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在参与卵泡淋巴瘤发病机理的基因和分子途径的计算机分析中
1。中国Shaanxi省Xian Jiotong University，Shaanxi Province，Xian Jiotong大学医学校园。 2。 药学院，伊拉克Ahl Al Bayt University Kerbala。 3。 伊朗医学科学大学医学院医学院Hazrat-e Rasool综合医院内科学系，伊朗，伊朗。 4。 生物技术系生物科学技术学院，伊斯法汉大学，伊斯法罕，伊朗。 5。 输血研究中心，伊朗输血组织（IBTO），伊朗德黑兰的输血医学研究与教育研究所。 6。 盟军医学科学学院重症监护护理的讲师，伊拉姆伊拉姆医学科学大学Ayatollah Taleghani医院，伊拉姆，伊拉姆，伊拉姆医学科学院。 7。 伊朗AHVAZ AHVAZ JUNDISHAPUR医学院医学院内科学系，伊朗。 *通讯作者：Hadi Rezaeeyan，输血研究中心，伊朗Tehran的伊朗输血组织（IBTO）输血医学研究和教育研究所。 电子邮件：hadi.rezaeeyan@yahoo.com。 OrcID ID：0000-0002-9116-8719收到：2023年12月19日接受：2024年6月18日摘要背景：卵泡淋巴瘤（FL）是非霍奇金淋巴瘤的一种常见形式，其特征是源发任中心内的B-Cell生长异常。 研究表明，基因和分子途径在FL的发病机理中的作用。 但是，尚未确定发病机理的主要因素。中国Shaanxi省Xian Jiotong University，Shaanxi Province，Xian Jiotong大学医学校园。2。药学院，伊拉克Ahl Al Bayt University Kerbala。3。伊朗医学科学大学医学院医学院Hazrat-e Rasool综合医院内科学系，伊朗，伊朗。4。生物技术系生物科学技术学院，伊斯法汉大学，伊斯法罕，伊朗。5。输血研究中心，伊朗输血组织（IBTO），伊朗德黑兰的输血医学研究与教育研究所。6。盟军医学科学学院重症监护护理的讲师，伊拉姆伊拉姆医学科学大学Ayatollah Taleghani医院，伊拉姆，伊拉姆，伊拉姆医学科学院。7。伊朗AHVAZ AHVAZ JUNDISHAPUR医学院医学院内科学系，伊朗。 *通讯作者：Hadi Rezaeeyan，输血研究中心，伊朗Tehran的伊朗输血组织（IBTO）输血医学研究和教育研究所。 电子邮件：hadi.rezaeeyan@yahoo.com。 OrcID ID：0000-0002-9116-8719收到：2023年12月19日接受：2024年6月18日摘要背景：卵泡淋巴瘤（FL）是非霍奇金淋巴瘤的一种常见形式，其特征是源发任中心内的B-Cell生长异常。 研究表明，基因和分子途径在FL的发病机理中的作用。 但是，尚未确定发病机理的主要因素。伊朗AHVAZ AHVAZ JUNDISHAPUR医学院医学院内科学系，伊朗。*通讯作者：Hadi Rezaeeyan，输血研究中心，伊朗Tehran的伊朗输血组织（IBTO）输血医学研究和教育研究所。电子邮件：hadi.rezaeeyan@yahoo.com。OrcID ID：0000-0002-9116-8719收到：2023年12月19日接受：2024年6月18日摘要背景：卵泡淋巴瘤（FL）是非霍奇金淋巴瘤的一种常见形式，其特征是源发任中心内的B-Cell生长异常。研究表明，基因和分子途径在FL的发病机理中的作用。但是，尚未确定发病机理的主要因素。因此，在这项研究中，使用系统生物学方法评估了与FL发病机理相关的基因和分子途径。材料和方法：在这项研究（生物信息学分析）中，GSE32018数据库用于数据分析。该数据库是从基因表达综合（GEO）中提取的。该数据库的样本为36，其中包括正常样品和FL样品。为此，有23例FL，13例是健康的样本。蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）以显示DEG之间的相互作用。字符串软件用于此目的。关联。用于数据分析的标准包括对数折叠的变化大于一个和p <0.05。结果：评估和分析数据后，结果表明对照和FL样品之间确定了866 deg。在FL样品中有231例加强调节和635例下调病例。PPI网络和中心基因分析鉴定了7个集线基因，包括RPL37A，MRPS7，RPS14，RPS28，RPL34，RPL34，RPS20和RPS3。根据结果，HSA-MIR-191-5P与miRNA中的HUB基因相互作用最高，而KDM5A之间的相互作用最多。结论：识别基因和分子途径可以有效地设计治疗策略并防止FL细胞的增殖，从而增加患者的生存率。关键字：卵泡淋巴瘤；分子遗传学；生物信息学简介卵泡淋巴瘤（FL）是非霍奇金淋巴瘤的一种常见形式，其特征是生发中心内B细胞生长异常（1）。尽管在诊断和治疗FL方面取得了重大进展，但对于推动其开发的基本分子因素尚无全面研究
人类突变体潜在药物靶标的硅内方法...
