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注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
对天然和合成酪氨酸酶抑制剂的检查
负责此过程的酶称为酪氨酸酶，有时被称为多酚氧化酶，单酚氧化酶，酚酶或儿茶醇酶。它存在于人类，植物，微生物和真菌中。黑色素颜料都需要该酶为必不可少的成分。酪氨酸酶存在于动物生物中，尤其是在皮肤，头发和眼睛的颜料中。酪氨酸酶可能会导致与其固有颜色无关的食物的变暗。诸如果汁和葡萄酒之类的饮料可能会出现外观和风味的下降，以及浊度和降水的发生。经常是由酶促过程引起的水果和蔬菜中褐变的不良现象，需要避免。酪氨酸酶抑制剂用于阻止导致酪氨酸酶酶褐变的催化氧化。当前，这些基本成分通常在皮肤美白溶液中，尤其是在化妆品领域中。此外，酪氨酸酶抑制剂在治疗与黑色素色素沉着相关的皮肤问题方面具有实际应用。此外，酪氨酸酶抑制剂在竞争和可逆地阻碍了人类黑素细胞酪氨酸酶的活性，从而阻碍了黑色素的产生。
人类细胞中的工程合成磷酸化信号网络
蛋白质磷酸化信号网络在细胞感知和对环境的反应方式中具有核心作用。我们设计了人工磷酸化网络，其中从模块化蛋白质结构域组装了可逆的酶促磷酸化循环，并将其连接在一起以创建人类细胞中的合成磷酸化电路。我们的设计方案启用了电路功能的模型引导调整以及建立各种网络连接的能力；可以将合成磷酸化电路耦合到上游细胞表面受体，以使细胞外配体的快速感知传感，并且下游连接可以调节基因表达。我们设计了基于细胞的细胞因子控制器，可以动态感知并抑制活化的T细胞。我们的工作引入了一种可推广的方法，该方法允许设计信号电路，以实现用户定义的感官和响应功能，以实现各种生物传感和治疗应用。c
在学校联系中保存友谊：一种构建合成时间网络的算法，用于流行建模
关于宿主之间接触的高分辨率时间数据提供了有关传染病传播基础的混合模式的重要信息。公开可用的联系数据集通常在短时间窗口中记录有关流行病的持续时间。为了告知疾病传播模型，数据经常经常重复几次，从而产生涵盖足够长时间的时间表的合成数据。在短期数据上循环到较长的时间尺度上的接触模式可能会导致无效的传输链，因为所有接触的确定性重复，而无需在连续期之间每个人的接触伙伴任何续约。真正的联系确实包括定期重复的接触（例如，由于友谊关系）和更随意的联系。在本文中，我们提出了一种算法，以纵向扩展学校环境中记录的联系数据，并考虑到这一问题的双重方面，尤其是由于友谊而导致的重复联系人。为了说明这种算法的兴趣，我们使用针对学校环境的基于代理的模型模拟了SARS-COV-2在合成接触上的传播。我们将结果与对综合数据进行的模拟进行了比较，以更简单的算法来确定在数据扩展方法中保存友谊的影响。值得注意的是，友谊的保存不会强烈影响学校班级之间的传输路线，而是导致各个学生之间的不同感染途径。我们的结果还表明，在两天内收集接触数据足以产生该人群中较长时间尺度的个体之间的现实综合接触序列。所提出的工具将允许建模者利用现有的联系数据，并有助于最佳未来现场数据收集的设计。
在ASILOMAR会议周年纪念日（1975年2月）：有效地包含遗传工程和合成生物学的风险的十项措施
1。促进风险研究大量资金流向了通过基因工程和生物技术创建的新应用和产品的开发。相比之下，几乎没有任何可用于独立风险研究的钱。因此，科学家缺乏进行预防风险研究的必要激励措施。因此，研究中存在完全不平衡：用户的观点和潜在收益的期望占上风，而保护目标的观点则不足。为了弥补这一缺点，应将固定比例的技术资金投资于风险研究和技术评估中，这些评估不受任何对应用和商业化的兴趣。
树突状细胞1型控制癌症中三级淋巴样结构的形成，维持和功能
酪氨酸磷酸化是一种重要的翻译后修饰，可调节多细胞生物中许多生化信号网络的作品。迄今为止，在人类蛋白质中观察到了46,000种酪氨酸，但对大多数这些位点的功能和调节知之甚少。为了测试磷酸化的作用，主要挑战是产生重组磷酸蛋白。 mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。 在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。 我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。 在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。 该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。 这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。 我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。主要挑战是产生重组磷酸蛋白。mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。
