排放的增加会导致可再生能源消费减少。因此，为了实现到 2030 年实现 85% 的能源来自可再生能源的雄心勃勃的目标，政府必须仔细监测并持续分析这些相互关联的宏观经济因素。这将使政策和干预措施得到有效调整，为成功过渡到清洁和可再生能源铺平道路。
流量介导的向外介导的衰老中的动脉重塑
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
作者更正：生物细胞内反应和传输的空间建模算法
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通过生物能建模方法
作者：克拉拉菜单1，Laure Pecquerie 2，Cedric Bacher 3，Mathieu Doray 4，Tarek Hattab 5，5 Jeroen van der Kooij 6，Martin Huret 1 1 1 1解（生态系统动力学和可持续性） 6539 CNRS/UBO/IRD/IFREMER，LEMAR-IUEM，PLOUZANé，法国，10 3 Ifremer，Dyneco，dyneco，f-29280，法国Plouzané，法国4解码（生态系统动力学和可持续性）法国Sète的Ifremer和Ird 6环境，渔业和水产养殖科学中心，Lowestoft，英国，英国15通讯作者：Clara菜单，clara.menu@ifremer.fr，Ifremer Center Bretagne LBH，29280Plouzané20
生成潜在扩散语言建模产生反...
生成人工智能（AI）为肽设计提供了强大的途径，但是由于庞大的序列空间，复杂的结构 - 活性关系以及平衡抗菌效力和低毒性的需求，此过程仍然具有挑战性。传统方法通常依赖于试验筛选，并且无法有效浏览潜在序列的巨大多样性。在这里，我们介绍了AMP-Diffusion，这是一种使用蛋白质语言模型的嵌入在抗菌肽（AMP）序列上微调的潜在潜扩散模型。通过系统地探索序列空间，AMP扩散可以快速发现有希望的抗生素候选物。我们生成了50,000个候选序列，随后使用我们的APEX预测模型对其进行过滤和排名。从这些过程中，合成了46位顶级候选人并通过实验验证。所得的AMP扩散肽表现出广泛的抗菌活性，靶向临床相关的病原体（包括多药抗性菌株），而人类细胞分析中的细胞毒性较低。机械研究表明，通过膜通透性和去极化进行细菌杀死，肽显示出良好的物理化学特征。在感染的临床前小鼠模型中，铅肽有效地减轻了细菌负担，表现出与多粘蛋白B和Levofloxacin相当的功效，没有可检测到的不良影响。这项研究强调了AMP扩散是设计新型抗生素和生物活性肽的强大生成平台的潜力，提供了一种有希望的策略来解决抗菌耐药性升级的挑战。
多晶体的人皮肤微生物组模型为疾病建模提供了测试床
皮肤微生物组在人类表皮与环境之间的界面上起着至关重要的作用，从而提供了针对致病性菌株，训练宿主免疫和支持上皮周转的抗定殖抗性。成反比的是，不相反的皮肤微生物组状态与皮肤病有关，尤其是炎症性疾病，例如特应性皮炎和牛皮癣。当前对人类宿主和微生物组相互作用的评估依赖于疾病后的事后研究。这限制了评估疾病进展过程中宿主和微生物的因果作用的能力。在受控且可重复的背景下表征微生物和宿主生物学的一种方法是在体外模型中具有足够的复杂性和稳定性来支持扰动和反应。当前研究这些过程的工具集中于在短期（小时至几天）培养持续时间内测试两个或多个菌株之间的拮抗或协同关系，从而排除了对相关复杂性和慢性疾病状态的研究。在这里，我们提出了人类皮肤微生物组的体外模型，该模型包括一个六菌株联盟，在空气界面中定位了原代人角质形成细胞衍生的组织，长达7天。我们评估了组织健康的读数，包括组织学，基因表达和thransepithelial电阻（TEER），以及相对应变丰度，以表征随着时间的推移微生物组稳定性。皮肤细胞在两周内形成复杂的组织结构，并在与微生物联盟共培养7天后保持稳定或增加的TEER。在第7天的六个菌株中，在皮肤组织表面上是可行的，证明了用于微生物组研究的稳健稳定的测试床。该模型的一个显着特征是在有氧组织培养环境中cutibacterium痤疮的持久性，因为通常在厌氧条件下证明了痤疮藻的生长，这表明皮肤组织模型有利于天然皮肤菌株的自然生长状态。与健康对照组相比，与特应性皮炎的细胞因子代表相比，在第7天，组织屏障显着降低，而与微生物组的存在无关。此外，在患病模型组织中观察到相对应变丰度的改变，证明了研究疾病状态对
机械建模表明基质靶向抗体...
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635847 doi：bioRxiv 预印本
机械建模建议靶向基质的抗体 -
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635847 doi：Biorxiv Preprint
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。