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与腺相关病毒(AAV)是小的非致病病毒,研究人员用来将遗传物质传递到大脑中。最近的努力利用了小氨基酸插入到衣壳蛋白上,本质上是循环,以增强跨越血脑屏障(BBB)的跨越,以更好地治疗中枢神经系统。跨越AAV的BBB的第一步是由脑内皮细胞吸收的,在那里它们可以通过称为“跨胞菌病”的过程将其陪同到脑实质中。工程化的AAV“ X1.1”有效地靶向脑内皮细胞,但未经过跨膜;大概是因为它与低密度脂蛋白受体相关蛋白6(LRP6)的关系紧密。在我们的项目中,我们表征了X1.1的不同工程菌株具有较弱的LRP6亲和力,以确定它们能够通过转胞胞菌进入大脑而不是将有效载荷传递到脑内皮细胞中。确定转导,AAVS编码绿色荧光蛋白(GFP)。X1.1的六个新变体被表征,该变体在工程环中具有单个氨基酸取代。我们测试的一些变体未进入内皮细胞或大脑;但是,其中两个变体能够进入中枢神经系统,显示出针对脑内皮细胞,神经元和神经胶质的靶向。进一步分析了两个变体:我们对神经元和神经胶质标记进行了抗体染色,以定量这些细胞类型的转导。通过学习序列的序列决定因素,我们可以更有效地提供治疗含量。
文章标题:药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者:Ezequiel Anokian [1],Judith Bernett [2],Adrian Freeman [3],Markus List [2],LucíaPrietoSantamaría[4],Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构:发现与转化科学(DTS),Clarivate Analytics,巴塞罗那(西班牙)[1],《系统生物学数据科学》,慕尼黑技术大学,慕尼黑技术大学,德国(德国)[2] Biopharmaceuticals R&D,阿斯利康,剑桥(英国)[3],EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos,Madrid大学(西班牙)大学(西班牙) (FIMM),Hilife,Hilife,赫尔辛基大学(芬兰),Bioicawtech,赫尔辛基(芬兰)[5] [5] Orcid ID:0000-0003-0694-1867 [1] [1],0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中,应由酌处权对待。手稿提交日期:2024年3月12日关键字:机器学习,神经网络,人工智能,药物repurost
ZCBAP是围绕建筑物生命周期各个阶段的针对干预措施组成的分阶段方法结构的。行动计划分为阶段,例如施工前,施工,占用和寿命终止,每种都采用一套旨在最大程度减少碳排放的干预措施。例如,在建设前阶段,干预措施着重于促进被动和低碳建筑以及补充政策和监管框架的设计。在施工阶段,干预措施解决了现场实践和资源效率,而占用阶段包括干预措施,以确保运营能源效率和居住者福祉。最后,临终阶段包括旨在负责解构和材料回收利用的干预措施。
简化端到端投资者流程,从申请、注册一直到服务结束运营,包括明确退出流程。这通常通过单一窗口和数字化无缝界面与投资者流程中涉及的各个政府和私人利益相关者进行交互,从而最大限度地减少官僚主义。例如,越南政府提供了一个单一窗口,其中列出了 7 个省的所有不同经济特区的端到端投资流程和细节(即涉及的机构、联系人、成本、期限……等),并在每一步为投资者提供明确的指导。通过引入数字解决方案来提高行政效率,阿联酋的拉斯海马经济区 (RAKEZ) 能够将新许可证申请和许可证续签时间缩短 75-80%,从而提高效率,潜在客户对话和利润率实现两位数的提升。
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
基于Li-Garnet Li 7 La 3 Zr 2 O 12(LLZO)电解质的抽象固态锂离子电池近年来已经快速发展。与常规的基于电解质的同行相比,这些固态系统有望满足对安全,不易用和耐温温度的储能电池的迫切需求。在本愿景文章中,我们回顾了当前的研究追求,并讨论了LLZO固态电解质(SSE)用于固态电池的局限性。特别强调了对固态阴极,LLZO SSE和LI金属阳极层制造目前方法论的利弊的讨论。此外,我们讨论了固态阴极中LLZO厚度,阴极面积容量和LLZO含量在Li-Garnet固态电池的能量密度上的贡献,总结了它们所需的值,以匹配常规液体系统的能量密度。最后,我们重点介绍了朝着最终的Li-Garnet固态电池商业化时必须解决的挑战。
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