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对井眼中溶解气体的定量监测：分析工具的校准
摘要。气体监测是理解地下环境中天然气的交换，扩散和迁移过程的先决条件，这与多种应用有关，例如CO 2的地质隔离。在这项研究中，将三种不同的技术（微型GC，红外和拉曼光谱镜）部署在一个实验性的钻孔上，以进行CO 2注射后的监测目的。的目的是开发一种实时化学监测装置，通过在井眼内的水中测量溶解的气体浓度，但也通过与井孔水平的平衡中的气体收集系统在表面上进行测量。但是，必须校准所有三种技术以提供最准确的定量数据。为此，实现了实验室中的第一个校准步骤。需要进行新的校准，以确定水中或气体收集系统中的气体浓度和/或浓度。用于气相分析，微型-GC，FTIR光谱和拉曼光谱法。对于CO 2，CH 4和N 2进行了Mi-CRO-GC的新校准，不确定性从±100 ppm到1.5 mol％，具体取决于散装浓度和气体类型。先前对CO 2和CO 2，N 2，O 2，CH 4和H 2 O校准了FTIR和RAMAN光谱仪，其精度为1 - 6％，具体取决于浓度尺度，气体和光谱仪。溶解的CO 2。预测溶解的CO 2浓度的不确定性分别为±0.003 mol kg 1和±0.05 bar。
solax：带有神经网络支持的费米子量子系统的Python求解器
费米子多体量子系统的数值建模介绍了各个研究领域的类似challenges，需要使用通用工具，包括现状的机器学习技术。在这里，我们介绍了Solax，这是一个python库，旨在使用第二个量化的形式主义来计算和分析费米子量子系统。Solax提供了一个模块化框架，用于构建和操纵基础集，量子状态和操作员，促进电子结构的模拟并确定有限尺寸的Hilbert空间中的多体量子状态。库集成了机器学习能力，以减轻大量子群中希尔伯特空间尺寸的指数增长。使用最近开发的Python库Jax实现了核心低级功能。通过将其应用于单个杂质Anderson模型的应用，为研究人员提供了一种灵活而强大的工具，可用于应对各种领域的多体量子系统的挑战，包括原子物理学，量子化学和凝结物理学。
如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。
职业性有机溶剂暴露与睾丸生殖细胞肿瘤发生风险（TESTIS 研究）：综合暴露评估的效果
目的 睾丸生殖细胞肿瘤 (TGCT) 的病因在很大程度上仍不清楚，但有研究表明职业性溶剂暴露与该病有关。先前分析这些暴露的研究报告了不一致的结果，可能与暴露评估方法有关。本研究旨在调查职业性溶剂暴露对年轻男性患 TGCT 风险的影响。方法 本研究根据法国国家 TESTIS 病例对照研究中 454 名病例和 670 名年龄在 18-45 岁之间的对照者的一生工作经历，研究了职业性溶剂暴露和 TGCT 风险。使用以下方法估算溶剂暴露：(i) 按工作暴露矩阵 (JEM) 分配暴露和 (ii) JEM 结合特定问卷 (SQ) 和专家评估 (EA) 中的自我报告暴露数据。使用条件逻辑回归模型估算优势比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果两种方法（JEM 和 JEM+SQ+EA）均显示 TGCT 与三氯乙烯暴露之间存在一致的关联（暴露与未暴露；JEM=OR 1.80 [95% 置信区间 (CI) 1.12–2.90] 和 JEM+SQ+EA= OR 2.59（95% CI 1.42–4.72）。两种方法还观察到与酮酯和燃料及石油基溶剂的正相关。结论结果表明，某些有机溶剂可能与职业暴露男性的 TGCT 发病机制有关。JEM+SQ+EA 的联合使用似乎可以通过考虑个体暴露差异来限制错误分类，因此，是一种在流行病学研究中评估职业暴露的有效方法。
单倍型解析基因组组装和 VitExpress 的实现，VitExpress 是一个用于葡萄的开放式交互式转录组平台
与大多数作物不同，由于葡萄的杂合性，传统育种对葡萄的益处甚微。令人惊讶的是，我们今天看到的主要栽培葡萄品种与几个世纪前一样；它们缺乏适应不断变化的环境的特性。然而，气候变化和对环境的担忧要求葡萄栽培进行重大变革，需要过渡到基于知识的概念和先进的基因组学工具。我们在此报告了两种葡萄品种的单倍型解析基因组组装的生成以及 VitExpress 的建立，VitExpress 是一个开放的交互式转录组学平台，提供基因组浏览器和集成的网络工具，用于表达分析和基因相关性研究。这些社区资源和工具预计将促进葡萄研究的几个领域的进步。
全固态电池的微观结构解析模型
摘要 全固态电池是有前途的高能量密度存储设备。为了在不进行昂贵的反复试验的情况下优化其性能，提出了微观结构解析连续模型来了解电极结构对其性能的影响。我们讨论了固态电池微观结构解析建模的最新进展。虽然并非所有实验观察到的现象都能准确表示，但这些模型普遍认为固体电解质的低离子电导率是一个限制因素。最后，我们强调需要微观结构解析的降解机制模型、制造效应和人工智能方法，以加快全固态电池电极界面的优化。
和动量解决的光发作研究使用时间...