摘要：由于对有效的治疗干预措施的需求不断增长，计算方法被用于药物发现中。这项工作的重点是使用一种硅胶方法来寻找可能的药物靶标，并检查它们如何与人类突变体复合物中的AG-881（Vorasidenib）抑制剂和NADPH相互作用。我们使用分子对接，结构验证和毒性预测评估了Tovorafenib和姜黄素作为可能的治疗剂的有效性。cb-dock用于分子对接。使用Pymol计算用于结构稳定性分析的根平方偏差（RMSD）。为了确定所选化合物的安全性，使用毒素毒性鉴定进行了毒性评估。我们的结果表明，姜黄素和Tovorafenib在目标稳定性分析中都表现出令人鼓舞的结合亲和力和结构稳定性。使用正毒素进行毒性评估，以确定所选化合物的安全性。我们的发现表明，Tovorafenib和姜黄素在靶复合物中都表现出有希望的结合亲和力和结构稳定性，姜黄素表现出良好的毒性特征。这项研究强调了计算药物发现在识别新型治疗候选者中的潜力，这有助于精确医学的发展。关键字：分子对接；结合亲和力； Tovorafenib;药效团建模；结构分析； AG-881抑制剂
使用生成ai
癌症源自基因组的改变，了解这些变化如何导致疾病对于实现精确肿瘤学的目标至关重要。将基因组改变与健康结果联系起来需要使用准确的算法进行广泛的计算分析。多年来，这些算法已经变得越来越复杂，但是绝对的开放访问金标准数据集的严重短缺提出了一个基本挑战。由于基因组数据被视为个人健康信息，因此只能共享和重新分布一定数量的深入测序遗留癌症基因组。因此，工具基准测试通常是在与较旧技术和不确定基础真相的相同基因组集上进行的。这是开发改进分析工具的主要障碍。为了解决这个问题，我们开发了Oncogan，这是一种新型的生成AI工具，它结合了生成性对抗网络和表格变异自动编码器，以基于源自大规模基因组项目的训练集生成现实但完全合成的癌症基因组。我们的结果表明，这种方法准确地再现了多种常见癌症类型的体细胞突变，拷贝数改变和结构变异的规模，分布和特征，同时保护捐助者的隐私信息。Oncogan准确地概括了肿瘤类型特异性突变特征以及体细胞突变的位置分布。为了评估模拟的保真度，我们使用DeepTumour测试了合成基因组，该软件能够根据突变模式识别肿瘤类型，并证明了合成基因组肿瘤类型和DeepTumour类型的预测之间的一致性很高。我们还表明，使用Oncogan生成的合成数据增加实际供体数据可用于训练更准确的DeepTumour版本。
接触蚀刻停止 a-SixNy：H 层：单多晶硅闪存数据保留的关键因素
氮化硅 a-Si x N y :H 接触蚀刻停止层通过作用于初始电荷损失现象，强烈影响单多晶硅非挥发性存储器中的数据保留性能。其改进需要通过实验设计方法分析流入等离子体增强化学气相沉积工艺参数。a-Si x N y :H 物理电学分析指出，必须避免富含硅的成分，尤其是其界面层，以减少 a-Si x N y :H 电荷量，从而提高数据保留率。事实上，a-Si x N y :H 靠近浮栅，其电荷调制可以充当寄生存储器，通过电容效应屏蔽浮栅中存储的电荷。© 2009 美国真空学会。DOI：10.1116/1.3071846
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
用于量子信息应用的全耗尽绝缘体上硅器件中量子点的工业方法
使用在低温下运行的先进互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术实现基于量子点的电子自旋量子比特，可以实现大规模自旋量子比特系统的可重复和高通量工业制造。采用纯工业 CMOS 制造技术制造的硅基量子点架构的开发是朝着这个方向迈出的重要一步。本论文研究了意法半导体公司（法国克罗尔）的 28 nm UTBB（超薄体和埋氧化物）全耗尽绝缘体上硅（FD-SOI）技术的潜力，以实现明确定义的量子点，能够实现自旋量子比特系统。