XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemrAC
莱茵衣藻乙酰辅酶A羧化酶（CrACCase）的计算机基因组编辑鉴定和功能蛋白变化
莱茵衣藻中的乙酰辅酶a羧化酶（CrACCase）是一种编码三酰甘油（TAG）和脂质（油体）合成的基因。CrACCase基因研究很少，尚未进行过计算机或体内遗传改造。在本研究中，我们为基因组编辑，特别是CrACCase提供了生物信息学精确信息。本研究旨在构建sgRNA并预测CrACCase假定突变蛋白的功能区域。根据分子鉴定结果，可以对最佳的CrACCase（GeneBank XM_001703135）进行计算机遗传改造。本研究中最佳的潜在 sgRNA 构建体为 GCGTCTGCTCAATCACACGGCGG、TTGAGGTCGGAACTCCAGCGG 和 AGGCAATACCCTCAATTGGGTGG，效率值分别为 79.27%、68.25% 和 65.17%。获得的最佳寡核苷酸 sgRNA 具有一个带有 NGG 的原间隔区相邻基序 (PAM) 位点，尤其是 CGG 和 TGG 的形式。工程化的 CrACCase 基因突变的位置位于莱茵衣藻基因组的 XM_001703135.1:1089 区域，尤其是在负链中。预测 CrACCase 蛋白具有 ACC 的羧基转移酶亚基、假定 PCC 的羧基转移酶亚基、酵母乙酰辅酶 A 羧化酶的人源化羧基转移酶结构域和乙酰辅酶 A 羧化酶的结构。 CrACCase 基因中的移码突变的变化影响了残基 D:C 92、95、111 和 114 处配体-蛋白结合位点功能区的结构变化，这些位点是锌离子结合位点。这种结构变化导致 CrACCase 蛋白的功能发生变化。这种生物信息学信息对于将来对 CrACCase 进行体内基因组编辑非常重要，这样就可以获得具有最高 TAG 产量或最高生物柴油（油体）产量的突变体。分子生物学家和生物技术专家可以将对莱茵衣藻中 CrACCase 基因的操纵应用于脂质百分比最高的其他微藻生物，以增加未来的生物能源产量。
项目管理 - InterAC
哥伦布空间站的声学设计 微重力实验的资格认定程序 开发用于阿丽亚娜 5 号低温发动机升空资格认定的声学设备 使用 SEA 预测机械噪声 双层玻璃和加热系统的 SEA 模型 开发铁路车辆、TGV 客车、TGV 驾驶室的 SEA 模型并进行实验验证 车厢的 SEA 模型以及振动源的识别和从加速度测量中量化相关注入功率 使用 SEA 模型预测和优化卡车驾驶室的噪声 开发预测性 SEA 模型以研究空间电子设备的冲击响应 使用 SEA 预测卫星的高频冲击响应 测量海军舰船结构的阻尼损耗因子 ( DLF ) 和耦合损耗因子 ( CLF ) 风力涡轮机中的噪声产生机制模型
使用 rAC-GAN 进行手术模拟的数字孪生 IoMT 系统
研发了远程医疗模拟（IoMT）系统，系统地结合混合现实（MR）、5G云计算和生成对抗网络（GAN）实现肺癌远程实施。收集曲靖和德宏90例肺栓塞（PE）阳性肺癌患者和1372例肺癌对照组的患者特异性数据，通过5G进行传输和预处理。采用一种新型基于鲁棒辅助分类器生成对抗网络（rAC-GAN）的智能网络，实现肺癌PE预测模型。为了提高远程手术实施的准确性和沉浸感，利用基于数字孪生的5G MR引导线索，将感知层的实时手术室视角和手术导航图像投射到应用层的外科医生头盔上。新型智能IoMT系统的曲线下面积（AUC）准确率分别为0.92和0.93。此外，从我们的 rAC-GAN 模型中学习到的致病特征与统计流行病学结果高度一致。所提出的智能 IoMT 系统在处理云中心的大量临床数据时产生了显着的性能改进，并为基于数字孪生的手术实施展示了一种用于远程医疗数据传输和深度学习分析的新框架。