从合成社区到合成生态系统：探索植物 - 微生物 - 环境相互作用的因果关系
植物微生物群研究领域已迅速从旨在获得对微生物群组成的描述性理解的努力转变为重点是获取对微生物群功能和装配规则的机械见解。这一进化是由我们建立综合成本构成的植物相关的微生物和toreconstructMeaningfulmicrobial合成群落（Syncoms）的能力所驱动的。我们认为，这种强大的解构 - 重建策略可用于重建日益复杂的合成生态系统（Synecos），并机械地理解高级生物组织。从简单到更高级，完全易处理和可编程的gnotobiotic合成生物的过渡正在进行中，并旨在通过工程来合理地简化自然生态系统。这种重构生态方法代表了弥合生态生物学和功能生物学之间差距以及揭开植物的差距的尚未开发的策略 - 微生物群 - 调节生态系统健康，组装和功能的环境机制。
合成生物学和液滴微流体交叉领域的博士生（女/男/博士）
tronics 任务： 开发生化检测方法 优化现有的液滴微流体工作流程和设备 从环境 DNA 样本创建宏基因组文库 使用无细胞表达平台进行蛋白质合成 对宏基因组样本产生的 DNA 文库进行超高通量筛选 使用 Python 或 R 分析高通量数据集 将研究结果传达给国际项目伙伴和科学界 我们提供： 三年合同（65%），工资按照 TV-L E13 计算 位于加兴 TUM 最大校区的熟悉且协作的研究环境 作为 TUM 博士生，您将自动加入 TUM 研究生院并受益于进一步的
了解人工麻木的科学有效性……
近年来，对麻木和冬眠机制的研究势头强劲（Hitrec 等人，2019 年；Hrvatin 等人，2020 年；Takahashi 等人，2020 年）。麻木是一些哺乳动物用来在恶劣条件下生存和避免捕食的状态，其特征是代谢率和体温显著下降（Geiser，2013 年；Ruf 和 Bieber，2023 年）。一系列麻木发作之间间隔着短暂的觉醒，这表明它们是冬眠。在麻木/冬眠期间，所有生理系统都必须适应新的低代谢状态，其中许多适应性为医疗（Cerri，2017 年）和空间技术（Choukér 等人，2021 年；Cerri 等人，2021 年）提供了有趣的机会。在过去十年中，一些方法已被证明可以有效模拟非冬眠哺乳动物的麻木状态——这种状态称为人工麻木——引起了太空和医学研究领域的极大关注（Cerri 等人，2013 年；Takahashi 等人，2020 年；Tupone 等人，2013 年；Yang 等人，2023 年；Zakharova 等人，2019 年；Squire 等人，2020 年）。随着科学界对麻木的基本机制进行研究，关于人工麻木的潜在应用、其科学有效性和更广泛的适用性的问题变得越来越重要。我们的目标是仔细研究人工麻木的科学基础、实际意义和潜在挑战。通过评估其在各个领域的潜力，我们的目标是确定人工麻木在未来几年内的应用。
Pathofact 2.0：一种用于预测宏基因组中抗菌抗性基因，毒力因子，毒素和生物合成基因簇的综合管道
摘要摘要：抗菌抗性基因（ARGS）和毒力因子（VFS）是围绕药物抗药性感染的全球健康危机的核心因素。Pathofact是2021年引入的生物信息学管道，从元基因组数据中提供了对ARGS，VFS和细菌毒素的见解。但是，生物信息学的最新进展突出了对Pathofact的更新版本的需求。我们引入了Pathofact 2.0，这是改进的ARG，VF和毒素预测的增强管道。关键更新包括用于VF识别的更新机器学习（ML）模型，用于毒素识别的新ML模型，扩展了隐藏的Markov模型配置文件以及用于预测生物合成基因簇的Antismash 7.0集成。这些升级使Pathofact 2.0成为预测基于微生物组的致病性和抵抗力的更强大，用户友好的平台，提供了一种至关重要的工具，以更好地理解和应对抗菌素抵抗和感染性疾病所带来的挑战。