在此背景下，在 4.2 K 下对 FD-SOI 微结构进行了霍尔效应测量，以确定量子点应用的技术节点的质量。此外，还介绍了一种针对量子设备实施而优化的集成工艺流程，该工艺流程仅使用硅铸造方法进行大规模生产，重点是降低制造风险和总体交货时间。最后，设计了两种不同几何形状的 28 nm FD-SOI 量子点器件，并研究了它们在 1.4 K 下的性能。作为 Nanoacademic Technologies、Institut quantique 和 STMicroelectronics 合作的一部分，开发了 3D QT-CAD（量子技术计算机辅助设计）模型，用于建模 FD-SOI 量子点器件。因此，除了通过传输测量和库仑阻塞光谱对测试结构进行实验表征之外，还使用 QTCAD 软件对其性能进行建模和分析。这里介绍的结果证明了 FD-SOI 技术相对于其他量子计算应用方法的优势，以及在此背景下 28 nm 节点的已知局限性。该工作为基于较低技术节点的新一代FD-SOI量子点器件的实现铺平了道路。
使用 HelixJet 在硅上沉积氧化硅薄膜——一种
L. Rebohle 1、A. Quade 2、T. Schumann 1、D. Blaschke 1、R. Hübner 1、R. Heller 1、R. Foest 2、J.
体内，体外和计算机：...
使用三种补充方法研究了生活系统：活细胞，无细胞系统和计算机介导的建模。在理解中进展，使研究人员能够创建新颖的chass和工业过程，这基于结合体内，体外和计算机研究的周期。这种设计 - 构建 - 测试 - 在实验和分析之间学习迭代回路周期，将物理学，遗传学，生物化学和生物信息学结合在一起，以保持前进的方式。由于计算机辅助方法并非受到感兴趣实体的物质性质的直接限制，因此我们在这里插图该良性周期如何允许研究人员探索从整个底盘到新型代谢周期中存在的化学性质。特别强调进化的重要性。
低点量子点激光器直接生长在硅上，在高温下表现出低阈值电流和高输出功率。
III-V材料在硅上的直接生长是开发单层积分激光器的关键推动剂，在重要通信和计算技术中为超密集的光子整合提供了巨大的潜力。但是，III-V/SI晶格和热膨胀不匹配构成了重大障碍，从而导致缺陷使激光性能降低。这项研究克服了这一挑战，证明了与天然GAAS底物上的顶级激光器相当的INAS/GAAS-SI激光器。这是通过新开发的外延方法来实现的，其中包括一系列严格优化的增长策略。原子分辨率扫描隧道显微镜和光谱实验揭示了活性区域的出色材料质量，并阐明了每种生长策略对缺陷动态的影响。优化的III-V-n-silicon脊脊 - 波导激光器显示出低至6 mA的连续波阈值电流，高温操作达到165°C。在80°C，对于数据中心应用至关重要，它们保持12 ma阈值和35 MW的输出功率。此外，使用相同过程在SI和GAAS底物上制造的激光均显示出几乎相同的平均阈值电流。通过消除与GAAS/SI不匹配相关的性能限制，这项研究为将广泛的III-V光子技术的广泛范围稳健而高密度整合到硅生态系统中铺平了道路。
缩放栅环硅纳米线晶体管阵列中的电子传输机制
全栅环栅 (GAA) 是一种最佳器件配置，它能静电控制沟道长度最窄的晶体管 2，并最大限度地减少器件关断时的漏电流，从而使器件在每次切换时耗散更少。GAA 几何形状有多种可能，并且已经在水平 3 或垂直配置中得到验证。4 – 7 尽管技术解决方案有望最终将晶体管的栅极长度 L g 缩小到几纳米 5，但从一维（长栅极或大宽度）到全尺寸缩放的晶体管的转变对器件操作的影响仍有许多悬而未决的问题。其中，应明确解决所制造器件的质量和可能导致晶体管操作不良或电性能分散的波动源，以提出最终集成的解决方案。但是，经典的表征技术（如迁移率提取）不足以提供有关最终缩放时器件质量的信息，因为迁移率可能会在如此小的栅极长度下崩溃。 8 – 11 低频噪声可以成为一种非常精确的技术，用于表征低噪声纳米器件中的电子传输。12 , 13