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淀粉样HFQ与单链DNA
1分子生物学系，吉丹斯克大学，威塔斯沃萨大学59、80-308 GDANSK，波兰； 2巴黎萨克莱大学实验室LéonBrillouin，CEA，LLB，91191 GIF-SUR-YVETTE，法国； 3迪斯科梁线，Synchrotron Soleil，91192 GIF-SUR-YVETTE，法国； 4新加坡国立大学物理系117542，新加坡； 5 ISA，Aarhus University物理与天文学系，丹麦8000 Aarhus C； 6 UMR9019-CNRS，基因组完整性和癌症，巴黎 - 萨克莱大学，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），F-94805 Villejuif Cedex，法国； 7 PSL大学，巴黎 - 萨克莱大学，UMS2016，INSERM US43，多模式成像中心，法国91400 Orsay，INSERM2016； 8 Cnanomat and Inserm平台，U1148，血管转化科学实验室，UFR SMBH，巴黎大学13号，索邦·巴里斯·塞特（Sorbonne ParisCité），F-93017，法国Bobigny，法国和9号巴黎大学Cité，UFR SDV，75006，法国巴黎，法国，法国，
用单个分子检测疾病：基于纳米孔的传感器可以改变诊断
CP和电荷存储模型。a，通过数值求解Poisson – Nernst – Planck和Navier -Stokes方程获得的纳米纤维内部离子的平均浓度和–200 mV。在模拟中使用的大量离子浓度为10 mM，离子特性为K +和Cl - 。孔的表面电荷为-10 mc M –2。b，CP因子是数值模拟预测的离子浓度的函数。c，d，传统电容器的示意图，其中电荷在空间中分开，并且在换压时可以放电。e，f，一个离子负电容器的示意图，其中电荷被共定位，但仍可以随电压变化而放电。Q与V曲线的负斜率是负电容的特征。信用：自然纳米技术（2025）。doi：10.1038/s41565-024-01829-5
使用机器学习优化细胞培养基
目前的研究团队通过实验测试了长期以来的假设，即细菌的遗传多样性限制了病毒物种的多样性。这导致人们期望一种噬菌体类型将胜过所有其他噬菌体成为孤独的幸存者。然而，就像多细胞生物在其微生物组中拥有各种细菌物种一样，新的结果表明，单个细菌菌株本身可以拥有多样化的噬菌体群体。
使用Dreamlet
单细胞和-Nucleus转录组学的进步已使数百名受试者和数百万个单元的越来越大的数据集生成。这些研究承诺将对人类疾病的细胞类型特异性生物学提供前所未有的见解。然而，由于这些复杂研究的统计模型和对大型数据集的统计模型中的挑战，对受试者进行差异表达分析仍然很困难。我们的开放源r软件包dreamlet（dieseneurogenomics.github.io/dreamlet）使用基于精确加权的线性混合模型的伪库尔克方法，以识别每个细胞群体中跨受试者均具有差异表达的基因。为来自大型同类数据的数据而设计，Dreamlet的速度比现有工作流程更快，并且使用的内存少，同时支持复杂的统计模型并控制误报率。我们在已发布的数据集上展示了计算和统计性能，以及来自150例阿尔茨海默氏病后大脑的14m单核的新型数据集和149个对照组。
人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集
Hope A. Tanis是1：2.3.4，Anna S.E.1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M.Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,
用高线粒体含量过滤细胞在癌症单细胞研究中去除可行的代谢改变的恶性细胞种群
