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通过多种剂量的BNT162B2疫苗疫苗中血清中和抗体反应的动力学
摘要：SARS-COV-2 mRNA疫苗作为有效的预防措施，以降低病毒传播率和疾病严重程度。为了提高疫苗接种后的免疫力和战斗SARS-COV-2变体的耐用性，已将助推器施用到两剂量疫苗中。然而，增强疫苗接种后的长期体液反应没有很好地表征。在三剂BNT162B2疫苗系列中，该研究招募了16名健康的SARS-COV-2幼稚参与者。血清样品在420天内从疫苗中收集，并筛选抗原（Ag）抗体滴度，IgG亚类分布和中和抗体（NAB）反应。疫苗促进恢复的峰值Ag特异性滴度，持续的α-RBD IgG和IgA抗体反应在升压后六个月后测量。RBD和尖峰特异性IgG4抗体水平在三剂量中明显升高，但不是两剂量免疫血清。尽管在两剂和三剂量疫苗血清中检测到强中和反应，但这些反应分别迅速衰减至免疫前水平，分别降低了四个月和六个月。虽然助推器增强了血清IgG AB反应性和针对变异菌株的NAB反应，但所有测试的变体都均对两剂和三剂量免疫血清的抗性。我们的数据反映了疫苗诱导的NAB反应的耐用性较差，这是防止有症状的SARS-COV-2感染的有力预测指标。诱导IgG4转换的体液反应可以通过下调FC介导的效应子函数来扩展病毒持久性。
超导纳米线中的高能准粒子的热和动力学
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。
发展经济的森林砍伐和森林造林的动态
1巴黎 - 萨克莱大学，Inrae，Agroparisech，Umr Psae。通讯作者。电子邮件：julien.wolfersberger@agroparisech.fr 2气候经济学主席，Palais Brongniart，28 Place de la Bourse，75002 Paris，法国巴黎。3弗吉尼亚理工学院和州立大学，布莱克斯堡，弗吉尼亚州24601-0324，美国。电子邮件：gamacher@vt.edu 4 Beta，洛林大学，Inrae，Agroparisech，法国54000 Nancy。电子邮件：philippe.delacote@inrae.fr 5 Irstea，Clermont-Ferrand，9 Avenue Blaise Pascal，63170 Avenue Blaise Pascal，63170 Aubiere，法国。电子邮件：arnaud.dragicevic@gmail.com
非洲的自然资源禀赋与增长动态：面板协整回归的证据
建议引用：Adekunle, Ibrahim Ayoade；Maku, Olukayode Emmanuel；Williams, Tolulope O.；Gbagidi, Judith；Ajike, Emmanuel O. (2023)：非洲的自然资源禀赋和增长动态：面板协整回归证据，AGDI 工作论文，编号 WP/23/015，非洲治理与发展研究所 (AGDI)，雅温得
具有类液体动力学的超离子化合物有望成为固态电池电解质
Li₆PS₅Cl 作为固态电解质。未来，它可以为新型固态电池的设计提供信息，为超离子材料的优化开辟新途径，从而有助于提高固态电池的能量存储和功率转换效率。具有超离子扩散率的材料的设计还可以为固态电池以外的其他设备的开发提供信息，包括燃料电池和神经形态计算硬件。
基于数据的药效学对丙泊酚和瑞芬太尼在全身麻醉期间作用的影响
在麻醉期间预测双光谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）对于患者的安全性和e e ff eftectia麻醉管理至关重要。传统的药效动力反应表面模型具有限制和适应性。本文提出了一种使用机器学习技术预测BIS和地图的新方法。而不是使用标准的药效响应表面模型，而是提出了基于机器学习的AP-prach来建模药效学。所提出的方法考虑了标准丙泊酚和雷素药代动力学模型的状态，以及患者信息作为预测BIS和MAP值的特征。培训和测试是在含有191例不同患者的VitalDB数据集[1]的选定子集上进行的。证明，基于机器学习的方法就准确性而优于标准的药效学模型。具体而言，支持向量回归（SVR）模型达到的平均绝对预测误差（MDAPE）比BIS预测的Eleveld模型小32％。为了进行地图预测，SVR模型还降低了66％的MDAPE表现。所提出的方法提供了与深度学习方法[2]相似的性能[2]，同时保留了可以在其他应用程序中使用的简单结构。
