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通过LightGBM机器学习改进了降水类型的诊断
摘要：现有的降水类型算法很难辨别出冰冻雨水和冰球的发生。这些固有的偏见不仅在操作预测中是有问题的，而且使基于模型的降水类型气候的发展变得复杂。为了解决这些问题，本文介绍了一种新型的轻梯度增强机（LightGBM）基于基于的机器学习降水型算法，该算法利用重新分析和表面观测。通过将其与布尔戈因降水类型算法作为基线进行比较，我们证明了我们的算法改善了所有检查的降水类型的关键成功指数（CSI）。此外，与重新分析中的降水类型诊断相比，我们的算法表现出降雪，冷冻雨和冰颗粒的F1评分。随后，我们利用该算法来计算美国东部的冻结气候。由此产生的气候模式与观察良好吻合；但是，观察到显着的平均偏见。我们将这种偏见解释为对算法本身和关于降水过程的假设的影响，包括与冻伤，降水发生和区域概要天气模式有关的偏见。为了减轻整体偏差，我们提出将降水量从0.04增加到0.25 mm H 2 1，因为它更好地反映了沉淀观测的精度。这种调整可大大减少整体偏差。最后，鉴于LightGBM在预测混合降水事件方面的出色表现，我们预计该算法可以在操作环境中有效利用，并在气候模型输出中诊断降水类型。
在变暖下对均值和极端降水的区域预测的约束
在当前气候模型中，全球变暖下的水文周期的预计变化仍然高度不确定。在这里，我们证明了观察性过去的变暖趋势可用于有效地在全球和区域尺度上的平均值和极端降水中有效地占领。这种约束的物理基础依赖于各个模型中相对恒定的气候灵敏度以及模型之间区域水文敏感性的合理一致性，这受大气湿度的增加而支配和调节。对于高排放情况，在全球平均水平上，预计的平均降水量变化从6.9降低至5.2％，而在极端降水中的降水量从24.5降低至18.1％，而间模型方差分别降低了31.0和22.7％。此外，约束可以应用于中间 - 高纬度地区的区域，特别是在土地上。这些约束会导致空间解决的校正，这些校正偏离了全局平均校正。本研究提供了全球范围内受到限制的水文反应，对特定区域的气候适应性有直接影响。
使用蛋白质沉淀的DNA提取高产DNA
2 nd part (protein precipitation), done on: ___/___/___ Add 100 µl Protein Precipitation Solution to the cell lysate mixture.涡流有力。离心机为10分钟13000 rpm。如果颗粒不紧绷，请重复。将1000 µl 100％ETOH添加到新的1.5 ml管中。将上清液（=>包含您的DNA）倒入该管中。通过轻轻反转50次混合。离心机在13000 rpm处离心10分钟。小心地倒出上清液，请确保保持颗粒（这是您的DNA）。加入1000 µL 70％EtOH，然后将管子倒几次以洗涤颗粒。离心13000 rpm持续10分钟。小心地倒出上清液，请确保保持颗粒（这是您的DNA）。空调10分钟，使所有EtoH蒸发。一些液体可能会停留，但希望这是30％的水。不要过分，因为颗粒将很难洗脱。加入30 µL的1x TE或DDH20。在室温下孵育过夜过夜，以使所有DNA洗脱。存储。
溶剂诱导蛋白质沉淀用于蛋白质组学规模的药物靶标发现
摘要：高通量药物发现高度依赖于可用的靶标，以加速候选药物的筛选过程。传统的化学蛋白质组学方法用于筛选药物靶标，通常需要固定/修饰药物分子以拉下相互作用的蛋白质。最近，基于能量学的蛋白质组学方法提供了一种研究药物 - 蛋白质相互作用的替代方法，即直接使用复杂的细胞裂解物，而无需对药物进行任何修饰。在本研究中，我们开发了一种新的基于能量学的蛋白质组学策略，即溶剂诱导蛋白质沉淀 (SIP) 方法，通过使用定量蛋白质组学来分析药物与其靶蛋白的相互作用。该方法适用于任何使用丙酮、乙醇和乙酸等常见化学试剂的实验室。SIP 方法能够识别细胞裂解物中众所周知的甲氨蝶呤、SNS-032 和星形孢菌素的泛激酶抑制剂的蛋白质靶标。我们进一步应用此方法发现格尔德霉素的靶标。成功鉴定了 HSP90 家族的三个已知蛋白质靶标，并首次鉴定了包括 NADH 脱氢酶亚基 NDUFV1 和 NDUFAB1 在内的几个潜在靶标，并使用蛋白质印迹法验证了 NDUFV1。此外，此方法能够评估药物 - 靶标相互作用的亲和力。这些数据共同证明我们的方法为药物靶标发现提供了一个强大的平台。
一个长期的短期记忆模型，用于降水的次时间分解
高分辨率降水数据对于现代水文和建筑物湿润性能模型至关重要。在澳大利亚，历史观察结果不足，因为半小时的录音仅取代了2000年代初的许多电台的每日观察。此外，现有的机器学习方法仅限于生成小时时间序列数据。本文使用长期短期记忆将每日降水观察结果分为半小时的时间间隔。该模型利用时间依赖性和小时的天气测量值。我们的结果是基于澳大利亚五个气候区域的站点，表明该模型e FF概述地保留了关键的半小时降水统计数据，包括方差以及半小时湿的半小时的数量和分布。当汇总到每小时间隔时，我们的模型在大多数指标中都优于其他模型。
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
巨型风电场对区域气候模型中降水的影响
摘要天气研究和预测（WRF）模型被用作嵌套的区域气候模型，以研究巨型风电场对美国东部三分之二的温季降水的影响。WRF的边界条件由NCEP/NCAR 62年（国家环境预测中心/国家大气研究中心）提供了全球重新分析。在模型中，巨型或小的中西风的存在可能会对一个季节的天气和降水量产生巨大影响，这与对初始条件的长期天气预测的已知敏感性一致。对气候的影响不太强烈。在62个温暖季节的平均降水量中，统计学上有显着的1.0％在周围和风电场东南部的多州区域的降水量增强。
干湿循环温泉模拟室中的二氧化硅沉淀
摘要：陆地温泉已成为可能促进生命起源的地点的有力竞争者。干湿条件之间的循环是这些系统的一个关键特征，它可以在原始细胞物质中产生结构和化学复杂性。二氧化硅沉淀是陆地温泉中的常见现象，与现代系统中的生命密切相关。二氧化硅不仅保存了温泉生命的证据，还可以通过紫外线保护帮助其在生命过程中存活，这一因素在早期地球上尤其重要。然而，确定现代温泉系统中温泉的哪些物理和化学成分是生命的结果，哪些是非生命的结果是一项艰巨的任务，因为这些环境中的生命非常普遍。使用模型温泉模拟室，我们展示了一种简单而有效的方法来沉淀二氧化硅，无论有无生命存在。该系统可能对进一步研究生命出现之前二氧化硅沉淀在古代陆地温泉环境中的可能作用，以及它在保护地球免受早期地球可能存在的高表面紫外线条件影响方面的潜在作用很有价值。
预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。