此外，PCTMT已与细胞特异性代谢活性密切相关，从而导致不同细胞类型的实质性变异性，并且经常超过传统过滤器设定的阈值[8,14,16,17]。例如，蒙特塞拉特 - 尤索索（Montserrat-Ayuso）和埃斯特维（Esteve-Codina）[12]认为，常规的线粒体过滤器可能会无意中消除具有高代谢活性的健康细胞。此外，大多数将PCTMT与细胞质量联系起来的研究是在健康而不是患病的组织上进行的，而恶性组织通常由于线粒体DNA（MTDNA）拷贝数升高而导致的线粒体计数较高，或者表现出更高的线粒体计数[18]或MTOR途径的激活[18] [199,20]。因此，在癌症研究中，使用基于整个细胞群体的预定义阈值或中值绝对偏差来过滤较高的PCTMT细胞，可能会无意中消除恶性细胞的罕见，功能上重要的亚群。
单个酶的功能分析，将可编程分子电路与液滴基微流体
对单分子水平的蛋白质的分析发现了在合奏平均技术中掩盖的异质行为。传统上，酶的数字定量涉及通过促荧光底物的转化将单个分子划分为微室的单分子的观察和计数。基于线性信号扩增的策略仅限于几种酶，其周转率足够高。在这里我们表明，通过将指数分子放大器的敏感性与DNA-酶电路的模块化和液滴读数结合，允许在单分子水平上特异性检测几乎任何D（R）NA与NA相关的酶促活性。该策略（表示为数字PUMA）已通过十几种不同的酶进行了验证，其中包括许多催化速率缓慢的酶，并降低到Pyogenes cas9的明显单周转极限。数字计数独特地产生绝对摩尔定量，并在所有经过测试的商业制剂中揭示了很大一部分非活性催化剂。通过实时监测单个酶分子的扩增反应，我们还提取了催化剂种群中活性的分布，从而揭示了各种应力下的替代失活途径。我们的方法极大地扩大了可以从单分子分辨率下的定量和功能分析中受益的酶的数量。我们预计数字puma将作为一种多功能框架，用于在诊断或生物技术应用中进行准确的酶定量。这些数字测定也可以用于研究蛋白质功能异质性的起源。
SIC MOSFET微型探索是由于单个事件倦怠
此材料的间隙允许减少设备尺寸，权重和切换损耗[2]。此外，SIC的高温导热率促进了其在恶劣环境中的使用，例如用于核应用的电源开关（空间，航空，核反应堆和军事）。然而，尽管刚刚设计了第四代SIC MOSFET，但其对空间应用的采用却很少见[3]，[4]。尽管SIC材料具有稳健性，但仍证明了由于空间环境辐射引起的灾难性影响[2-3]。SIC设备对单事件倦怠（SEB）[7] - [10]，单事件门破裂（SEGR）[11]，[12]和单个事件泄漏电流（SELC）[13]敏感。在SIC MOSFET中，由于极端的内部漏极到通过SIC源电场，不合适的电流会诱发热失控。这种现象可以导致功率设备的故障和设备功能的损失。对于破坏性SEB，主要粒子（作为中子，质子或离子）会对设备产生影响，因此可以在内部产生电离二级粒子。沿着该二次粒子，电子和孔对的轨迹。由于对SIC的电场比SI MOSFET中的电场高10倍，因此SIC中的功率密度高100倍，并触发冲击电离。强烈的局部局部，因此高密度电流会产生热瞬态和失控，从而导致灾难性失败。在本文中，对质子辐射引起的SEB诱导的COTS包装的SIC MOSFET的失败分析在设备和死亡水平上呈现。在辐射期间和电辐射应力期间的粒子性质[14]，[15]，[15]，[15]，[15]，能量转移（LET）[8]，设备技术[7]，偏置电压（V DS和V GS）[16]，[17]的影响。先前的研究表明，由于MOSFET漂移层中电场的增加，SEB灵敏度随施加的漏气偏置（V DS）而增加[16]，[17]。在[18]中，作者提出了损害类型（氧化物潜在损害，降解，晶体潜在损害和SEB）类型的地图，作为V DS和LET的函数。在灾难性失败的顶部，对于未表现出SEB的质子辐照的设备，在辐射后应激测试中观察到了辐照诱导的氧化氧化物降解[19]。和重型离子，在SIC MOSFET裸露的SIC Seb区域进行了辐射后v ds扫描后，SiC晶格的分解被揭示[18]。建立了一个故障分析流程图，在每个步骤中介绍了结果，分析和风险评估（用于成功分析）。在分析电I-V特性后，用能量分散性X-射线光谱法（EDX）进行了扫描电子显微镜（SEM）研究，揭示了SIC模具中的局部微探索现象。基于对热爆炸的痕迹的分析，制定了微探索的解释。
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。