超快泵和探针脉冲的时间分辨光发射是一种具有广泛应用潜力的新兴技术。实时记录非平衡电子过程，化学反应中的瞬态状态或电子和结构动力学的相互作用为未来的研究提供了有趣的机会。将价值波段和核心水平光谱与用于电子，化学和结构分析的光电子衍射相结合，需要少数10 fs的软X射线脉冲，其中大约10 MeV光谱分辨率，目前可在高复兴速率的频率射击器激光器下可用。我们已经构建并优化了在Flash/pg2上委托使用的多功能设置，该设置将自由电子激光功能和用于光发射研究的多维录制方案结合在一起。我们使用带有飞行时间记录的全场成像动量显微镜作为以空前效率（k x，k y，e）参数空间（k x，k y，e）映射的检测器。我们的仪器可以在几个EV的结合能量范围内成像最多7Å-1直径的全表面布里渊区，同时解决约2.5×10 5数据素体。在36.5 eV和109.5 eV的光子能量下测量的范德华半导体WSE 2中使用超快激发态动力学
在固有罕见的地下水两亲脚下生物多样性的系统性和高度解决的建模
fi g u r e 5地下水两亲物种丰富的瑞士。（a）基于占用模型中包含的12种物种（有关SDS，请参见附录S1，图S1.5），预测瑞士各个1×1 km细胞的平均物种丰富度。黑点表示采样位置。（b）在20×20 km细胞之间的区域物种丰富度，由12种建模物种的1×1 km预测编译。（c）很少发现的未建模物种的原始出现。（d）很少发现的，未模块化的物种对每个20×20 km细胞的α多样性的贡献，包括常见的模型输出和很少发现的物种的原始出现。
合成小麦在干旱条件下作为面粉质量的新来源：与溶剂保留能力的关联
合成的六倍体线被认为是通过引入新基因（生物和非生物胁迫）在常见小麦探测过程中丢失的新基因（生物和非生物胁迫）来改善面包小麦的。在两个生长季节期间，研究了一个99个合成和普通小麦的面板，以在两个不同的水分条件（水应力和正常）下的质量和谷物相关性状和干旱耐受性。结果表明，大多数性状的变化不同，表明合成的六倍体小麦衍生的线（SHW-DL）面板包含有价值的小麦耐受性改善的基因。干旱应力降低了形态学特征和产生，但蛋白质（Pro），快速混合测试（RMT）和溶剂保留能力（SRC）特征增加。合成小麦系具有更高的谷物产量，麸质，淀粉受损，可用的苯烷，整体供水能力以及麸质强度（麸质和胶质素强度），与常见的小麦相比，它们更适合面包烘烤。结果表明，溶剂保留能力具有很强的能力来区分小麦基因型的质量。相关性分析表明，可以通过产生更受损的淀粉，更高的水吸收，硬度和较低的麸质强度以及Zeleny（Zel）来实现高屈服品种的遗传改善。将讨论使用单变量和多元方法选择上等基因型。将讨论使用单变量和多元方法选择上等基因型。
使用深度迁移学习识别单细胞空间分辨转录组学数据中的高风险细胞
背景：通过检查空间分辨转录组学平台组织样本中的高风险细胞和区域，可以深入了解特定疾病过程。对于现有方法，虽然可以识别细胞类型或簇并将其与疾病属性相关联，但无法以相同的方式关联单个细胞，这可能导致无法识别与疾病属性相关的细胞子集，尤其是当疾病相关细胞与非疾病相关细胞聚集在一起时。方法：DEGAS（单细胞诊断证据量表）[5] 使用复杂的深度迁移学习算法解决了上述问题，该算法旨在识别肿瘤样本单细胞 RNA 测序数据中的高风险成分。DEGAS 采用基因表达数据的潜在表示和域适应将疾病属性从患者转移到单个细胞。在这项研究中，我们展示了 DEGAS 在适应单细胞空间分辨转录组学平台（如 10X Genomics Xenium 平台和 Nanostring 的 CosMx 平台）产生的数据方面的多功能性。通过整合上述平台的空间位置信息，DEGAS 不仅可以识别组织样本中的高风险成分，还可以精确定位与疾病状态相关的载玻片内的位置。结果：我们在多个平台上评估了 DEGAS，包括 10X Genomics Xenium 和 Nanostring CosMx。DEGAS 成功识别了高风险细胞和区域，并通过已知标记进行了验证。此外，DEGAS 还应用于我们新生成的 T2D Xenium 数据集和公开的黑色素瘤 Xenium 数据集。我们在公开的正常和肝细胞癌组织的 Nanostring CosMx FFPE 样本上测试了 DEGAS，揭示了与关键途径相关的高风险细胞和拓扑结构。值得注意的是，高风险区域主要富集在肿瘤组织中，DEGAS 揭示了与侵袭性疾病标志物和细胞类型多样性相关的异质性。关键词：单细胞 RNA 测序、空间分辨转录组学、域适应、深度迁移学习