重叠的大脑状态揭示了躁郁症和精神分裂症患者大脑动态的改变
异常的大脑动力学被认为是双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症 (SCZ) 的特征。先前的研究在研究个体如何招募重复出现的大脑状态时，通常采用状态离散化方法。由于多种大脑状态可能在任何给定时刻同时参与，因此专注于主导状态可能会掩盖临床人群中不太突出但关键的大脑状态的变化。为了解决这一限制，我们引入了一个新框架来同时评估多种大脑状态的大脑状态参与度，并研究了 BD 或 SCZ 患者与健康对照 (HC) 相比的大脑状态参与度有何不同。使用来自人类连接组计划的基于任务的数据，我们应用非线性流形学习和 K 均值聚类来识别四种重复出现的大脑状态。然后，我们在另外两个国际开源数据集中研究了这四种状态的参与度和转换变异性在 BD、SCZ 和 HC 患者之间的差异。比较各组之间的这些测量结果发现，在静息状态和基于任务的 fMRI 中，患有 BD 和 SCZ 的个体在所有四种状态下的状态转换变异性发生了显著改变，但参与度没有改变。在我们的事后和探索性分析中，我们还观察到状态转换变异性与年龄以及意志消沉之间的关联。我们的结果表明，中断的状态转换变异性会影响 BD 和 SCZ 中的多种大脑状态。通过同时研究几种大脑状态，我们的框架更全面地揭示了不同个体和精神疾病中的大脑动态差异。
TEA挑战中的分子动力学20 -RSC Publishing
机器学习力量ELDS（MLFF）的实际应用旨在增强计算化学参考方法的能力，从而实现了否则不可行的动力模拟。实现此目标需要高度信任模拟结果，从而使MLFF模型成为研究和行业管道中的标准工具。通过对标准化的火车/玩具问题分裂的模型测试轻松地测试了大型建筑开发，而这种方法在机器学习（ML）社区中一直是标准的，创建了实际上对材料和分子科学研究有用的模型，需要复杂的系统规格C评估。即使是针对特定c系统的材料中最早的成功模型，也已经做到了这一点，在计算观察值，例如声子光谱，相变，缺陷形成能等方面都非常准确。，以及重现潜在能量表面和原子力的精确度。1 - 9之后，随着计算机科学界处理分子建模问题，他们的实践也变得突出，尤其是在比较不同的ML体系结构的作品中，开发人员评估了模型的准确性，主要是通过在能量和地面真理中评估其目标的误差和力量。10 - 29有一个广泛的观点，我们需要返回评估可观察结果。30同时，已经开发出了复杂的MLFF精度测度31 - 35和可视化工具29,36，以解决ML模型在本地和全球措施上的性能。50 - 57特别建议，长分子动力学（MD）模拟19,37 - 49在平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）时，可以对MLFF可靠性作为身体行为的可靠性进行了可靠的测试。
通过声音辅助激发
半导体量子点中的旋转是有希望的局部量子记忆，可以产生偏振化编码的光子簇状态，如开创性的Lindner和Rudolph方案[1]。然而，利用光学转变的极化程度受到共鸣激发方案的阻碍，这些方案被广泛用于获得高光子不明显。在这里我们表明，声子辅助激发（一种保持高度可区分性的方案）也允许完全利用极化的选择性光学转变来初始化并测量单个自旋状态。我们在低横向磁场中访问孔自旋系统的相干性，并在激发态的辐射发射过程或量子点基态下直接监测自旋倾向。我们报告的旋转状态检测功能为94。7±0。由光学选择规则和25±5 ns孔旋转相干时间授予的2％，证明了该方案和系统具有以十二个光子为单位的线性簇状态的潜力。