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书评 - 幽灵舰队：下一场世界大战的小说
故事和研究的范围非常广泛。故事从国际空间站上空 243 英里的地方开始，一直到马里亚纳海沟海平面以下 10,590 米的地方。中美之间的战争集中在以夏威夷为中心的中国第三岛链上，但也涉及反海盗、欧洲的衰落、俄罗斯的帝国主义、日本的脆弱性、能源工业和全球化工业。它涵盖了空中、海上和陆地环境中自主无人机的进口；网络战和太空、隐形和定向能武器的进口也是意料之中的事情。书中探讨了物流的重要性。私营部门和非国家行为者发挥着重要作用；一位亿万富翁企业家的帮助至关重要，而匿名网络黑客也在其中。我呼吁所有接触过各种技术和趋势的读者不要忽视他们以前不知道的东西。
第 14 章 CRISPR/Cas13：一种用于植物 RNA 编辑的新型新兴工具
摘要 成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）和CRISPR相关蛋白（Cas）是细菌和古菌中对抗入侵核酸和噬菌体的适应性免疫系统。根据效应蛋白的组成，CRISPR/Cas大致分为多种类型和亚型。其中，VI型CRISPR/Cas系统尤受关注，有VI-A、VI-B、VI-C和VI-D四个亚型，被认为从转座子进化而来。这些亚型在结构架构和机制上表现出差异，具有多种Cas13a（C2c2）、Cas13b1（C2c6）、Cas13b2（C2c6）、Cas13c（C2c7）和Cas13d效应蛋白。CRISPR/Cas13 核糖核酸酶将前 crRNA 加工成成熟的 crRNA，后者在病毒干扰过程中靶向并敲除噬菌体基因组的单链 RNA。这种蛋白质的高特异性 RNA 引导和 RNA 靶向能力使其能够与多种效应分子融合，为 Cas13 介导的 RNA 靶向、追踪和编辑领域开辟了新途径。CRISPR/Cas13 具有靶向包括植物在内的 RNA 的独特功能，因此可以用作一种新的工具，用于工程干扰植物病原体（包括 RNA 病毒），具有更好的特异性，并可用于植物中的其他 RNA 修饰。荧光探针标记的失活可编程 Cas13 蛋白可用作体外 RNA 研究的替代工具。工程化的 Cas13 也可用于可编程的 RNA 编辑。CRISPR/Cas13 的高靶向特异性、低成本和用户友好的操作使其成为多种基于 RNA 的研究和应用的有效工具。因此，本章的重点是 CRISPR/Cas 系统的分类、VI 型 CRISPR/Cas 系统的结构和功能多样性，包括其发现和起源、机制以及 Cas13 在植物 RNA 编辑中的作用。
基于碳纳米材料的新型混合平台，用于药物中的电化学传感器应用
摘要如今，医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而，诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此，对各种培养基（例如生物学，药物和环境样本）中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的，因为它们的易于应用，低成本，多功能性，高灵敏度和环保性。碳纳米材料，例如钻石样碳薄膜，碳纳米管，碳纳米纤维，氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果，它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中，最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外，将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
开发并验证一种新型 hplc 方法...
白血病 (ALL) 5 。长春花碱用于治疗乳腺癌、睾丸癌和神经母细胞瘤 6 。长春地辛是一种从长春花碱中提取的生物碱，已显示出对抗霍奇金淋巴瘤和非霍奇金淋巴瘤、肺癌和乳腺癌的活性 7 。长春瑞滨用于治疗已发展到周围组织或身体其他部位的非小细胞肺癌 (NSCLC) 8 。根据最近的一项研究，长春胺是少数对活细胞有积极作用的生物碱之一。通过增加血流量和区域葡萄糖的吸收，它可以作为脑代谢增强剂，对缺血和缺氧具有神经保护作用，并具有抗氧化和抗凋亡特性。长春胺被认为是治疗镰状细胞病的潜在成分，因为它似乎可以作为活细胞中的氧载体 9 。长春胺是一种单萜吲哚生物碱（图1），主要存在于长春花叶中10。在本研究中，根据国际协调会ICH Q2（R1）指南11的建议，建立了高效薄层色谱法（HPTLC）对长春花叶甲醇提取物中的长春胺进行定量分析。
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
新型假单胞菌产物在体外刺激气道上皮细胞中的白介素-8
由于在囊性纤维化患者的痰中发现了高浓度的IL-8，因此我们假设铜绿假单胞菌（PA）诱导呼吸道上层细胞和单核细胞中IL-8的产生。因此，我们与人类转化的支气管上皮细胞（16-HBE）或单核细胞一起孵育了PA培养物的植物。已与PA超代孵育6小时的16-HBE细胞的培养物具有趋化活性，该抗体受到对人IL-8的抗体的抑制。PA上清液诱导原代支气管上皮细胞，16-HBE细胞和单核细胞产生IL-8。与PA上清液孵育后，16-HBE细胞显示IL-8基因表达水平显着升高。负责IL-8生产的PA产品抵抗冻结，沸腾和蛋白水解。该产品不可提取脂质，并且存在于1 kD滤液中。我们得出的结论是，PA的小分子质量产物刺激了16-HBE细胞和单核细胞的IL-8产生，并且在Expo-DA后16-HBE产生的趋化活性主要归因于IL-8。（J.Clin。投资。1994。93：26-32。）关键词：上皮 - 细胞因子表达 - 囊性纤维化 *内毒素 *趋化性
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
MOOCS替代课程印度英语诗歌（IEL）印度英语小说（IEL）印度英语短篇小说（IEL）印度英语散文（非小说）
MOOCS替代课程公共经济学1 |增长与发展 - 数学经济学-II（ME）农业经济学-II（AE）发达计量经济学（AD）气候变化经济学（CE）人口统计学
饮食蛋白，氨基酸和2型糖尿病
微生物，包括细菌，病毒和真菌，在肿瘤微环境中起关键作用。由于它们的生物量低和其他障碍，肿瘤内微生物的存在一直在挑战性地确定。然而，生物技术的进步使研究人员能够揭示肿瘤内菌群与癌症之间的关联。最近的研究表明，曾经被认为是无菌的肿瘤组织实际上含有各种微生物。破坏的粘膜屏障和相邻的正常组织是肿瘤内微生物群的重要来源。此外，微生物可以通过通过血液到达肿瘤部位并通过受损的血管进行锻炼来侵入肿瘤。这些肿瘤内菌群可以通过诱导基因组不稳定性和突变来促进癌症的起始和进展，从而影响表观遗传修饰，激活致癌途径并促进弹药反应。本综述总结了该领域的最新进步，包括识别和培养肿瘤内微生物群的技术和方法，它们的潜在来源，功能和在免疫疗法的效率中的作用。它探讨了癌症患者的肠道菌群与肿瘤内微生物群之间的关系，以及改变肠道微生物群是否会影响肿瘤内微生物群和宿主免疫微环境的特征。此外，审查讨论了在抗肿瘤免疫疗法中利用肿瘤内菌群的前景和局限性。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。